I "transformers" sono una categoria di modelli di apprendimento automatico progettati per elaborare sequenze di dati, come testo o audio. Sono stati introdotti nel 2017 in un articolo intitolato "Attention is All You Need" di Vaswani et al. I transformers si basano su un meccanismo di attenzione chiamato "self-attention" che consente al modello di pesare l'importanza di diverse parti della sequenza di input in modo dinamico.
Ecco alcune caratteristiche chiave dei transformers:
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Self-Attention: Questo meccanismo permette al modello di considerare l'intera sequenza di input contemporaneamente, anziché elaborare i dati in modo sequenziale come fanno le reti neurali ricorrenti (RNN).
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Parallelizzazione: A differenza delle RNN, i transformers possono essere parallelizzati facilmente, il che li rende molto più efficienti da addestrare su hardware moderno come le GPU.
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Architettura: Un modello transformer tipico è composto da una serie di blocchi di attenzione e feed-forward. Ogni blocco di attenzione calcola le relazioni tra tutte le parole (o token) nella sequenza di input.
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Applicazioni: I transformers sono stati utilizzati con grande successo in una varietà di applicazioni di elaborazione del linguaggio naturale (NLP), come la traduzione automatica, la generazione di testo, il riassunto di testi e la comprensione del linguaggio.
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Modelli Pre-addestrati: Alcuni dei modelli di trasformatori più noti includono BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), RoBERTa, e T5 (Text-to-Text Transfer Transformer). Questi modelli sono spesso pre-addestrati su grandi quantità di testo e poi adattati a compiti specifici.
I transformers hanno rivoluzionato il campo dell'NLP e continuano a essere una delle architetture più utilizzate per compiti che richiedono la comprensione del contesto e delle relazioni tra le parole in una sequenza.
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Spataro: Partendo dalla nozione di transformer elenca le differenze da vettorializzazione e chuncking
Certo, partiamo dalla nozione di transformer e confrontiamola con la vettorializzazione e il chunking per evidenziare le differenze chiave.
Transformer:- Definizione: I transformer sono un'architettura di rete neurale introdotta nel 2017 nel paper "Attention is All You Need". Utilizzano meccanismi di attenzione (self-attention) per elaborare sequenze di dati in modo parallelo e efficiente.
- Scopo: I transformer sono progettati per elaborare sequenze di dati, come testo o audio, e sono ampiamente utilizzati in compiti di elaborazione del linguaggio naturale (NLP), come la traduzione automatica, la generazione di testo, il riassunto di testi e la comprensione del linguaggio.
- Componenti Chiave:
- Self-Attention: Meccanismo che permette al modello di considerare l'intera sequenza di input contemporaneamente, pesando l'importanza di diverse parti della sequenza.
- Parallelizzazione: Capacità di elaborare dati in modo parallelo, rendendo i transformer molto efficienti su hardware moderno come le GPU.
- Architettura: Composta da una serie di blocchi di attenzione e feed-forward.
- Definizione: La vettorializzazione dei testi è un processo che converte il testo in rappresentazioni numeriche, come vettori di embedding, che possono essere utilizzati come input per modelli di machine learning.
- Scopo: Trasformare il testo in una forma numerica che può essere elaborata da algoritmi di machine learning.
- Componenti Chiave:
- Definizione: Il chunking è una tecnica di elaborazione del linguaggio naturale che consiste nel suddividere una frase in segmenti o "chunks" significativi, come nomi, verbi, ecc.
- Scopo: Identificare e classificare i costituenti di una frase, come frasi nominali, frasi verbali, ecc.
- Componenti Chiave:
In sintesi, i transformer sono un'architettura di modelli di apprendimento automatico che utilizzano rappresentazioni vettoriali del testo come input, mentre la vettorializzazione è un processo di conversione del testo in rappresentazioni numeriche e il chunking è una tecnica di segmentazione e classificazione del testo.