Gli incorporamenti di parole e frasi (word embeddings e phrase embeddings) sono tecniche avanzate utilizzate nei modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM), come GPT-3 e BERT, per rappresentare il testo in formato numerico. Queste rappresentazioni numeriche sono fondamentali per il funzionamento di questi modelli, poiché permettono di trasformare il testo, che è intrinsecamente non numerico, in una forma che può essere elaborata dagli algoritmi di apprendimento automatico.
Gli incorporamenti di parole e frasi si basano su reti neurali che apprendono a mappare parole e frasi in uno spazio vettoriale continuo. In questo spazio, parole con significati simili sono rappresentate da vettori che sono vicini tra loro. I metodi più noti per generare questi incorporamenti includono Word2Vec, GloVe e FastText.
1. Word2Vec: Proposto da Mikolov et al. (2013), Word2Vec utilizza due architetture principali, il Continuous Bag of Words (CBOW) e il Skip-gram, per apprendere i vettori di parole in modo tale che parole simili semanticamente siano vicine nello spazio vettoriale. [Fonte: Mikolov et al., 2013. “Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space”](https://arxiv.org/abs/1301.3781).
1. GloVe (Global Vectors for Word Representation): Una tecnica sviluppata da Pennington et al. (2014) che combina il conteggio delle co-occorrenze delle parole in un corpus con metodi di fattorizzazione delle matrici per ottenere incorporamenti di parole. [Fonte: Pennington et al., 2014. “GloVe: Global Vectors for Word Representation”](https://www.aclweb.org/anthology/D14-1162/).
1. FastText: Sviluppato da Facebook AI Research (FAIR), FastText migliora Word2Vec incorporando sub-parole, il che permette di catturare meglio le morfologie delle parole. [Fonte: Bojanowski et al., 2017. “Enriching Word Vectors with Subword Information”](https://arxiv.org/abs/1607.04606).
Nei LLM, gli incorporamenti di parole e frasi vengono utilizzati come input per strati successivi di reti neurali profonde, come i Transformer, che alimentano modelli come BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) e GPT (Generative Pre-trained Transformer).
1. BERT: Utilizza incorporamenti di parole e token speciali per rappresentare il contesto bidirezionale, permettendo al modello di considerare sia il contesto a sinistra che a destra di una parola. Questo risulta particolarmente utile per compiti come il riempimento di maschere (Masked Language Modeling) e la classificazione di testi. [Fonte: Devlin et al., 2018. “BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding”](https://arxiv.org/abs/1810.04805).
1. GPT: Utilizza incorporamenti di parole per alimentare un modello di previsione unidirezionale, concentrandosi su come prevedere la parola successiva in una sequenza. Questo approccio è altamente efficace per generare testo coerente e realistico. [Fonte: Brown et al., 2020. “Language Models are Few-Shot Learners”](https://arxiv.org/abs/2005.14165).
Gli incorporamenti di parole e frasi rappresentano un elemento chiave nella pipeline di elaborazione dei LLM, trasformando testo naturale in vettori numerici che possono essere elaborati da reti neurali profonde. Questo processo permette ai modelli di comprendere e generare testo in maniera sempre più sofisticata, influenzando applicazioni come la traduzione automatica, il riempimento delle frasi, e la classificazione del testo.
