Gli iperparametri rivestono un’importanza cruciale nella formazione dei modelli linguistici su larga scala (Large Language Models, LLM) come GPT-3 e altri. Gli iperparametri sono valori configurabili che vengono impostati prima dell’inizio del processo di addestramento del modello e che non vengono aggiornati durante l’addestramento stesso. Tra gli iperparametri più rilevanti troviamo il tasso di apprendimento (learning rate), la dimensione del batch, il numero di strati della rete neurale e il numero di unità nelle celle nascoste. La scelta di questi parametri può avere un impatto significativo sulle prestazioni, la velocità di convergenza e la capacità del modello di generalizzare bene sui dati non visti.
1. Tasso di Apprendimento: Il tasso di apprendimento determina quanto rapidamente un modello aggiorna i suoi pesi in risposta all’errore calcolato in ogni iterazione. Un tasso di apprendimento troppo alto può far sì che il modello salti oltre il minimo dell’errore, risultando in una non convergenza o in una convergenza a un minimo locale subottimale. Al contrario, un tasso di apprendimento troppo basso può rallentare significativamente il processo di addestramento, facendo sì che il modello impieghi molto tempo a raggiungere una soluzione adeguata.
1. Dimensione del Batch: La dimensione del batch rappresenta il numero di campioni di addestramento che vengono utilizzati per aggiornare i pesi del modello in una singola iterazione. Una dimensione del batch più grande può fornire stime più stabili del gradiente dei pesi, ma richiede più memoria e tempo di calcolo. D’altro canto, dimensioni di batch più piccole possono rendere l’addestramento più rumoroso, ma potenzialmente più rapido.
1. Numero di Strati e Unità: Un altro iperparametro cruciale è il numero di strati della rete e il numero di unità per strato. Aumentare il numero di strati e di unità può rendere il modello più potente e in grado di catturare pattern complessi nei dati, ma contemporaneamente aumenta il rischio di overfitting e il carico computazionale. La scelta del numero appropriato di strati e unità richiede un bilanciamento tra complessità del modello e capacità di generalizzazione.
Esempio Pratico: Un buon esempio dell’importanza degli iperparametri si può vedere nell’addestramento di modelli come BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). In BERT, la regolazione dei tassi di apprendimento specifici per diversi strati della rete e l’uso di programmi di apprendimento adattivo come Adam ha dimostrato di essere essenziale per ottenere prestazioni elevate su molteplici compiti di NLP (Devlin et al., 2019).
Fonti di Riferimento:
- Devlin, J., Chang, M., Lee, K., & Toutanova, K. (2019). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. arXiv preprint arXiv:1810.04805.
- Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press.
Queste fonti forniscono un quadro solido sui principi fondamentali dell’addestramento di modelli di linguaggio su larga scala e sull’importanza degli iperparametri in tale processo.
