Transformers: l'età dell'attenzione

Nel 2017, i ricercatori hanno introdotto il modello Transformer nell'articolo "Attention is All You Need", rivoluzionando l'elaborazione del linguaggio naturale (PNL). I modelli precedenti, come RNN e LSTM, elaboravano le parole in sequenza, limitando la loro capacità di gestire frasi lunghe, rallentando l'addestramento e ostacolando l'elaborazione parallela. Il modello Transformer ha risolto questi problemi utilizzando l'auto-attenzione, consentendo al modello di concentrarsi sulle parole importanti indipendentemente dalla loro posizione in una frase. Ciò ha reso il modello Transformer più veloce e scalabile, soprattutto sfruttando la parallelizzazione. Ha eliminato la necessità di elaborare le parole in sequenza e ha migliorato la comprensione di relazioni complesse tra le parole. L'architettura encoder-decoder del modello elabora in modo efficiente le sequenze di input in output come le traduzioni. Caratteristiche chiave come l'attenzione multi-testa consentono al modello di catturare diversi aspetti del significato in una frase contemporaneamente. Il decoder genera traduzioni passo dopo passo concentrandosi solo sulle parole precedenti, garantendo l'accuratezza. Questa architettura è diventata la base per molti modelli all'avanguardia come BERT e GPT, migliorando notevolmente le prestazioni in varie attività di PNL.