Modelli Generativi Basati su Transformer

Introduzione ai Transformer e al Meccanismo di Self-Attention

I Transformer rappresentano un'architettura fondamentale nell'IA moderna, in particolare nell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e nella modellazione generativa. Introdotti per la prima volta nell'articolo "Attention is All You Need" (Vaswani et al., 2017), i transformer abbandonano la ricorrenza a favore di un meccanismo chiamato self-attention, che consente ai modelli di considerare simultaneamente tutte le parti della sequenza di input.

Meccanismo di Self-Attention

Il meccanismo di self-attention permette al modello di valutare l'importanza relativa dei diversi token in una sequenza. Questo avviene tramite tre matrici derivate dagli embedding di input:

Query (Q);
Key (K);
Value (V).

L'output dell'attenzione viene calcolato come:

\text{Attention}(Q, K, V) = \text{softmax} \left( \frac{QK^T}{\sqrt{d_k}} \right)V

Dove:

$Q$ , $K$ e $V$ sono matrici derivate dall'input.
$d_k$ è la dimensione dei vettori chiave.
$\text{softmax}$ converte i punteggi di similarità in probabilità.

Questo consente a ciascun token di attendere a ogni altro token e di adattare di conseguenza la propria rappresentazione.

Panoramica dell'Architettura Transformer

Il modello transformer è composto da strati di encoder e decoder impilati:

Encoder converte l'input in una rappresentazione latente contestualizzata;
Decoder genera token di output utilizzando l'output dell'encoder e i token precedenti.

Ogni strato include:

Self-Attention Multi-Testa;
Reti Neurali Feedforward;
Normalizzazione di Strato;
Connessioni Residuali.

Self-Attention Multi-Testa

Invece di calcolare una singola funzione di attenzione, il transformer utilizza più teste di attenzione. Ogni testa apprende a concentrarsi su parti diverse della sequenza.

\text{Multi-Head}(Q, K, V) = \text{Concat}(\text{head}_1, \text{head}_2, ... , \text{head}_n)W^0

Dove ogni testa è calcolata come:

\text{head}_i = \text{Attention}(QW_i^Q, KW_i^K, VW_i^V)

Dove:

$W_i^Q, W_i^K, W_i^V$ sono matrici di proiezione per query, key e value;
$W^0$ proietta le teste concatenate alla dimensione originale.

Reti Neurali Feedforward

Ogni blocco transformer include una rete feedforward applicata indipendentemente a ciascuna posizione:

\text{FFN}(x) = \text{ReLU}(x W_1 + b_1)W_2 + b_2

Composta da due layer lineari con una non linearità (ad esempio, ReLU) tra di essi;
Applica la stessa trasformazione a tutte le posizioni.

Normalizzazione di Layer

La normalizzazione di layer normalizza l'input sulle caratteristiche (canali) invece che sul batch. Stabilizza l'addestramento e migliora la convergenza:

\text{LayerNorm}(x) = \frac{x - \mu}{\sigma} \cdot \gamma + \beta

Dove:

$\mu$ è la media delle caratteristiche;
$\sigma$ è la deviazione standard;
$\gamma$ e $\beta$ sono parametri apprendibili.

Connessioni Residuali

Le connessioni residuali sommano l'input di ogni sotto-layer al suo output:

\text{Output} = \text{Layer}(x) + x

Favorisce il flusso del gradiente e consente l'addestramento di modelli più profondi;
Utilizzate sia intorno ai layer di self-attention che a quelli feedforward.

Nei modelli solo decoder (come GPT), viene utilizzato solo il decoder con self-attention causale (mascherata).

Trasformatori Generativi Pre-addestrati (GPT)

I modelli GPT sono trasformatori solo decodificatore addestrati a prevedere il token successivo in modo autoregressivo:

P(x_1,x_2,...,x_n)=\prod_{t=1}^n{P(x_t|x_{<t})}

Caratteristiche principali:

Addestrati su grandi insiemi di dati testuali;
Capacità di generare testo coerente e vario;
Ampiamente utilizzati in applicazioni come chatbot e generazione di codice.

