Il Transformer è una architettura di rete neurale che si è affermata come una vera e propria rivoluzione nel campo del natural language processing (NLP). Si tratta di un tipo di modello di deep learning progettato per gestire i dati sequenziali, come il testo o la voce, elaborando i dati di input in parallelo piuttosto che in modo sequenziale.
Questa architettura ha dimostrato risultati sorprendenti in vari compiti NLP, tra cui la traduzione automatica, la generazione di testo e l’analisi del sentimento.
Prima di questa rivoluzione, le reti neurali ricorrenti (RNN) erano la scelta principale per i compiti NLP. Le RNN elaborano i dati sequenziali aggiornando il loro stato nascosto in ogni momento, il che le rende adatte ai dati sequenziali. Tuttavia, hanno alcune limitazioni quando si tratta di elaborare sequenze più lunghe, poiché lo stato nascosto può diventare molto grande e molto costoso.
Questo è noto come il problema del gradiente che svanisce.
Chi ha creato Transformer?
È stato introdotto nel 2017 da Vaswani et al. (sono ricercatori di Google Brain. Quindi, si può dire che sia stato creato da Google.) nella pubblicazione “Attention is All You Need”. Risolve il problema del gradiente che svanisce utilizzando meccanismi di attenzione automatica, che consentono al modello di valutare l’importanza di diverse parti della sequenza di input quando si effettuano previsioni.
Ciò li consente di elaborare l’intera sequenza di input in parallelo, piuttosto che in modo sequenziale, e lo rende molto più efficiente quando elabora sequenze più lunghe.
GPT-3 (Generative Pretrained Transformer 3) non è direttamente derivato dal progetto originale introdotto nel 2017 da Vaswani et al. Tuttavia, la sua architettura del è stata utilizzata come base per molte altre architetture di rete neurale NLP, tra cui GPT-3.
Generative Pretrained Transformer 3 è un modello di deep learning NLP sviluppato da OpenAI che utilizza una versione evoluta dell’architettura. GPT-3 è stato addestrato su grandi quantità di dati per eseguire diverse attività NLP, come la traduzione automatica, la generazione di testo e l’analisi del sentimento.
In sintesi, è stata una pietra miliare nell’evoluzione dell’architettura di rete neurale NLP e ha ispirato molte altre architetture, tra cui GPT-3.
Questa architettura è composta da due componenti principali: l’encoder e il decoder. L’encoder elabora la sequenza di input e produce un insieme di rappresentazioni nascoste, note come le incastonature contestuali. Il decoder quindi utilizza queste incastonature per generare l’output finale. I meccanismi di attenzione automatica gli consentono di valutare l’importanza di diverse parti della sequenza di input quando produrre queste incastonature.
Uno dei principali vantaggi è la sua capacità di gestire le sequenze di lunghezza variabile. A differenza delle RNN, che richiedono che le sequenze siano della stessa lunghezza, può gestire sequenze di lunghezza variabile.
Ciò è dovuto al fatto che elabora la sequenza di input in parallelo, rendendolo adatto ai dati reali che spesso presentano sequenze di lunghezza variabile.
La nuova architettura di rete neurale è anche molto scalabile e può essere addestrato su grandi quantità di dati utilizzando tecniche di distribuzione. Ciò significa che è possibile addestrare modelli molto grandi e potenti per gestire compiti NLP complessi. Inoltre, l’architettura è molto flessibile e può essere utilizzata per molte applicazioni diverse, come la traduzione automatica, la generazione di testo e l’analisi del sentimento.
In sintesi, il Transformer è una architettura di rete neurale molto potente e flessibile che ha avuto un impatto significativo sul campo del NLP. Grazie alla sua capacità di gestire i dati sequenziali in modo efficiente, i meccanismi di attenzione automatica e la scalabilità, si è affermato come uno degli strumenti più importanti nel campo del deep learning per la comprensione del linguaggio.
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