L’attenzione nei modelli Transformer è un meccanismo chiave che ha rivoluzionato il campo del processamento del linguaggio naturale (NLP). Invece di trattare una sequenza di parole in modo sequenziale, come fanno i modelli ricorrenti, i Transformer utilizzano l’attenzione per considerare l’intera sequenza in parallelo, permettendo di catturare le dipendenze a lungo raggio in modo molto più efficiente. Questo approccio si basa principalmente sul concetto di “self-attention” o “attenzione auto-guidata”.
Il processo di self-attention coinvolge tre componenti principali: le chiavi (keys), le query e i valori (values), che vengono tutti derivati dagli stessi input grazie a tre matrici di peso apprese. Ogni parola della sequenza viene rappresentata da un vettore, e l’attenzione auto-guidata calcola un peso (o coefficiente di attenzione) per ogni parola rispetto a tutte le altre parole nella sequenza. Questi pesi determinano l’importanza di ciascuna parola nel contesto dell’altra durante l’elaborazione.
1. Calcolo delle Chiavi, Query e Valori: Per ogni parola nella sequenza, vengono calcolati un vettore chiave, un vettore query e un vettore valore attraverso delle trasformazioni lineari.
1. Prodotto Scalari: Viene calcolato il prodotto scalare tra il vettore query della parola attuale e i vettori chiave di tutte le parole nella sequenza. Questo passaggio misura la similarità o l’affinità tra le parole.
1. Softmax: I prodotti scalari risultanti vengono normalizzati usando la funzione softmax, che trasforma questi valori affinità in probabilità, assegnando pesi che sommano a uno.
1. Combinazione dei Valori: Ogni vettore valore viene moltiplicato per il peso ottenuto dalla softmax e i risultati vengono sommati, producendo una rappresentazione ponderata che riflette l’importanza di contesto delle parole.
Questi passaggi vengono ripetuti in parallelo per ciascuna parola nella sequenza, permettendo al modello di catturare le dipendenze a lungo raggio in modo più naturale e meno computazionalmente intensivo rispetto ai modelli tradizionali come le reti neurali ricorrenti (RNN) o le LSTM.
L’architettura Transformer è alla base di molti modelli di NLP avanzati attuali, come BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) e GPT (Generative Pre-trained Transformer). Ad esempio, BERT utilizza il meccanismo di attenzione per generare rappresentazioni bidirezionali delle parole, catturando il contesto di una parola non solo in avanti ma anche indietro, il che è estremamente utile per compiti come il riconoscimento di entità nominate (NER) e la risposta a domande.
1. Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., Kaiser, Ł., & Polosukhin, I. (2017). Attention is All You Need. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS). Disponibile su:
1. Devlin, J., Chang, M. W., Lee, K., & Toutanova, K. (2019). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. Proceedings of NAACL-HLT 2019. Disponibile su:
1. Radford, A., Wu, J., Child, R., Luan, D., Amodei, D., & Sutskever, I. (2019). Language Models are Unsupervised Multitask Learners. OpenAI Blog. Disponibile su: [https://cdn.openai.com/better-language-models/language_models_are_unsupervised_multitask_learners.pdf](https://cdn.openai.com/better-language-models/language_models_are_unsupervised_multitask_learners.pdf)
Il meccanismo di attenzione nei modelli Transformer ha cambiato il paradigma nel processamento del linguaggio naturale, permettendo di lavorare con contesti molto più ampi e di migliorare significativamente le prestazioni in una vasta gamma di compiti. Grazie alla sua efficienza e flessibilità, è diventato una componente fondamentale nei moderni sistemi di NLP.
