Le principali architetture utilizzate per costruire modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) sono basate su una varietà di tecniche e approcci che hanno evoluto nel tempo. Tra queste, le architetture più rilevanti sono sicuramente quelle basate su reti neurali profonde, come i Transformer, che hanno rivoluzionato il campo del processing del linguaggio naturale (NLP). Le fonti utilizzate per questa risposta includono ricerche accademiche, articoli di riviste specializzate e documenti tecnici delle principali aziende che operano nel settore dell’intelligenza artificiale.
1. Transformer: Questa è l’architettura alla base dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni moderni, come BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) e GPT (Generative Pre-trained Transformer). Introdotti nel 2017 da Vaswani et al. nel loro paper “Attention Is All You Need” (https://arxiv.org/abs/1706.03762), i Transformer hanno rivoluzionato il campo grazie al meccanismo di attenzione, che permette al modello di prendere in considerazione l’intero contesto della frase per generare risposte più accurate e rilevanti. Un esempio pratico di modello basato su Transformer è GPT-3, sviluppato da OpenAI, che è capace di generare testo, rispondere a domande e persino scrivere codice.
1. BERT: Proposto da Google nel 2018 (https://arxiv.org/abs/1810.04805), BERT è stato addestrato usando il Masked Language Model (MLM) e il Next Sentence Prediction (NSP). Questo approccio permette di effettuare una comprensione bidirezionale del testo, ovvero di considerare il contesto sia precedente che successivo alla parola o frase in esame. BERT ha avuto un grande impatto su molti compiti di NLP, migliorando significativamente i risultati in compiti come la classificazione delle frasi, il riconoscimento delle entità e la traduzione automatica.
1. GPT (Generative Pre-trained Transformer): Un’altra famiglia di modelli basata sui Transformer, originariamente sviluppata da OpenAI. A differenza di BERT, GPT è un modello unidirezionale che genera testo in maniera autoregressiva, cioè parola per parola, basandosi sul contesto precedente. La terza versione di questo modello, GPT-3 (https://arxiv.org/abs/2005.14165), è particolarmente nota per la sua capacità di generare testo indistinguibile da quello scritto da un essere umano.
1. T5 (Text-To-Text Transfer Transformer): Proposto da Google (https://arxiv.org/abs/1910.10683) nel 2019, T5 è un’architettura che reinterpreta tutti i compiti di NLP come problemi di generazione di testo. Ad esempio, per un compito di traduzione, l’input sarebbe il testo nella lingua originale e l’output il testo tradotto. Questa omogeneizzazione dei compiti permette al modello di essere estremamente versatile e di ottenere buone performance in un’ampia gamma di applicazioni.
1. XLNet: Introdotto da Google nel 2019 (https://arxiv.org/abs/1906.08237), è un’evoluzione di BERT che combina i vantaggi dei modelli autoregressivi e autoencoder. Questo modello sfrutta il permuted order autoregressive modeling, che migliora la capacità del modello di comprendere il contesto bidirezionale senza limitarsi alle limitazioni del mascheramento usato in BERT.
Queste architetture sono tutte basate su ricerche approfondite e hanno dimostrato attraverso esperimenti e benchmark di essere particolarmente efficaci per una vasta gamma di applicazioni nel campo del linguaggio naturale. Le fonti primarie di queste informazioni includono articoli accademici pubblicati su arXiv, documentazioni tecniche fornite dalle aziende e articoli di riviste specializzate.
