I modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) come GPT-3, sviluppati da OpenAI, utilizzano una serie di tecniche avanzate per affrontare le ambiguità lessicali. Le ambiguità lessicali si verificano quando una parola o una frase può avere più di un significato a seconda del contesto. Gli LLM affrontano questo problema principalmente attraverso l’uso di contesti ampi e rappresentazioni semantiche.
Uno dei metodi fondamentali utilizzati è l’apprendimento contestuale. Questo significa che i modelli analizzano non solo la parola o la frase ambigua, ma anche le parole circostanti che forniscono informazioni aggiuntive per determinare il significato corretto. Per esempio, la parola “banca” può indicare sia un istituto finanziario sia il bordo di un fiume. In una frase come “Sono andato in banca per prelevare del denaro”, il contesto chiarisce che ci si riferisce a un’istituzione finanziaria.
I LLM costruiscono rappresentazioni vettoriali delle parole attraverso tecniche come l’embedding. I metodi come Word2Vec, GloVe e BERT rappresentano le parole come vettori in uno spazio di alta dimensione, in cui parole con significati simili sono posizionate vicine l’una all’altra. Ad esempio, in uno spazio vettoriale creato da Word2Vec, le parole “re” e “regina” saranno vicine. Tuttavia, gli approcci come BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) migliorano ulteriormente queste rappresentazioni considerando il contesto bidirezionale invece di unidirezionale. Questo risulta particolarmente utile per risolvere l’ambiguità poiché considera l’intero contesto della frase per determinare il significato della parola ambigua.
BERT è un esempio di modello che utilizza l’architettura Transformer, che ha rivoluzionato il campo del processamento del linguaggio naturale (NLP). I transformer utilizzano meccanismi di attenzione che permettono al modello di dare peso diverso a diverse parole della frase, aiutando a focalizzarsi su quelle rilevanti per capire il significato di una parola ambigua. Per esempio, in una frase come “La parola chiave è ‘chiave’”, gli strati di attenzione di un modello come BERT possono distinguere che nel primo caso ‘chiave’ si riferisce a un termine importante e nel secondo caso a un oggetto fisico.
Inoltre, i LLM beneficiano enormemente dei grandi set di dati su cui sono addestrati. Modelli come GPT-3 sono addestrati su testi che contengono miliardi di parole, derivanti da una vasta gamma di fonti come articoli di giornale, libri, siti web e altro. Questa ampia varietà di dati consente ai modelli di vedere numerosi esempi di come una certa parola o frase può essere usata in contesti diversi, migliorando così la capacità del modello di determinare correttamente il significato in base al contesto.
Per esempio, OpenAI ha pubblicato il documento tecnico su GPT-3, intitolato “Language Models are Few-Shot Learners” (Brown et al., 2020), che descrive come GPT-3 utilizza l’apprendimento contestuale e grandi quantità di dati per affrontare compiti complessi di NLP, inclusa la risoluzione dell’ambiguità lessicale.
Fonti:
1. Brown, T., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., Dhariwal, P., … & Amodei, D. (2020). Language Models are Few-Shot Learners. OpenAI.
2. Devlin, J., Chang, M. W., Lee, K., & Toutanova, K. (2019). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. arXiv preprint arXiv:1810.04805.
Queste fonti forniscono una visione approfondita dei meccanismi utilizzati dagli LLM per affrontare le ambiguità lessicali e sono esempi di come i modelli di linguaggio possono essere addestrati ed ottimizzati per migliorare la comprensione del linguaggio naturale.
