La dimensione tipica dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM, acronimo di Large Language Models) può variare considerevolmente a seconda dell’architettura e degli obiettivi del modello stesso. I modelli di linguaggio di grandi dimensioni utilizzano una vasta quantità di parametri, che sono il risultato dell’addestramento del modello su enormi dataset di testo. I parametri sono essenzialmente “pesi” del modello che vengono ottimizzati durante la fase di addestramento.
Un esempio notevole di LLM è il GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) sviluppato da OpenAI, che contiene ben 175 miliardi di parametri. Questo modello rappresenta un notevole passo avanti rispetto a GPT-2, che aveva 1,5 miliardi di parametri. La scala dei parametri nei modelli di linguaggio continua a crescere esponenzialmente con ogni nuova generazione, permettendo al modello di realizzare performance superiori in una varietà di compiti linguistici.
Un altro esempio significativo è BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) sviluppato da Google. Il modello BERT originale viene fornito in due varianti con differenti dimensioni: BERT Base, che ha 110 milioni di parametri, e BERT Large, che ne ha 340 milioni. Questi modelli vengono spesso utilizzati per compiti di comprensione del linguaggio naturale come la classificazione di testi, la risposta a domande e l’analisi del sentiment.
Oltre a GPT-3 e BERT, altri modelli di lungo successo includono T5 (Text-To-Text Transfer Transformer) di Google, che ha varie configurazioni di dimensioni fino a 11 miliardi di parametri, e Megatron-Turing NLG (Natural Language Generation) creato da Nvidia e Microsoft, che vanta la straordinaria cifra di 530 miliardi di parametri.
Tuttavia, l’aumento delle dimensioni dei modelli porta con sé notevoli sfide. Tra queste vi sono l’elevato costo computazionale e di storage per l’addestramento e l’inferenza dei modelli, nonché problemi legati al consumo energetico e all’impatto ambientale. Inoltre, c’è la questione della “sincronizzazione” tra complessità del modello e utilità pratica, poiché modelli estremamente grandi possono supportare performance di punta, ma non sempre giustificano il costo aggiuntivo rispetto a modelli più piccoli e ottimizzati.
In ottica di progresso futuro, la ricerca continua a esplorare modi per migliorare la capacità e l’efficienza di questi modelli, sviluppando tecniche avanzate di compressione e algoritmi di ottimizzazione per ridurre il numero di parametri senza compromettere significativamente la performance. Tra questi approcci vi sono la distillazione delle conoscenze e altre tecniche di compressione dei modelli.
Fonti utilizzate:
1. Brown, T. B., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J. D., Dhariwal, P., … & Amodei, D. (2020). Language models are few-shot learners. arXiv preprint arXiv:2005.14165.
2. Devlin, J., Chang, M. W., Lee, K., & Toutanova, K. (2018). BERT: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding. arXiv preprint arXiv:1810.04805.
3. Raffel, C., Shazeer, N., Roberts, A., Lee, K., Narang, S., Matena, M., … & Liu, P. J. (2019). Exploring the limits of transfer learning with a unified text-to-text transformer. arXiv preprint arXiv:1910.10683.
4. Smith, S. L., Patwary, M., Norick, B., LeGresley, P., Rajbhandari, S., Casper, J., … & Catanzaro, B. (2022). Using deepspeed and megatron to train megatron-turing nlg 530b, the world’s largest and most powerful generative language model. arXiv preprint arXiv:2201.11990.
Questi riferimenti forniscono una panoramica delle dimensioni e delle capacità dei modelli di linguaggio attuali e il contesto per il continuo sviluppo nel campo dell’intelligenza artificiale e della linguistica computazionale.
