Ada sebuah makalah penelitian yang insightful yang layak mendapatkan perhatian jika Anda sedang menyelidiki bagaimana sistem AI modern sebenarnya berfungsi pada tingkat fundamental.

Karya akademik terbaru mengungkapkan sesuatu yang menarik: pelatihan transformer standar tidak hanya mempelajari pola secara acak—ini secara implisit menjalankan algoritma Expectation-Maximization di balik layar. Berikut penjelasannya yang membuatnya menjadi jelas:

Mekanisme perhatian melakukan langkah E, secara esensial melakukan penugasan lunak terhadap posisi token mana yang benar-benar penting dan layak mendapatkan fokus komputasi. Sementara itu, transformasi nilai menjalankan langkah M, secara iteratif menyempurnakan dan memperbarui representasi yang dipelajari berdasarkan bobot perhatian tersebut.

Koneksi antara arsitektur transformer dan algoritma EM ini memiliki implikasi besar bagi siapa saja yang membangun infrastruktur AI atau mempelajari bagaimana jaringan neural memproses data berurutan. Ini menunjukkan bahwa model-model ini menyelesaikan masalah optimisasi dengan cara yang sangat spesifik dan terstruktur—bukan melalui pencocokan pola secara brute-force, tetapi melalui kerangka probabilistik yang elegan.

Bagi pengembang yang bekerja pada sistem blockchain atau protokol terdistribusi, memahami mekanisme dasar ini dapat memberikan wawasan untuk pengambilan keputusan arsitektur yang lebih baik. Makalah ini menawarkan lensa matematis yang menjelaskan mengapa transformer bekerja begitu baik.