Negli ultimi anni, i modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) come GPT e BERT hanno rivoluzionato il mondo dell’intelligenza artificiale e del trattamento del linguaggio naturale (NLP). Al cuore di questi potenti modelli c’è un’architettura speciale chiamata “Transformer”, introdotta da un famoso articolo di ricerca del 2017 intitolato “Attention is All You Need”.
Questo articolo spiega il funzionamento dei “transform” all’interno di un LLM, il loro ruolo nella comprensione e generazione del linguaggio e perché hanno avuto un impatto così rivoluzionario sul campo dell’NLP.
Cos’è un Transformer?
Un Transformer è un’architettura di rete neurale progettata per elaborare sequenze di dati. A differenza dei modelli precedenti, come le reti ricorrenti (RNN) e le LSTM, i Transformer elaborano tutti i dati della sequenza in parallelo, anziché in modo sequenziale.
Ciò significa che possono processare lunghe sequenze di testo in modo più efficiente, accelerando il tempo di calcolo e migliorando la capacità del modello di identificare relazioni tra le parole anche a grandi distanze.
I Componenti Principali di un Transformer
Un modello Transformer è costituito principalmente da due parti: l’encoder e il decoder, ognuno dei quali è composto da una serie di livelli di attenzione e di feed-forward.
- Encoder: È la parte del Transformer responsabile di comprendere il testo di input. In un LLM come BERT, che è un modello solo di encoder, questo significa analizzare il contesto di ciascuna parola e generare rappresentazioni che catturano le relazioni semantiche tra le parole.
- Decoder: Il decoder genera il testo di output a partire dalle rappresentazioni fornite dall’encoder. In un LLM generativo come GPT, l’architettura si basa solo sul decoder, generando testo in modo autoregressivo, parola per parola.
Come Funziona l’Attenzione nei Transformer
Il concetto chiave che rende i Transformer così potenti è il meccanismo di attenzione. L’attenzione consente al modello di focalizzarsi su determinate parti dell’input per comprendere il contesto.
- Self-Attention: Ogni parola di input “decide” su quali altre parole focalizzarsi. Ad esempio, nella frase “Il gatto salta sul muro e guarda il cane”, il modello potrebbe stabilire una connessione tra “gatto” e “salta”, e tra “cane” e “guarda”, ignorando altre parole meno rilevanti.
- Matematica dell’Attenzione: Il meccanismo di self-attention viene calcolato attraverso tre vettori: Key, Query e Value, che derivano da trasformazioni lineari delle rappresentazioni di input. Il modello calcola quindi l’importanza relativa di ogni parola nel contesto della frase.
La Struttura Multi-Head Attention
Per arricchire la capacità di comprensione, i Transformer utilizzano una tecnica chiamata multi-head attention. In pratica, dividono il meccanismo di attenzione in diverse “teste”, ognuna delle quali può concentrarsi su diverse relazioni tra le parole. Questo permette al modello di osservare il contesto da diverse prospettive e migliorare la precisione della comprensione semantica.
La Rete Feed-Forward e le Funzioni di Attivazione
Dopo il meccanismo di attenzione, i dati passano attraverso una rete feed-forward completamente connessa, composta da due strati lineari separati da una funzione di attivazione (come la ReLU). Questo livello aiuta a migliorare la non-linearità del modello, permettendogli di rappresentare relazioni più complesse tra le parole.
Come l’Encoder e il Decoder Interagiscono nei Transformer
In un Transformer completo (encoder-decoder), l’encoder trasforma il testo di input in una rappresentazione astratta. Questa rappresentazione viene poi passata al decoder, che utilizza un’attenzione combinata tra l’input e le parole già generate per formulare l’output. In LLM come GPT, che usano solo il decoder, il modello genera testo in modo autoregressivo, usando solo l’attenzione sui token precedenti.
Addestramento dei Transformer: La Previsione dei Token
L’addestramento di un Transformer richiede enormi quantità di testo e potenza computazionale. Viene utilizzato un processo di previsione dei token (parole) successivi o mascherati, a seconda dell’architettura. Nel caso di BERT, l’addestramento include il “masked language modeling”, in cui alcune parole vengono nascoste e il modello deve prevederle. Per GPT, invece, il modello impara a generare il testo un token alla volta.
Vantaggi dei Transformer nel NLP
- Parallellizzazione: I Transformer possono elaborare tutte le parole in una sequenza contemporaneamente, rendendo il processo più veloce rispetto ai modelli sequenziali.
- Migliore comprensione del contesto: Grazie al meccanismo di attenzione, i Transformer comprendono meglio il significato delle parole in base al contesto globale.
- Scalabilità: I Transformer possono essere scalati su enormi quantità di dati, come dimostrato dai grandi modelli di linguaggio come GPT-3 e GPT-4.
Sfide e Limiti dei Transformer
Nonostante i Transformer siano estremamente efficaci, presentano alcune sfide:
- Costo computazionale: Richiedono molta memoria e potenza di calcolo.
- Bias nei dati: Poiché i Transformer sono addestrati su grandi quantità di testo online, possono ereditare pregiudizi presenti nei dati.
- Contesto limitato: Sebbene siano capaci di comprendere contesti complessi, i Transformer hanno un limite nella lunghezza del contesto che possono gestire efficacemente.