BERT e Modellazione del Linguaggio Mascherato

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) utilizza solo l'encoder. Viene addestrato con la modellazione del linguaggio mascherato (MLM):

Token casuali vengono sostituiti con un [MASK];
Il modello prevede il token originale basandosi sul contesto completo.

P(x_i | x_1, ..., x_{i-1}, [\text{MASK}], x_{i+1}, ..., x_n)

Questo rende BERT adatto a compiti come classificazione, domande e risposte e similarità semantica.

Trasformatori e LLM

I trasformatori costituiscono la base dei Large Language Models (LLM) come GPT-3, GPT-4, PaLM, LLaMA e Claude.

Gli LLM utilizzano grandi insiemi di dati e centinaia di miliardi di parametri, consentendo di:

Comprendere e generare linguaggio umano;
Eseguire traduzione, sintesi, domande e risposte, ragionamento;
Alimentare chatbot, analizzatori di documenti e assistenti di programmazione.

La scalabilità dei trasformatori e la capacità di modellare dipendenze a lungo raggio li rendono ideali per questi modelli.

1. Qual è l'innovazione principale introdotta dai transformer?

2. Cosa distingue BERT da GPT?

3. Perché i transformer sono ideali per i LLM?

Qual è l'innovazione principale introdotta dai transformer?

Select the correct answer

Connessioni ricorrenti

Self-attention per il modellamento delle sequenze

Finestre contestuali convoluzionali

Celle di memoria come negli LSTM

Cosa distingue BERT da GPT?

Select the correct answer

GPT utilizza il mascheramento, BERT no.

BERT è solo decoder, GPT è solo encoder.

BERT è bidirezionale e utilizza il mascheramento.

GPT genera token all'indietro.

Perché i transformer sono ideali per i LLM?

Select the correct answer

Facili da implementare

Solo input a dimensione fissa

Scalabilità e modellamento di dipendenze a lungo raggio

Richiedono meno dati di addestramento

Tutto è chiaro?

Come possiamo migliorarlo?

Grazie per i tuoi commenti!

Sezione 2. Capitolo 8

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Suggested prompts:

Can you explain how self-attention works in more detail?

What is the difference between encoder and decoder in transformers?

How does multi-head attention improve model performance?

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Introduzione ai Transformer e al Meccanismo di Self-Attention

Meccanismo di Self-Attention

Il meccanismo di self-attention permette al modello di valutare l'importanza relativa dei diversi token in una sequenza. Questo avviene tramite tre matrici derivate dagli embedding di input:

Query (Q);
Key (K);
Value (V).

L'output dell'attenzione viene calcolato come:

\text{Attention}(Q, K, V) = \text{softmax} \left( \frac{QK^T}{\sqrt{d_k}} \right)V

Dove:

$Q$ , $K$ e $V$ sono matrici derivate dall'input.
$d_k$ è la dimensione dei vettori chiave.
$\text{softmax}$ converte i punteggi di similarità in probabilità.

Questo consente a ciascun token di attendere a ogni altro token e di adattare di conseguenza la propria rappresentazione.

Panoramica dell'Architettura Transformer

Il modello transformer è composto da strati di encoder e decoder impilati:

Encoder converte l'input in una rappresentazione latente contestualizzata;
Decoder genera token di output utilizzando l'output dell'encoder e i token precedenti.

Ogni strato include:

Self-Attention Multi-Testa;
Reti Neurali Feedforward;
Normalizzazione di Strato;
Connessioni Residuali.

Self-Attention Multi-Testa

Invece di calcolare una singola funzione di attenzione, il transformer utilizza più teste di attenzione. Ogni testa apprende a concentrarsi su parti diverse della sequenza.

\text{Multi-Head}(Q, K, V) = \text{Concat}(\text{head}_1, \text{head}_2, ... , \text{head}_n)W^0

Dove ogni testa è calcolata come:

\text{head}_i = \text{Attention}(QW_i^Q, KW_i^K, VW_i^V)

Dove:

$W_i^Q, W_i^K, W_i^V$ sono matrici di proiezione per query, key e value;
$W^0$ proietta le teste concatenate alla dimensione originale.

