I meccanismi di convoluzione nei modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) come i transformer giocano un ruolo cruciale nell’elaborazione e nella comprensione dei dati testuali. Anche se i transformer sono più comunemente associati ai meccanismi di autoattenzione, la convoluzione può essere utilizzata in vari stadi del preprocessing o all’interno delle architetture ibride per migliorare la performance del modello.
La convoluzione, nei contesti di deep learning, si riferisce solitamente all’uso di filtri convoluzionali per analizzare i dati in modo locale. Nei modelli di linguaggio, l’applicazione di convoluzioni può aiutare a catturare le relazioni locali tra le parole o le frasi. Ad esempio, è possibile utilizzare le reti convoluzionali (CNN) nel preprocessing per estrarre caratteristiche linguistiche rilevanti prima di passare l’input a un modello più complesso come un transformer.
Un esempio pratico di questo approccio è descritto in un lavoro di Gehring et al. (2017), dove gli autori hanno utilizzato convoluzioni a più strati per aumentare le informazioni contestuali disponibili a ogni posizione temporale nei dati di input. Tale modello ha mostrato notevoli miglioramenti nell’efficienza e nella capacità di gestione di lunghe sequenze rispetto ai modelli di linguaggio basati esclusivamente su reti ricorrenti (RNN).
Inoltre, le convoluzioni possono essere integrate direttamente nelle architetture dei transformer per migliorare l’attenzione locale. In lavori come “Conformer: Convolution-augmented Transformer for Speech Recognition” di Gulati et al. (2020), è stato dimostrato come l’aggiunta di una componente convoluzionale possa effettivamente migliorare la capacità del modello di cogliere relazioni a breve termine senza perdere la capacità di raccogliere informazioni globali attraverso i meccanismi di autoattenzione.
Un altro esempio può essere trovato nell’uso di architetture ibride come in “Convolutional Sequence to Sequence Learning” di Gehring et al. (2017), dove gli autori combinano convoluzioni e meccanismi di autoattenzione per sfruttare i punti di forza di entrambi i metodi. Le convoluzioni aiutano a mantenere l’informazione locale nelle sequenze, migliorando la capacità del modello di trattare con i dettagli superficiali, mentre l’autoattenzione è utilizzata per gestire relazioni a lungo raggio e strutture sintattiche più complesse.
Fonti utilizzate:
1. Gehring, J., Auli, M., Grangier, D., Yarats, D., & Dauphin, Y. N. (2017). Convolutional Sequence to Sequence Learning. In Proceedings of the 34th International Conference on Machine Learning (ICML).
2. Gulati, A., Qin, J., Chiu, C.-C., Parmar, N., Zhang, Y., Yu, J., … & Pang, R. (2020). Conformer: Convolution-augmented Transformer for Speech Recognition. In Proceedings of INTERSPEECH 2020.
In sintesi, i meccanismi di convoluzione nei LLM possono migliorare l’efficacia e l’efficienza del modello attraverso una migliore gestione delle informazioni locali, che combinata con i meccanismi di attenzione, ottiene una modellazione più robusta e accurata dell’input testuale.
