Dalle reti neurali ai trasformatori: l'evoluzione del machine learning - DATAVERSITY

Dalle reti neurali ai trasformatori: l'evoluzione del machine learning – DATAVERSITY

Timestamp: 29 gennaio 2024 3:35
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I modelli di base come i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) sono un argomento vasto e in evoluzione, ma come siamo arrivati ​​​​qui? Per arrivare ai LLM, ci sono diversi livelli che dobbiamo eliminare, a partire dall’argomento generale dell’intelligenza artificiale e dell’apprendimento automatico. L'apprendimento automatico rientra nell'intelligenza artificiale ed è semplicemente il processo che insegna ai computer a imparare e a prendere decisioni basate sui dati.

Al centro ci sono varie architetture o metodi, ciascuno con approcci unici all’elaborazione e all’apprendimento dai dati. Questi includono reti neurali, che imitano la struttura del cervello umano, alberi decisionali che prendono decisioni basate su una serie di regole e supportano macchine vettoriali che classificano i dati trovando la linea o il margine di divisione migliore.

L'apprendimento profondo è a sottoinsieme dell'apprendimento automatico che porta questi concetti oltre. Utilizza strutture complesse note come reti neurali profonde, composte da molti strati di nodi o neuroni interconnessi. Questi livelli consentono al modello di apprendere da grandi quantità di dati, rendendo il deep learning particolarmente efficace per attività come il riconoscimento di immagini e parlato.

Evoluzione verso l'apprendimento profondo

Il deep learning rappresenta un cambiamento significativo rispetto al machine learning tradizionale. L’apprendimento automatico tradizionale prevede l’alimentazione delle funzionalità selezionate dalla macchina, mentre gli algoritmi di deep learning apprendono queste funzionalità direttamente dai dati, portando a modelli più robusti e complessi. L’aumento della potenza computazionale e della disponibilità dei dati ha alimentato questo cambiamento, consentendo l’addestramento di reti neurali profonde. Le aziende possono sperimentare il deep learning grazie a provider cloud come Amazon Web Services (AWS), che offre elaborazione e spazio di archiviazione praticamente illimitati per i propri clienti.

Tornando al deep learning: le reti neurali profonde sono essenzialmente pile di livelli, ciascuno dei quali apprende aspetti diversi dei dati. Più livelli ci sono, più profonda è la rete, da qui il termine “deep learning”. Queste reti possono apprendere modelli complessi in set di dati di grandi dimensioni, rendendole altamente efficaci per compiti complessi come l’elaborazione del linguaggio naturale e la visione artificiale.

Reti neurali

Per quanto riguarda le basi delle reti neurali, queste si ispirano al cervello umano e sono costituite da neuroni o nodi collegati in una struttura simile a una rete. Ogni neurone elabora i dati di input, quindi applica una trasformazione e infine passa l'output al livello successivo. Le funzioni di attivazione all'interno di questi neuroni aiutano la rete ad apprendere modelli complessi introducendo non linearità nel modello.

Una tipica rete neurale comprende tre tipi di livelli: input, nascosto e output. Il livello di input riceve i dati, i livelli nascosti li elaborano e il livello di output produce il risultato finale. Gli strati nascosti, spesso numerosi nel deep learning, sono i luoghi in cui avviene la maggior parte dei calcoli, consentendo alla rete di apprendere dalle caratteristiche dei dati.

Dalle RNN alle LSTM

Le reti neurali ricorrenti (RNN) sono un metodo importante nell'apprendimento automatico tradizionale e sono state sviluppate per gestire dati sequenziali, come frasi di testo o serie temporali. Gli RNN elaborano i dati in sequenza, mantenendo una memoria interna degli input precedenti per influenzare gli output futuri. Tuttavia, lottano con dipendenze a lungo termine a causa del problema del gradiente evanescente, in cui l’influenza degli input iniziali diminuisce nelle lunghe sequenze.

Le reti di memoria a lungo termine (LSTM) risolvono questa limitazione. Gli LSTM, un tipo avanzato di RNN, hanno una struttura più complessa che include porte per regolare il flusso di informazioni. Queste porte aiutano gli LSTM a conservare informazioni importanti su lunghe sequenze, rendendoli più efficaci per attività come la modellazione del linguaggio e la generazione di testo.

Introduzione ai trasformatori

Entra nell'architettura del trasformatore. I trasformatori segnano un progresso significativo nella gestione dei dati sequenziali, superando gli RNN e gli LSTM in molte attività. Introdotto nel carta di riferimento I trasformatori “L’attenzione è tutto ciò di cui hai bisogno” rivoluzionano il modo in cui i modelli elaborano le sequenze, utilizzando un meccanismo chiamato autoattenzione per valutare l’importanza delle diverse parti dei dati di input.

