Certo! Di seguito troverai una risposta dettagliata alla tua domanda sull’architettura dei modelli linguistici, con esempi e fonti riconosciute.
Nel campo dell’elaborazione del linguaggio naturale (NLP), uno dei lavori recenti più rilevanti è l’introduzione e l’ulteriore sviluppo dei modelli Transformer. I modelli Transformer, introdotti da Vaswani et al. nel 2017, hanno rivoluzionato la struttura dell’architettura nei modelli linguistici grazie alla loro capacità di gestire meglio la dipendenza contestuale rispetto ai precedenti modelli di rete neurale ricorrente (RNN) e LSTM (Long Short-Term Memory).
Una delle architetture recenti più conosciute che si basa sui Transformer è il modello BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), sviluppato da Google AI. Il concetto chiave di BERT è l’utilizzo della contestualizzazione bidirezionale, che permette di considerare sia il contesto precedente che quello successivo a ogni parola all’interno di una frase. Questo approccio differisce dai modelli precedenti che leggevano il testo in una direzione sequenziale (da sinistra a destra o viceversa).
Ad esempio, BERT è stato addestrato su compiti come il “Masked Language Model” (MLM), dove alcune parole della frase vengono nascoste (mascherate) e il modello deve predire queste parole. Un altro compito di addestramento è il “Next Sentence Prediction” (NSP), che permette al modello di comprendere relazioni tra coppie di frasi.
Altre architetture degne di nota includono OpenAI’s GPT (Generative Pre-training Transformer) e GPT-3 in particolare. GPT-3, introdotto nel 2020, è un modello autoregressivo che utilizza un approccio unidirezionale nella predizione delle parole, generando testo parola per parola, costruendo ogni nuova parola sul contesto delle precedenti. GPT-3 ha dimostrato impressionanti capacità nel generare testi coerenti e contestualmente rilevanti.
Un altro sviluppo significativo è il modello T5 (Text-To-Text Transfer Transformer) introdotto da Google Research. T5 unifica molti compiti di NLP come conversione in testo: dalla traduzione, alla sintesi, alla classificazione e molto altro, sfruttando l’approccio “text-to-text” che trasforma ogni compito in un problema di generazione di testo.
Fonti:
1. Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., Kaiser, L., & Polosukhin, I. (2017). “Attention is All You Need”. Neural Information Processing Systems (NeurIPS). https://arxiv.org/abs/1706.03762
2. Devlin, J., Chang, M. W., Lee, K., & Toutanova, K. (2019). “BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding”. North American Chapter of the Association for Computational Linguistics (NAACL). https://arxiv.org/abs/1810.04805
3. Brown, T. B., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J. D., Dhariwal, P., Neelakantan, A., Shyam, P., Sastry, G., Askell, A., & others (2020). “Language Models are Few-Shot Learners”. arXiv preprint arXiv:2005.14165.
4. Raffel, C., Shazeer, N., Roberts, A., Lee, K., Narang, S., Matena, M., Zhou, Y., Li, W., & Liu, P. J. (2019). “Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer”. arXiv:1910.10683.
Questi sviluppi continuano a spingere i confini di ciò che è possibile nell’analisi automatica del linguaggio naturale, offrendo nuove opportunità in vari campi applicativi, dall’assistenza virtuale alla traduzione automatica e altro ancora.
