Quali sono i ruoli di codificatori e decodificatori negli LLM?

Nei modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM, Large Language Models), i ruoli dei codificatori (encoder) e dei decodificatori (decoder) sono fondamentali per il funzionamento e l’architettura di questi modelli. Gli esempi di questi modelli includono BERT (un modello basato principalmente su un’architettura di codificatori) e GPT (che utilizza principalmente decodificatori). I ruoli e le funzioni di questi componenti possono essere chiariti con alcuni esempi specifici.

Codificatori (Encoder)

I codificatori sono responsabili di prendere input testuali e trasformarli in rappresentazioni vettoriali (embedding) che catturano informazioni semantiche e contestuali del testo. L’architettura del trasformatore introdotto da Vaswani et al. (2017) è spesso utilizzata nei modelli di codificazione. In questo contesto, i codificatori funzionano principalmente in modo bidirezionale, il che significa che considerano il contesto di tutte le parole in una frase per costruire le rappresentazioni.

Esempio: BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
BERT è un eccellente esempio di modello che utilizza codificatori. BERT viene pre-addestrato su enormi corpus di testo attraverso un meccanismo chiamato “Masked Language Model” dove alcune parole nell’input vengono mascherate, e il modello deve prevedere queste parole basandosi sul contesto. Poiché il modello considera sia il contesto precedente che successivo di ogni parola, permette di catturare la semantica in modo molto preciso.

Fonte: 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.

Decodificatori (Decoder)

I decodificatori, d’altra parte, sono responsabili della generazione di testo a partire dalle rappresentazioni codificate. Nei modelli basati sui trasformatori, i decodificatori funzionano principalmente in modo autoregressivo, il che significa che generano una parola alla volta considerando le parole precedenti generate come input. Questo è cruciale per attività come la generazione di testo, la traduzione automatica e il completamento automatico.

Esempio: GPT (Generative Pre-trained Transformer)
GPT è un esempio di LLM che utilizza una serie di decodificatori autoregressivi per generare testo coerente e contestualmente appropriato. La serie GPT-3 di OpenAI, in particolare, è stata addestrata su larga scala e può effettuare una vasta gamma di compiti di generazione del linguaggio naturale.

Fonte: Brown, T. B., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., Dhariwal, P., … & Amodei, D. (2020). Language Models are Few-Shot Learners. arXiv preprint arXiv:2005.14165.

Architettura Encoder-Decoder

Alcuni modelli, come quelli utilizzati in traduzione automatica (ad esempio, il modello Transformer di Vaswani), combinano sia codificatori che decodificatori. L’input testuale viene prima processato dai codificatori per ottenere rappresentazioni vettoriali, e queste rappresentazioni vengono poi utilizzate dai decodificatori per generare l’output testuale nella lingua di destinazione.

Esempio: Transformer
L’architettura del Transformer menzionata da Vaswani et al. include sia codificatori che decodificatori. Questo tipo di architettura è particolarmente efficace per attività di traduzione automatica e ha stabilito nuovi standard di performance in vari benchmark valutativi.

Fonte: Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., … & Polosukhin, I. (2017). Attention is All you Need. arXiv preprint arXiv:1706.03762.

Conclusione

In conclusione, i ruoli di codificatori e decodificatori negli LLM sono distinti ma complementari. I codificatori trasformano input textuali in rappresentazioni vettoriali ricche di significato, mentre i decodificatori utilizzano queste rappresentazioni per generare testo coerente. Questa cooperazione tra codificatori e decodificatori rende i modelli di linguaggio di grandi dimensioni strumenti potenti per una vasta gamma di applicazioni nel campo del linguaggio naturale.

Queste spiegazioni sono basate su accurate e riconosciute fonti accademiche che sono state citate per garantire la validità delle informazioni fornite.