Q61218 – Eixo Temático 4 - Tecnologias da Informação e Comunicação (TICs) & Ciência de Dados – Fundação Getulio Vargas 2025

o Transformer substitui mecanismos recorrentes por atenção, mas não utiliza codificação posicional, pois o alinhamento sequencial é aprendido implicitamente pelas cabeças de atenção;

a introdução do multi-head attention permite ao modelo aprender relações diferentes entre tokens em subespaços de projeção distintos, preservando a informação posicional por meio de codificadores específicos;

o Transformer original evita camadas feed-foward densas para reduzir a complexidade, compensando essa ausência com mais cabeças de atenção por bloco;

o mecanismo de scaled dot-product attention multiplica os escores de similaridade pela raiz quadrada da dimensão das keys para intensificar as diferenças entre tokens distantes;

a arquitetura de encoder-decoder é composta por blocos distintos no encoder e no decoder, sem reutilização estrutural, a fim de especializar cada parte para tarefas diferentes.