Il funzionamento interno di LLM Un approfondimento dell’architettura del modello linguistico

Funzionamento interno di LLM un approfondimento dell'architettura del modello linguistico

Introduzione

I modelli di linguaggio basati sull’addestramento su larga scala (LLMs) hanno rivoluzionato il campo dell’elaborazione del linguaggio naturale. Ciò consente alle macchine di comprendere e generare testi simili a quelli umani con una precisione notevole. Per apprezzare appieno le capacità dei LLMs, è essenziale approfondire il loro funzionamento interno e comprendere le complessità della loro architettura. Svelando i misteri dell’architettura del modello di linguaggio dei LLMs, possiamo ottenere preziose intuizioni su come questi modelli elaborano e generano il linguaggio, aprendo la strada a progressi nella comprensione del linguaggio, generazione di testo e estrazione di informazioni.

In questo blog, approfondiremo il funzionamento interno dei LLMs e scopriremo la magia che permette loro di comprendere e generare il linguaggio in un modo che ha trasformato per sempre le possibilità di interazione uomo-macchina.

Obiettivi di apprendimento

• Comprendere i componenti fondamentali dei LLMs, inclusi i trasformatori e i meccanismi di auto-attenzione.
• Esplorare l’architettura stratificata dei LLMs, comprendente encoder e decoder.
• Acquisire conoscenze sui processi di pre-addestramento e affinamento dei LLMs.
• Scoprire gli ultimi sviluppi nelle architetture dei LLMs, come GPT-3, T5 e BERT.
• Acquisire una comprensione completa dei meccanismi di attenzione e della loro importanza nei LLMs.

Questo articolo è stato pubblicato come parte del Data Science Blogathon.

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Per saperne di più: Che cosa sono i Large Language Models (LLMs)?

Le basi dei LLMs: Trasformatori e Meccanismi di Auto-Attenzione

Immergiti nelle fondamenta dei LLMs, dove i trasformatori e i meccanismi di auto-attenzione costituiscono i mattoni che permettono a questi modelli di comprendere e generare il linguaggio con straordinaria maestria.

Trasformatori

I trasformatori, introdotti inizialmente nell’articolo “Attention is All You Need” di Vaswani et al. nel 2017, hanno rivoluzionato il campo dell’elaborazione del linguaggio naturale. Queste robuste architetture eliminano la necessità di reti neurali ricorrenti (RNN) e si basano invece su meccanismi di auto-attenzione per catturare le relazioni tra le parole in una sequenza di input.

I trasformatori consentono ai LLMs di elaborare il testo in parallelo, consentendo una comprensione del linguaggio più efficiente ed efficace. Attraverso l’attenzione simultanea a tutte le parole in una sequenza di input, i trasformatori catturano dipendenze a lungo raggio e relazioni contestuali che potrebbero essere sfidanti per i modelli tradizionali. Questo processo parallelo consente ai LLMs di estrarre modelli e dipendenze complesse dal testo, portando a una comprensione più approfondita della semantica del linguaggio.

Auto-Attenzione

Approfondendo, incontriamo il concetto di auto-attenzione, che si trova al centro delle architetture basate su trasformatori. L’auto-attenzione consente ai LLMs di concentrarsi su diverse parti della sequenza di input durante l’elaborazione di ciascuna parola.

Durante l’auto-attenzione, i LLMs assegnano pesi di attenzione a diverse parole in base alla loro rilevanza rispetto alla parola corrente in fase di elaborazione. Questo meccanismo dinamico di attenzione consente ai LLMs di concentrarsi su informazioni contestuali cruciali e di ignorare parti di input irrilevanti o rumorose.

Selezionando attentamente le parole rilevanti, i LLMs possono catturare efficacemente dipendenze ed estrarre informazioni significative, migliorando le loro capacità di comprensione del linguaggio.