A differenza degli RNN e degli LSTM, che elaborano i dati in sequenza, i trasformatori elaborano intere sequenze simultaneamente. Questa elaborazione parallela li rende non solo efficienti ma anche abili nel catturare relazioni complesse nei dati, un fattore cruciale in attività come la traduzione linguistica e il riepilogo.

Componenti chiave dei trasformatori

L'architettura del trasformatore è costruita su due componenti chiave: auto-attenzione e codifica posizionale. L'autoattenzione consente al modello di concentrarsi su diverse parti della sequenza di input, determinando quanta attenzione porre su ciascuna parte durante l'elaborazione di una particolare parola o elemento. Questo meccanismo consente al modello di comprendere il contesto e le relazioni all'interno dei dati.

La codifica posizionale è un altro aspetto critico, poiché dà al modello il senso dell'ordine delle parole o degli elementi nella sequenza. A differenza degli RNN, i trasformatori non elaborano i dati in ordine, quindi questa codifica è necessaria per mantenere il contesto della sequenza. L'architettura si divide anche in blocchi codificatore e decodificatore, ciascuno dei quali esegue funzioni specifiche nell'elaborazione dell'input e nella generazione dell'output.

Vantaggi dell'architettura del trasformatore

I trasformatori offrono numerosi vantaggi rispetto ai precedenti modelli di elaborazione in sequenza. La loro capacità di elaborare intere sequenze in parallelo accelera notevolmente l'addestramento e l'inferenza. Questo parallelismo, unito all’autoattenzione, consente ai trasformatori di gestire le dipendenze a lungo raggio in modo più efficace, catturando le relazioni nei dati che coprono ampi intervalli nella sequenza.

Oltre a ciò, i trasformatori si adattano eccezionalmente bene ai dati e alle risorse di elaborazione, motivo per cui sono stati fondamentali per lo sviluppo di modelli linguistici di grandi dimensioni. La loro efficienza ed efficacia in vari compiti li hanno resi una scelta popolare nella comunità del machine learning, in particolare per compiti complessi di PNL.

Trasformatori nei modelli linguistici di grandi dimensioni dell'apprendimento automatico

I trasformatori sono la spina dorsale di molti modelli linguistici di grandi dimensioni come GPT (Generative Pretrained Transformer) e BERT (Bidirezionale Encoder Representations from Transformers). GPT, ad esempio, eccelle nel generare testo simile a quello umano, imparando da grandi quantità di dati per produrre un linguaggio coerente e contestualmente rilevante. BERT, d’altro canto, si concentra sulla comprensione del contesto delle parole nelle frasi, rivoluzionando compiti come la risposta alle domande e l’analisi dei sentimenti.

Questi modelli hanno fatto avanzare notevolmente il campo della elaborazione del linguaggio naturale, dimostrando la capacità del trasformatore di comprendere e generare linguaggio a un livello vicino alla competenza umana. Il loro successo ha stimolato un’ondata di innovazione, portando allo sviluppo di modelli ancora più potenti.

Applicazioni e impatto

Le applicazioni dei modelli basati su trasformatori nell'elaborazione del linguaggio naturale sono vaste e in crescita. Vengono utilizzati nei servizi di traduzione linguistica, negli strumenti di generazione di contenuti e persino nella creazione di assistenti IA in grado di comprendere e rispondere al linguaggio umano. Il loro impatto si estende oltre i semplici compiti linguistici; i trasformatori vengono adattati per l'uso in campi come la bioinformatica e l'elaborazione video.

L’impatto di questi modelli è sostanziale e offre miglioramenti in termini di efficienza, precisione e capacità di gestire compiti linguistici complessi. Man mano che questi modelli continuano ad evolversi, si prevede che aprano nuove possibilità in aree come la creazione automatizzata di contenuti, la formazione personalizzata e l’intelligenza artificiale conversazionale avanzata.

Trasformare il domani

Guardando al futuro, il futuro dei trasformatori nel machine learning appare luminoso e pieno di potenziale. I ricercatori continuano a innovare, migliorando l’efficienza e la capacità di questi modelli. Possiamo aspettarci di vedere trasformatori applicati in ambiti più diversi, facendo avanzare ulteriormente la frontiera dell’intelligenza artificiale.

L'architettura del trasformatore rappresenta una pietra miliare significativa nel viaggio dell'apprendimento automatico. La sua versatilità ed efficienza non solo hanno trasformato il panorama dell’elaborazione del linguaggio naturale, ma hanno anche posto le basi per innovazioni future che un giorno potrebbero offuscare il confine tra l’intelligenza umana e quella artificiale.

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