Verso le architetture Transformer
Le architetture Transformer hanno rivoluzionato il campo dell’intelligenza artificiale, in particolare l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP), ma anche la visione artificiale e la multimodalità. La loro forza risiede nella capacità di catturare relazioni a lungo raggio in sequenze di dati, superando i limiti delle reti ricorrenti (RNN, LSTM, GRU) e delle convoluzionali (CNN) in compiti linguistici e sequenziali.
1. Meccanismo di attenzione
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Self-Attention: ogni parola di una frase “guarda” tutte le altre parole, attribuendo un peso (attenzione) diverso a seconda della loro rilevanza. Questo permette al modello di gestire contesti lunghi senza degradazione di memoria come accadeva nelle RNN.
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Multi-Head Attention: più “teste” di attenzione lavorano in parallelo, ognuna catturando relazioni semantiche diverse (per esempio, una testa può cogliere concordanze grammaticali, un’altra la semantica tra soggetto e verbo).
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Scalabilità: il calcolo dell’attenzione può essere parallelo, aumentando drasticamente la velocità di addestramento rispetto alle RNN.
2. Architettura Transformer
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Encoder: riceve la sequenza in input, la rappresenta attraverso embedding e positional encoding, e applica blocchi di attenzione e feed-forward per produrre rappresentazioni contestualizzate.
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Decoder: prende in input le rappresentazioni dell’encoder e le usa per generare sequenze in uscita (utile per traduzione automatica, generazione di testo, ecc.).
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Positional Encoding: poiché il Transformer non è sequenziale, ha bisogno di un meccanismo che codifichi la posizione relativa degli elementi. Si usano quindi funzioni sinusoidali o embedding appositi che preservano l’informazione sulla sequenza.
3. Foundation Models: BERT, GPT, T5
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BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): utilizza solo l’encoder. È ottimale per compiti di classificazione, sentiment analysis, named entity recognition (NER).
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GPT (Generative Pretrained Transformer): basato sul decoder, è pensato per la generazione di sequenze testuali (chatbot, scrittura assistita).
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T5 (Text-to-Text Transfer Transformer): trasforma ogni problema di NLP in un task di “traduzione” testuale, rendendo il modello molto flessibile per compiti eterogenei.
4. Fine-Tuning e Hugging Face
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Approccio transfer learning: i Transformer vengono pre-addestrati su enormi dataset generici, e poi riadattati (fine-tuning) su dataset specifici con meno dati e costi computazionali ridotti.
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Hugging Face Transformers: libreria open-source che mette a disposizione centinaia di modelli pre-addestrati, con interfacce semplici per il fine-tuning e l’integrazione in pipeline di NLP.
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Esempi pratici:
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Classificazione di recensioni positive/negative.
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Riconoscimento di entità (NER).
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Generazione di testo creativo o riassunti automatici.
5. Laboratorio pratico
Lab: Classificazione testuale con DistilBERT e fine-tuning su dataset custom
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Introduzione a DistilBERT (versione leggera e veloce di BERT, con prestazioni simili ma minor costo computazionale).
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Pipeline di Hugging Face per la classificazione del testo.
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Preparazione di un dataset custom (es. recensioni di prodotti).
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Addestramento e validazione del modello con valutazione delle metriche (accuracy, F1-score).
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Test del modello su nuovi testi, interpretazione dei risultati.
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