Il meccanismo di auto-attenzione consente ai trasformatori di considerare l’importanza di ciascuna parola nel contesto dell’intera sequenza di input. Di conseguenza, le dipendenze tra le parole possono essere catturate in modo efficiente, indipendentemente dalla distanza. Questa capacità è preziosa per la comprensione di significati sfumati, il mantenimento della coerenza e la generazione di risposte contestualmente rilevanti.

Strati, Encoder e Decoder

All’interno dell’architettura dei LLMs, viene tessuto un complesso intreccio di strati multipli di encoder e decoder, ognuno dei quali svolge un ruolo vitale nel processo di comprensione e generazione del linguaggio. Questi strati formano una struttura gerarchica che consente ai LLMs di catturare progressivamente sfumature e complessità del linguaggio.

Encoder

Al cuore di questo intreccio si trovano gli strati di encoder. Gli encoder analizzano ed elaborano il testo di input, estraendo rappresentazioni significative che catturano l’essenza del linguaggio. Queste rappresentazioni codificano informazioni cruciali sulla semantica, la sintassi e il contesto dell’input. Analizzando il testo di input a più livelli, gli encoder catturano dipendenze locali e globali, consentendo ai LLMs di comprendere le complessità del linguaggio.

Decoder

Man mano che le informazioni codificate scorrono attraverso gli strati, raggiungono i componenti del decoder. I decoder generano risposte coerenti e contestualmente rilevanti basandosi sulle rappresentazioni codificate. I decoder utilizzano i dati codificati per prevedere la parola successiva o creare una sequenza di termini che formano una risposta significativa. I LLMs affinano e migliorano la generazione di risposte ad ogni strato di decoder, incorporando il contesto e le informazioni estratte dal testo di input.

La struttura gerarchica dei LLM consente loro di cogliere le sfumature del linguaggio strato dopo strato. Ad ogni livello, gli encoder e i decoder affinano la comprensione e la generazione del testo, catturando progressivamente relazioni e contesti sempre più complessi. I livelli inferiori catturano caratteristiche a basso livello, come la semantica a livello di parola, mentre i livelli superiori catturano informazioni più astratte e contestuali. Questo approccio gerarchico consente ai LLM di generare risposte coerenti, appropriate al contesto e semanticamente ricche.

L’architettura a strati dei LLM non solo consente di estrarre significato e contesto dal testo di input, ma consente anche di generare risposte al di là delle mere associazioni di parole. L’interazione tra gli encoder e i decoder in più livelli consente ai LLM di catturare i dettagli più fini del linguaggio, inclusa la struttura sintattica, le relazioni semantiche e persino le sfumature di tono e stile.

L’attenzione al suo nucleo, consentendo una comprensione contestuale

I modelli di linguaggio hanno enormemente tratto vantaggio dai meccanismi di attenzione, trasformando il nostro approccio alla comprensione del linguaggio. Esploriamo il ruolo trasformativo dei meccanismi di attenzione nei modelli di linguaggio e il loro contributo alla consapevolezza contestuale.

Il potere dell’attenzione

I meccanismi di attenzione nei modelli di linguaggio consentono una comprensione dinamica e consapevole del contesto del linguaggio. I modelli di linguaggio tradizionali, come i modelli n-grammi, trattano le parole come unità isolate senza considerare le loro relazioni all’interno di una frase o di un documento.

Al contrario, i meccanismi di attenzione consentono ai LLM di assegnare pesi variabili a diverse parole, catturando la loro rilevanza nel contesto dato. Concentrandosi sui termini essenziali e ignorando quelli irrilevanti, i meccanismi di attenzione aiutano i modelli di linguaggio a comprendere il significato sottostante di un testo in modo più accurato.

Rilevanza ponderata

Uno dei vantaggi fondamentali dei meccanismi di attenzione è la loro capacità di assegnare pesi diversi a diverse parole in una frase. Durante l’elaborazione di un commento, il modello di linguaggio calcola la sua rilevanza rispetto ad altre parole nel contesto, considerando le loro relazioni semantiche e sintattiche.

