Certo, posso rispondere a questa domanda in italiano e fornirti una descrizione tecnica del funzionamento della codifica e decodifica nei Transformers, utilizzando fonti affidabili e riconosciute.
I Transformers rappresentano un’architettura di reti neurali introdotta da Vaswani et al. nel 2017, con il famoso articolo “Attention is All You Need”. Questa architettura ha rivoluzionato il campo del Natural Language Processing (NLP) grazie alla sua capacità di gestire parallelamente grandi quantità di dati e alla sua efficienza nel modellare relazioni a lungo raggio all’interno dei dati.
La fase di codifica nei Transformers inizia con una “embedding layer” che trasforma il testo, ovvero una sequenza di parole o token, in vettori densi multidimensionali. Questi vettori servono come input primari al modello di codifica.
Uno degli elementi distintivi dei Transformers è l’uso del Positional Encoding. Poiché i Transformers non utilizzano strutture sequenziali come le RNN o LSTM, devono incorporare informazioni sulla posizione degli elementi nella sequenza. Il Positional Encoding aggiunge informazioni sulla posizione dei token nella sequenza tramite una funzione ciclica (come seno e coseno) ai vettori di embedding.
Il cuore del codificatore è costituito da strati chiamati Self-Attention Layers e Feed Forward Layers.
1. Self-Attention Mechanism: Ogni token della sequenza considera tutti gli altri token, assegnando loro un peso o una “attenzione” basata sulla loro rilevanza. Questa attenzione è calcolata tramite tre matrici: Query (Q), Key (K) e Value (V). La formula per l’attenzione è:
[ \text{Attention}(Q, K, V) = \text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d\_k}}\right)V ] dove (d\_k) è la dimensione della dimensione dei Key.1. Feed Forward Networks (FFN): Ogni vettore risultante dall’operazione di self-attention passa attraverso una rete neurale completamente connessa composta da due strati lineari con una funzione di attivazione ReLU in mezzo.
Combinando più strati di self-attention e feed forward (normalizzati e con dropout per evitare overfitting), il codificatore produce rappresentazioni nascoste (hidden states) che comprendono sia i contenuti dei singoli token che le loro relazioni contestuali all’interno della sequenza.
Il decodificatore nei Transformers è simile al codificatore ma differisce in alcune aree cruciali:
1. Masked Self-Attention: Durante l’addestramento, il decodificatore utilizza un meccanismo di self-attention mascherato che impedisce a ciascun token di “vedere” i token futuri. Ciò è cruciale per le operazioni di generazione per prevedere il token successivo in modo autoregressivo.
1. Encoder-Decoder Attention: Oltre al self-attention, il decodificatore ha anche uno strato di attenzione encoder-decoder. Questo meccanismo di attenzione consente al decodificatore di concentrarsi sulle rappresentazioni nascoste prodotte dal codificatore. In altre parole, può “guardare” tutti i token di input e utilizzare queste informazioni durante la generazione della sequenza di output.
1. Feed Forward Networks: Simile al codificatore, il decodificatore utilizza anche reti neurali feed forward per trasformare le rappresentazioni attivate.
L’output finale del decodificatore passa attraverso uno strato lineare e una softmax che trasforma le rappresentazioni finali in probabilità su un vocabolario predefinito, permettendo di generare o classificare il testo.
1. Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., … & Polosukhin, I. (2017). Attention is all you need. Advances in Neural Information Processing Systems, 30.
1. “The Illustrated Transformer” – Jay Alammar (https://jalammar.github.io/illustrated-transformer/)
1. “BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding” – Devlin et al., 2019. (https://arxiv.org/abs/1810.04805)
I Transformers hanno mostrato prestazioni eccezionali in vari compiti di NLP, tra cui traduzione automatica, risposta a domande e sintesi del testo, rendendo la comprensione della loro codifica e decodifica fondamentale per chi interessa migliorare nel campo dell’intelligenza artificiale e dell’apprendimento automatico.
