- I modelli Transformer sono emersi come una tecnologia rivoluzionaria nel campo del machine learning e dell’intelligenza artificiale, superando i limiti delle reti neurali ricorrenti (RNN) nella comprensione del linguaggio naturale. Questi modelli hanno permesso la creazione di strumenti avanzati come BERT e ChatGPT, che hanno migliorato significativamente le prestazioni nel Natural Language Processing (NLP).
- I Transformer utilizzano un meccanismo di “self-attention” che permette di focalizzarsi su elementi specifici della sequenza di input, migliorando la comprensione del testo. A differenza delle RNN, che elaborano gli input in modo sequenziale, i Transformer possono gestire sequenze di lunghezza arbitraria in parallelo, rendendoli più efficienti e scalabili. La loro architettura include componenti innovativi come il “positional encoding” e i blocchi di “multi-head attention”.
- I Transformer hanno dimostrato una superiorità rispetto alle RNN in molte applicazioni NLP, ma presentano anche sfide in termini di complessità computazionale. La crescita della complessità è quadratica rispetto alla lunghezza delle sequenze di input, rendendo l’addestramento costoso. Varianti come Longformer e Linear Transformer sono state sviluppate per mitigare questi problemi, migliorando l’efficienza e permettendo l’elaborazione di sequenze più lunghe.