Ad esempio, nella frase “Il gatto si è seduto sul tappeto”, il modello di linguaggio che utilizza meccanismi di attenzione assegnerebbe pesi più alti a “gatto” e “tappeto” poiché sono più rilevanti per l’azione di sedersi. Questa rilevanza ponderata consente al modello di linguaggio di dare priorità alle informazioni più salienti ignorando i dettagli irrilevanti, ottenendo una comprensione più completa del contesto.

Modellizzazione delle dipendenze a lungo raggio

Il linguaggio spesso coinvolge dipendenze che si estendono su più parole o addirittura frasi. I meccanismi di attenzione eccellono nel catturare queste dipendenze a lungo raggio, consentendo ai modelli di linguaggio di collegare in modo coerente la trama del linguaggio. Attenendosi a diverse parti della sequenza di input, i modelli di linguaggio possono imparare a stabilire relazioni significative tra parole distanti in una frase.

Questa capacità è preziosa in compiti come la traduzione automatica, in cui mantenere la coerenza e comprendere il contesto su distanze più lunghe è cruciale.

Pre-training e finetuning: liberare il potere dei dati

I modelli di linguaggio possiedono un processo di formazione unico che li rende in grado di comprendere e generare linguaggio con competenza. Questo processo consiste in due fasi chiave: il pre-training e il finetuning. Esploreremo i segreti di queste fasi e scopriremo come i LLM sfruttano il potere dei dati per diventare maestri del linguaggio.

Utilizzo di trasformatori pre-addestrati

import torch
from transformers import TransformerModel, AdamW

# Carica il modello Transformer pre-addestrato
pretrained_model_name = 'bert-base-uncased'
pretrained_model = TransformerModel.from_pretrained(pretrained_model_name)

# Esempio di input
input_ids = torch.tensor([[1, 2, 3, 4, 5]])

# Ottieni l'output dal modello pre-addestrato
outputs = pretrained_model(input_ids)

# Accedi agli ultimi hidden states o all'output aggregato
last_hidden_states = outputs.last_hidden_state
pooled_output = outputs.pooler_output

Finetuning

Una volta acquisita una comprensione generale del linguaggio attraverso il pre-training, i LLM entrano nella fase di finetuning, in cui vengono adattati a compiti o domini specifici. Il finetuning comporta l’esposizione dei LLM a dati etichettati specifici per il lavoro desiderato, come l’analisi del sentiment o la risposta alle domande. Questi dati etichettati consentono ai LLM di adattare le loro conoscenze pre-addestrate alle sfumature e ai requisiti specifici del compito.

Durante il finetuning, i LLM affinano le loro capacità di comprensione e generazione del linguaggio, specializzandosi nei modelli linguistici e nelle sfumature contestuali specifiche del dominio. Allenandosi su dati etichettati, i LLM acquisiscono una comprensione più approfondita delle sfumature specifiche del compito, consentendo loro di fornire risposte più accurate e contestualmente rilevanti.

Aggiustamento del Transformer

import torch
from transformers import TransformerModel, AdamW

# Carica il modello Transformer preaddestrato
pretrained_model_name = 'bert-base-uncased'
pretrained_model = TransformerModel.from_pretrained(pretrained_model_name)

# Modifica il modello preaddestrato per un compito specifico
pretrained_model.config.num_labels = 2  # Numero di etichette per il compito

# Esempio di input
input_ids = torch.tensor([[1, 2, 3, 4, 5]])
labels = torch.tensor([1])

# Definisci l'ottimizzatore e la funzione di loss per l'aggiustamento
optimizer = AdamW(pretrained_model.parameters(), lr=1e-5)
loss_fn = torch.nn.CrossEntropyLoss()

# Ciclo di aggiustamento
for epoch in range(num_epochs):
    # Passaggio in avanti
    outputs = pretrained_model(input_ids)
    logits = outputs.logits
    
