O artigo “Attention is All You Need”, lançado em 2017, é essencial para entender como funcionam os modelos transformers (e consequentemente os LLMs).
Entretanto, ele não foi criado com o objetivo de desenvolver uma Inteligência Artificial Geral (AGI) nem sistemas capazes de raciocínio lógico. Seu propósito original era bem mais prático: criar uma arquitetura eficaz para tradução automática, solucionando limitações presentes nas redes neurais recorrentes (RNNs), especialmente para melhorar ferramentas como o Google Translate. A preocupação inicial era aprimorar o alinhamento estatístico entre frases de idiomas diferentes e não capturar relações causais, lógica formal ou significados profundos.
O transformer é fundamentado numa representação matemática das relações linguísticas, baseada em operações como a similaridade do cosseno. Tais métodos geram uma aproximação estatística do significado, mas não o compreendem realmente.
Em outras palavras, os transformers não entendem a linguagem como os humanos; eles apenas identificam e reproduzem padrões probabilísticos. A aparente capacidade de inferência não foi planejada, mas surgiu devido à escalabilidade: com bilhões de parâmetros e uma vasta gama de exemplos linguísticos, esses modelos começaram a produzir respostas que se assemelham ao raciocínio, mas que, na verdade, são apenas correlações estatísticas entre tokens.
A arquitetura baseada em atenção não possui lógica causal nem estabelece relações conceituais consistentes. O que ocorre é a manipulação de vetores num espaço altamente dimensional para aumentar a fluidez e a coerência aparente das sentenças. Nesse processo, fenômenos como os “eigenvector traps” emergem naturalmente, não como defeitos, mas como efeitos intrínsecos ao modelo. Esses fenômenos resultam em autovetores dominantes que reforçam padrões estatísticos em vez de estruturar conhecimento significativo.
Assim, as respostas geradas pelos transformers resultam de aproximações matemáticas, não de uma verdadeira compreensão conceitual. Eles não raciocinam, apenas ajustam sequências de palavras para parecerem coerentes dentro de um contexto estatístico. Suas limitações, como as chamadas alucinações, não são simples dificuldades técnicas resolvidas pela adição de mais parâmetros. Elas decorrem diretamente da forma como o mecanismo de atenção opera, e escalar ainda mais o modelo apenas potencializa essas limitações.
Isso nos leva à pergunta: Para construir sistemas de IA realmente autônomos, atenção é tudo que você precisa? Os LLMs estão prontos para isso? Já está evidente que não.
Recomendo a leitura do paper original: Attention Is All You Need
David Matos
Referências:
Deep Learning Book – Capítulo 79 – Conhecendo o Modelo GPT (Generative Pre-trained Transformer)