La pre-formazione e il perfezionamento sono concetti fondamentali nel contesto dei Large Language Models (LLM), che sono modelli di intelligenza artificiale progettati per comprendere e generare testo in linguaggio naturale. Questi due concetti si riferiscono alle fasi distinte del processo di addestramento dei modelli.
- Pre-formazione
La pre-formazione (pre-training, in inglese) è la fase iniziale del processo di addestramento di un modello LLM. In questa fase, il modello viene addestrato su grandi quantità di dati testuali non supervisionati, il che significa che i dati non contengono etichette o annotazioni specifiche. Lo scopo della pre-formazione è quello di consentire al modello di apprendere le strutture linguistiche di base, la grammatica, il vocabolario e una certa comprensione contestuale del linguaggio.
Durante la pre-formazione, vengono utilizzate tecniche come il “masked language modeling” (modellamento del linguaggio mascherato), dove parti del testo vengono nascoste e il modello deve predire le parole nascoste. Questo consente al modello di sviluppare una rappresentazione incorporata del linguaggio, che è essenziale per compiti di processamento del linguaggio naturale.
- Esempi di utilizzo:
1. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): Un LLM pre-formato su testi raccolti da Wikipedia e libri, utilizzando il masked language modeling.
2. GPT (Generative Pre-trained Transformer): Un altro esempio di LLM pre-formato su giganteschi dataset testuali, utilizzando tecniche autoregressive per generare testo.
- Perfezionamento
Il perfezionamento (fine-tuning, in inglese) è la fase successiva, dove il modello pre-formato viene ulteriormente addestrato su un dataset più piccolo e specifico, che è spesso etichettato e supervisionato. Questo consente al modello di adattarsi a compiti specifici, che possono variare da risposte a domande, generazione di testo specifico, classificazione di sentimenti, e così via.
Nel perfezionamento, i parametri del modello vengono ottimizzati per migliorare le prestazioni su un compito target. Questo avviene spesso utilizzando tecniche di retro-propagazione e gradient descent.
- Esempi di utilizzo:
1. Classificazione del sentimento in recensioni: Un LLM pre-formato può essere perfezionato su recensioni etichettate per determinare se le recensioni sono positive, negative o neutre.
2. Risposta a domande: Un LLM pre-formato può essere perfezionato utilizzando un dataset di domande e risposte specifiche per migliorare la capacità del modello di fornire risposte accurate.
- Fonti Utilizzate:
1. “Attention Is All You Need” by Vaswani et al. (2017) – Questo articolo fondamentale introduce l’architettura Transformer, che è alla base di molti LLM, inclusi BERT e GPT.
2. “BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding” by Devlin et al. (2018) – Questo articolo descrive il modello BERT e le tecniche di pre-formazione utilizzate.
3. “Language Models are Few-Shot Learners” by Brown et al. (2020) – Descrive il modello GPT-3 e il processo di pre-formazione e perfezionamento utilizzato per crearne versioni altamente performanti.
Questi concetti di pre-formazione e perfezionamento consentono ai LLM di raggiungere elevati livelli di precisione e adattabilità in una vasta gamma di applicazioni linguistiche, rendendoli strumenti estremamente potenti nel campo dell’intelligenza artificiale.