    # Calcola la loss
    loss = loss_fn(logits.view(-1, 2), labels.view(-1))
    
    # Passaggio all'indietro e ottimizzazione
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()
    
    # Stampa la loss per il monitoraggio
    print(f"Epoca {epoch+1}/{num_epochs} - Loss: {loss.item():.4f}")

La bellezza di questo processo di addestramento in due fasi risiede nella sua capacità di sfruttare il potere dei dati. La preaddestrazione su ampie quantità di dati di testo non etichettato fornisce ai modelli di linguaggio una comprensione generale del linguaggio, mentre l’aggiustamento su dati etichettati affina le loro conoscenze per compiti specifici. Questa combinazione consente ai modelli di linguaggio di possedere una vasta base di conoscenza pur eccellendo in domini particolari, offrendo notevoli capacità di comprensione e generazione del linguaggio.

Avanzamenti nell’architettura moderna oltre i modelli di linguaggio

Gli avanzamenti recenti nelle architetture dei modelli di linguaggio che vanno oltre i tradizionali modelli di linguaggio mostrano le notevoli capacità di modelli come GPT-3, T5 e BERT. Esploreremo come questi modelli abbiano spinto i confini della comprensione e generazione del linguaggio, aprendo nuove possibilità in vari domini.

GPT-3

GPT-3, Generative Pre-trained Transformer, si è affermato come un’architettura di modello di linguaggio innovativa, rivoluzionando la comprensione e generazione del linguaggio naturale. L’architettura di GPT-3 si basa sul modello Transformer, incorporando molti parametri per ottenere prestazioni eccezionali.

L’architettura di GPT-3

GPT-3 comprende una serie di strati di codificatori Transformer. Ogni strato è composto da meccanismi di auto-attenzione multi-head e reti neurali feed-forward. Il meccanismo di attenzione consente al modello di catturare dipendenze e relazioni tra le parole, mentre le reti feed-forward elaborano e trasformano le rappresentazioni codificate. L’innovazione chiave di GPT-3 risiede nella sua enorme dimensione, con un incredibile numero di 175 miliardi di parametri, che gli consente di catturare una vasta conoscenza del linguaggio.

Implementazione del codice

Puoi utilizzare l’API di OpenAI per interagire con il modello GPT-3 di OpenAI. Ecco un’illustrazione di come utilizzare GPT-3 per generare testo.

import openai

# Imposta le tue credenziali API di OpenAI
openai.api_key = 'YOUR_API_KEY'

# Definisci l'input per la generazione di testo
prompt = ""

# Effettua una richiesta a GPT-3 per la generazione di testo
response = openai.Completion.create(
  engine="text-davinci-003",
  prompt=prompt,
  max_tokens=100,
  temperature=0.6
)

# Recupera il testo generato dalla risposta dell'API
generated_text = response.choices[0].text

# Stampa il testo generato
print(generated_text)

T5

Text-to-Text Transfer Transformer, o T5, rappresenta un avanzamento rivoluzionario nelle architetture dei modelli di linguaggio. Adotta un approccio unificato a vari compiti di elaborazione del linguaggio naturale, inquadrando tali compiti come trasformazioni di testo in testo. Questo approccio consente a un singolo modello di gestire molteplici compiti, inclusa la classificazione del testo, la sintesi e la risposta alle domande.

Unificando le architetture specifiche del compito in un singolo modello, T5 raggiunge prestazioni e efficienza impressionanti, semplificando il processo di sviluppo e distribuzione del modello.

L’architettura di T5

T5 si basa sull’architettura Transformer, che consiste in una struttura codificatore-decodificatore. A differenza dei modelli tradizionali aggiustati per compiti specifici, T5 viene addestrato utilizzando un obiettivo multi-task in cui un insieme diversificato di funzioni viene modellato come trasformazioni di testo in testo. Durante l’addestramento, il modello impara a mappare un input di testo in un output di testo, rendendolo altamente adattabile e in grado di eseguire una vasta gamma di compiti di elaborazione del linguaggio naturale, inclusa la classificazione del testo, la sintesi, la traduzione e altro.

