Confronto con Modelli Precedenti, Problemi di Scalabilità e Futuri Sviluppi

Confronto con Modelli Precedenti: RNN, LSTM, GRU

Prima dell’avvento dei Transformer, le reti neurali ricorrenti (RNN) e le loro varianti avanzate come LSTM (Long Short-Term Memory) e GRU (Gated Recurrent Units) dominavano il campo del processamento del linguaggio naturale e altre applicazioni che richiedono il trattamento di dati sequenziali.

RNN

Le RNN sono state progettate per processare sequenze di dati mantenendo uno stato interno che cattura l’informazione passata, ma soffrono del problema del gradiente che svanisce o esplode, il che rende difficile l’apprendimento di dipendenze a lungo termine.

LSTM

Le LSTM sono state introdotte per superare i limiti delle RNN, implementando celle di memoria che possono mantenere informazioni per periodi più lunghi. Utilizzano tre meccanismi di gating: il gate di input, il gate di forget e il gate di output per controllare il flusso di informazioni attraverso la cella[1]. Questi miglioramenti tecnici permettono una migliore gestione delle dipendenze temporali, ma a costo di una maggiore complessità computazionale.

GRU

Le GRU sono una variante semplificata delle LSTM che mantengono l’efficacia delle LSTM nel gestire dipendenze a lungo termine, ma con meno parametri e, quindi, una maggiore efficienza computazionale[2]. Utilizzano due gate principali: il reset gate e l’update gate, il che