In ambito di Large Language Models (LLM), le tecniche di scomposizione delle attività sono fondamentali per migliorare l’efficacia e l’efficienza della modellazione e della simulazione del linguaggio naturale. Tra le tecniche più rilevanti di scomposizione delle attività nei LLM troviamo la tokenizzazione, la segmentazione del testo, il partizionamento del training dataset e la modularizzazione dei compiti.
1. Tokenizzazione: La tokenizzazione è il processo di suddivisione di un testo in unità minori chiamate “token”. Questi token possono essere parole, sottoparole o persino caratteri, a seconda del modello e del compito specifico. Ad esempio, il BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) utilizza una tecnica di tokenizzazione chiamata WordPiece, che divide le parole in sottoparole più piccole per gestire meglio la variazione morfologica delle parole stesse (Devlin et al., 2018). Questo permette al modello di gestire parole rare o sconosciute più efficacemente.
1. Segmentazione del testo: La segmentazione del testo implica la divisione di un testo in parti logiche come frasi o paragrafi. Questa tecnica è particolarmente utile quando si lavora con testi lunghi, dove è necessario mantenere il contesto senza superare i limiti di lunghezza del modello. Ad esempio, GPT-3 utilizza tecniche avanzate di segmentazione per mantenere il contesto su lunghi passaggi di testo (Brown et al., 2020).
1. Partizionamento del training dataset: Il training dataset può essere suddiviso in parti più piccole per facilitare l’addestramento del modello. Questo è spesso fatto attraverso tecniche di cross-validation o split di dati in set di training, validazione e test. Ad esempio, nel training di modelli transformer, partizionare il dataset consente di monitorare e migliorare la performance del modello su diverse sezioni del testo (Vaswani et al., 2017).
1. Modularizzazione dei compiti: In alcuni approcci, il modello può essere suddiviso in moduli specializzati per gestire compiti specifici, come l’analisi sintattica, la traduzione automatica o la generazione di testo. Questa scomposizione consente a ogni modulo di essere ottimizzato per un compito specifico, migliorando l’efficienza complessiva. Ad esempio, nella pipeline di NLP di spaCy, i diversi componenti come il tagger, il parser e il named entity recognizer sono modularizzati per gestire specifici aspetti dell’elaborazione del linguaggio (Honnibal et al., 2020).
Queste tecniche di scomposizione sono essenziali per gestire la complessità e le necessità computazionali dei LLM, garantendo al contempo un miglioramento nella precisione e la versatilità dei modelli.
Fonti:
- 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.
- Brown, T., 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.
- 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.
- Honnibal, M., Montani, I., Van Landeghem, S., & Boyd, A. (2020). spaCy: Industrial-strength Natural Language Processing in Python.