Implementazione del codice

La libreria transformers, che offre un’interfaccia semplice per interagire con diversi modelli di trasformatori, inclusa T5, può utilizzare il modello T5 in Python. Ecco un’illustrazione di come utilizzare T5 per eseguire compiti di conversione testo-testo.

 from transformers import T5Tokenizer, T5ForConditionalGeneration

tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained("t5-small")
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("t5-small")

input_ids = tokenizer("Traduci l'inglese in tedesco: La casa è meravigliosa.", 
      return_tensors="pt").input_ids
      
# Genera la traduzione utilizzando T5  
outputs = model.generate(input_ids)

# Stampa il testo generato
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

BERT

BERT, Bidirectional Encoder Representations from Transformers, ha introdotto una svolta rivoluzionaria nella comprensione del linguaggio. Sfruttando l’addestramento bidirezionale, BERT cattura il contesto sia da sinistra che da destra, consentendo una comprensione più profonda della semantica del linguaggio.

BERT ha significativamente migliorato le prestazioni in compiti come il riconoscimento delle entità, l’analisi del sentiment e l’inferenza del linguaggio naturale. La sua capacità di comprendere le sfumature del linguaggio con una comprensione contestuale dettagliata lo ha reso un pilastro nel moderno elaborazione del linguaggio naturale.

L’architettura di BERT

BERT è composto da una serie di livelli di encoder di trasformatori. Sfrutta l’addestramento bidirezionale, consentendo al modello di catturare il contesto sia da sinistra che da destra. Questo approccio bidirezionale fornisce una comprensione più profonda della semantica del linguaggio. Consente anche a BERT di eccellere in compiti come il riconoscimento delle entità, l’analisi del sentiment, la risposta alle domande e altro ancora. BERT incorpora anche token unici, tra cui [CLS] per la classificazione e [SEP] per separare frasi o limiti del documento

Implementazione del codice

La libreria transformers offre un’interfaccia semplice per interagire con vari modelli di trasformatori. Include anche BERT e può essere utilizzata in Python. Ecco un’illustrazione di come utilizzare BERT per comprendere il linguaggio.

from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification

# Carica il modello BERT e il tokenizer
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')

# Definisci il testo di input
input_text = "Ciao, il mio cane è carino"

# Tokenizza il testo di input e convertilo in un tensore Pytorch
input_ids = tokenizer.encode(input_text, add_special_tokens=True)
input_tensors = torch.tensor([input_ids])

# Effettua la predizione del modello
outputs = model(input_tensors)

# Stampa l'etichetta predetta
print("Etichetta predetta:", torch.argmax(outputs[0]).item())

Conclusione

Il funzionamento interno dei LLM (Linguistic Language Models) rivela un’architettura sofisticata, che consente a questi modelli di comprendere e generare linguaggio con una precisione e una versatilità senza precedenti.

Ogni componente è cruciale nella comprensione e generazione del linguaggio, dai trasformatori e meccanismi di auto-attenzione agli encoder e decoder stratificati. Mentre sveliamo i segreti dell’architettura dei LLM, sviluppiamo una comprensione più profonda delle loro capacità e del loro potenziale per trasformare diverse industrie.

Punti chiave:

• I LLM, alimentati da trasformatori e meccanismi di auto-attenzione, hanno rivoluzionato l’elaborazione del linguaggio naturale, permettendo alle macchine di comprendere e generare testo simile a quello umano con una precisione notevole.
• L’architettura stratificata dei LLM comprende encoder e decoder. Questo consente di estrarre significato e contesto dal testo di input, portando a generare risposte coerenti e pertinenti dal punto di vista contestuale.
• La pre-elaborazione e il fine-tuning sono fasi cruciali nel processo di addestramento dei LLM. La pre-elaborazione consente ai modelli di acquisire una comprensione generale del linguaggio da dati di testo non etichettato, mentre il fine-tuning adatta i modelli a compiti specifici utilizzando dati etichettati, perfezionando la loro conoscenza e specializzazione.

Domande frequenti

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