Reti Neurali Feedforward

Ogni blocco transformer include una rete feedforward applicata indipendentemente a ciascuna posizione:

\text{FFN}(x) = \text{ReLU}(x W_1 + b_1)W_2 + b_2

Composta da due layer lineari con una non linearità (ad esempio, ReLU) tra di essi;
Applica la stessa trasformazione a tutte le posizioni.

Normalizzazione di Layer

La normalizzazione di layer normalizza l'input sulle caratteristiche (canali) invece che sul batch. Stabilizza l'addestramento e migliora la convergenza:

\text{LayerNorm}(x) = \frac{x - \mu}{\sigma} \cdot \gamma + \beta

Dove:

$\mu$ è la media delle caratteristiche;
$\sigma$ è la deviazione standard;
$\gamma$ e $\beta$ sono parametri apprendibili.

Connessioni Residuali

Le connessioni residuali sommano l'input di ogni sotto-layer al suo output:

\text{Output} = \text{Layer}(x) + x

Favorisce il flusso del gradiente e consente l'addestramento di modelli più profondi;
Utilizzate sia intorno ai layer di self-attention che a quelli feedforward.

Nei modelli solo decoder (come GPT), viene utilizzato solo il decoder con self-attention causale (mascherata).

Trasformatori Generativi Pre-addestrati (GPT)

I modelli GPT sono trasformatori solo decodificatore addestrati a prevedere il token successivo in modo autoregressivo:

P(x_1,x_2,...,x_n)=\prod_{t=1}^n{P(x_t|x_{<t})}

Caratteristiche principali:

Addestrati su grandi insiemi di dati testuali;
Capacità di generare testo coerente e vario;
Ampiamente utilizzati in applicazioni come chatbot e generazione di codice.

BERT e Modellazione del Linguaggio Mascherato

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) utilizza solo l'encoder. Viene addestrato con la modellazione del linguaggio mascherato (MLM):

Token casuali vengono sostituiti con un [MASK];
Il modello prevede il token originale basandosi sul contesto completo.

P(x_i | x_1, ..., x_{i-1}, [\text{MASK}], x_{i+1}, ..., x_n)

Questo rende BERT adatto a compiti come classificazione, domande e risposte e similarità semantica.

Trasformatori e LLM

I trasformatori costituiscono la base dei Large Language Models (LLM) come GPT-3, GPT-4, PaLM, LLaMA e Claude.

Gli LLM utilizzano grandi insiemi di dati e centinaia di miliardi di parametri, consentendo di:

Comprendere e generare linguaggio umano;
Eseguire traduzione, sintesi, domande e risposte, ragionamento;
Alimentare chatbot, analizzatori di documenti e assistenti di programmazione.

La scalabilità dei trasformatori e la capacità di modellare dipendenze a lungo raggio li rendono ideali per questi modelli.

1. Qual è l'innovazione principale introdotta dai transformer?

2. Cosa distingue BERT da GPT?

3. Perché i transformer sono ideali per i LLM?

Qual è l'innovazione principale introdotta dai transformer?

Select the correct answer

Connessioni ricorrenti

Self-attention per il modellamento delle sequenze

Finestre contestuali convoluzionali

Celle di memoria come negli LSTM

Cosa distingue BERT da GPT?

Select the correct answer

GPT utilizza il mascheramento, BERT no.

BERT è solo decoder, GPT è solo encoder.

BERT è bidirezionale e utilizza il mascheramento.

GPT genera token all'indietro.

Perché i transformer sono ideali per i LLM?

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Facili da implementare

Solo input a dimensione fissa

Scalabilità e modellamento di dipendenze a lungo raggio

Richiedono meno dati di addestramento

Tutto è chiaro?

Come possiamo migliorarlo?

Grazie per i tuoi commenti!

Sezione 2. Capitolo 8