Os modelos Transformer e as arquiteturas baseadas em CNN representam duas abordagens dominantes em aprendizado profundo, cada uma se destacando em domínios diferentes. Os Transformers dependem da autoatenção para capturar relações globais, enquanto as CNNs usam filtros convolucionais para detectar padrões espaciais locais de forma eficiente.
Arquiteturas de aprendizado profundo que utilizam mecanismos de autoatenção para processar dados sequenciais e contextuais em diversas modalidades.
Redes neurais que aplicam filtros convolucionais aos dados de entrada para extrair características espaciais hierárquicas para reconhecimento de padrões.
| Recurso | Modelos de transformadores | Arquiteturas baseadas em CNN |
|---|---|---|
| Mecanismo Central | Autoatenção em todas as posições | Filtros convolucionais sobre regiões locais |
| Ano de Introdução | 2017 | Década de 1980 (Neocognitron), 1998 (LeNet-5) |
| Campo receptivo | Global a partir da primeira camada | Local, expandindo-se com profundidade |
| Eficiência de dados | Precisa de grandes conjuntos de dados para se destacar. | Apresenta bom desempenho com dados moderados. |
| Custo computacional | Complexidade quadrática com comprimento de sequência | Linear com tamanho de entrada |
| Domínios primários | PNL, visão computacional, IA multimodal | Visão computacional, imagens médicas |
| Interpretabilidade | Os mapas de atenção oferecem algumas informações. | Os mapas de características visualizam os filtros aprendidos. |
| Polarização indutiva | Pressupostos mínimos incorporados | Invariância de localidade e translação forte |
| Escalabilidade | Escala de forma notável com os parâmetros. | Rendimentos decrescentes além de um certo tamanho |
Os Transformers abandonam as suposições de localidade sequencial ou espacial inerentes às arquiteturas anteriores, permitindo que o modelo aprenda quais relações são relevantes por meio da atenção. As CNNs adotam a abordagem oposta, codificando a localidade no projeto com filtros deslizantes que capturam naturalmente padrões próximos. Essa divisão filosófica influencia tudo o que vem a seguir, desde a quantidade de dados de treinamento necessária para cada modelo até a facilidade com que eles generalizam para novas tarefas.
Em processamento de linguagem natural, os Transformers essencialmente substituíram as abordagens anteriores, estabelecendo resultados de última geração em benchmarks como GLUE e SuperGLUE. As CNNs ainda dominam muitos fluxos de trabalho de visão computacional, especialmente quando a velocidade de inferência é crucial, embora os Vision Transformers (ViT) tenham reduzido a diferença em termos de precisão. Para tarefas que envolvem tanto imagens quanto texto, modelos híbridos e Transformers puros são cada vez mais comuns.
autoatenção escala quadraticamente com o comprimento da sequência, o que significa que um Transformer processando uma entrada de 4 mil tokens realiza aproximadamente 16 vezes mais trabalho do que um que processa 1 mil tokens. As CNNs escalam linearmente com as dimensões da entrada, tornando-as muito mais eficientes para imagens de alta resolução ou vídeo em tempo real. Por outro lado, os Transformers se paralelizam perfeitamente em GPUs, enquanto CNNs muito profundas podem sofrer gargalos de memória durante a retropropagação.
Os Transformers são notoriamente exigentes em termos de dados, muitas vezes necessitando de milhões de exemplos antes que sua flexibilidade se mostre vantajosa, embora modelos pré-treinados como o BERT tenham mudado esse cenário por meio da aprendizagem por transferência. As CNNs conseguem resultados expressivos com conjuntos de dados menores graças aos seus vieses indutivos inerentes, razão pela qual continuam populares em áreas como imagens médicas, onde os dados rotulados são escassos. Ambos se beneficiam enormemente do pré-treinamento, mas o caminho para um modelo funcional tende a ser mais curto com as CNNs em cenários de poucos dados.
Para dispositivos de borda e aplicações móveis, as CNNs ainda se destacam em eficiência, com arquiteturas como MobileNet e EfficientNet otimizadas para inferência de baixo consumo de energia. Os Transformers estão se aproximando por meio de técnicas como destilação de conhecimento, quantização e variantes de atenção eficientes, como Linformer e Performer. Em sistemas baseados em nuvem, onde a precisão é fundamental, os Transformers geralmente justificam seu custo computacional mais elevado.
Os Transformers substituíram completamente as CNNs na visão computacional.
As CNNs continuam sendo amplamente utilizadas em sistemas de visão de produção, especialmente para aplicações em tempo real e móveis. Os Transformers igualaram ou superaram a precisão das CNNs em benchmarks, mas as compensações de eficiência mantêm os modelos convolucionais relevantes em muitos cenários de implantação.
As CNNs não conseguem capturar dependências de longo alcance.
Embora as camadas convolucionais individuais possuam campos receptivos locais, o empilhamento de muitas camadas e o uso de convoluções dilatadas expandem significativamente o campo receptivo efetivo. As CNNs modernas conseguem modelar relações em grandes regiões da imagem, embora os transformadores tornem isso mais direto.
Os transformadores não possuem polarização indutiva.
Os Transformers têm vieses indutivos mais fracos do que as CNNs, mas não são isentos de viés. Codificações posicionais, esquemas de tokenização e escolhas arquitetônicas como mascaramento causal introduzem suposições sobre a estrutura dos dados no modelo.
Modelos de transformadores maiores são sempre melhores.
As leis de escala mostram que o desempenho melhora com o tamanho, mas os retornos diminuem, e modelos menores frequentemente superam os maiores em tarefas específicas após ajustes finos. Restrições de custo computacional, latência e implantação muitas vezes tornam os modelos menores a escolha prática.
As redes neurais convolucionais (CNNs) são uma tecnologia obsoleta.
As CNNs continuam a evoluir com inovações como convoluções separáveis em profundidade, busca de arquitetura neural e designs modernos como o ConvNeXt, que rivalizam com o desempenho dos Transformers. Elas permanecem fundamentais em muitos sistemas de última geração.
Escolha arquiteturas baseadas em CNN quando precisar de inferência eficiente, trabalhar com dados de treinamento limitados ou implantar em ambientes com recursos restritos, como dispositivos móveis. Recorra a modelos Transformer ao lidar com dados sequenciais, tarefas multimodais ou cenários em que a captura de dependências de longo alcance e a escalabilidade computacional proporcionarão ganhos significativos de precisão.
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