Introduzione ai Transformer#
Che cos’è un Transformer?#
Il Transformer è una delle architetture più rivoluzionarie e influenti nello sviluppo del deep learning, soprattutto nel campo del processamento del linguaggio naturale (NLP). Sviluppato da Vaswani et al. nel 2017 con il famoso paper “Attention is All You Need”, il Transformer è una rete neurale progettata per gestire dati sequenziali, come la lingua scritta e parlata, senza fare uso di meccanismi di ricorrenza o convoluzione.
Perché sono importanti?#
I Transformer hanno rivoluzionato il campo del NLP e del machine learning grazie alla loro capacità di:
Gestire Sequenze Lunga: Grazie al meccanismo di attenzione, i Transformer possono considerare e pesare ogni singolo elemento della sequenza senza perdersi informazioni importanti, superando i limiti degli RNN che faticano con lunghe dipendenze temporali.
Parallelizzazione: Mentre gli RNN processano i dati sequenziali in modo iterativo, i Transformer permettono il calcolo parallelo, accelerando notevolmente il tempo di addestramento.
Capacità di Scala: L’architettura dei Transformer ha dimostrato di essere molto adatta a scalare con l’aumento della dimensione dei dati e dei modelli, rendendoli estremamente potenti nelle applicazioni di grandi dimensioni come GPT-3 e BERT.
Introduzione e Motivazioni#
Evoluzione dei modelli di deep learning per il processamento del linguaggio naturale#
L’evoluzione dei modelli di deep learning ha visto un passaggio dai modelli ricorrenti come LSTM (Long Short-Term Memory) e GRU (Gated Recurrent Unit) ai Transformer. Questa transizione è stata guidata dalla necessità di superare le limitazioni intrinseche degli RNN, come la difficoltà nel catturare dipendenze a lungo termine e i problemi relativi al gradiente scomparso durante il training.
Prima dell’avvento dei Transformer, l’architettura basata sull’attenzione era già stata utilizzata per migliorare le prestazioni degli RNN, ma era ancora limitata dalla sequenzialità del processamento di questi ultimi.
Motivazioni per lo sviluppo dei Transformer#
Le principali motivazioni dietro lo sviluppo dei Transformer includono:
Necessità di gestire lunghe dipendenze a lungo termine: Gli RNN potevano perdere informazioni cruciali quando le dipendenze tra gli elementi nella sequenza erano molto distanti.
Efficienza di addestramento: Gli RNN, essendo sequenziali per natura, richiedevano molto tempo per l’addestramento. La possibilità di parallelizzare il calcolo nei Transformer ha reso l’addestramento molto più rapido ed efficiente.
Semplicità strutturale: I Transformer, eliminando la necessità di convoluzione e ricorrenza, offrono una struttura più semplice e al contempo più potente, facilitando la comprensione e l’implementazione.