Tutti i Grandi Modelli di Linguaggio (LLM) che dovresti conoscere nel 2023

Grandi Modelli di Linguaggio (LLM) da conoscere nel 2023

Spiegazioni intuitive dei LLM più popolari

Introduzione

Nel mio ultimo articolo, ci siamo addentrati nel mondo dei modelli di apprendimento automatico, comprendendo i principi di funzionamento e come si adattano a varie applicazioni pratiche.

Oggi ci addentreremo in qualcosa che ha letteralmente preso il controllo di tutto il mondo tecnologico, i modelli di linguaggio di grandi dimensioni. In particolare, esamineremo diversi dei modelli di linguaggio più influenti in uso nel 2023.

Detto ciò, tuffiamoci?

Tipi di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni

Prima di iniziare, i modelli di linguaggio di grandi dimensioni possono essere generalmente classificati in tre categorie in base alla loro architettura:

• Il tuo modello è buono? Un’analisi approfondita delle metriche avanzate di Amazon SageMaker Canvas
• Crea flussi di lavoro di piegamento delle proteine per accelerare la scoperta di farmaci su Amazon SageMaker
• Cos’è snowChat?

1. Modelli basati su trasformatori
2. Modelli basati su RNN
3. Altre architetture innovative

1. Modelli basati su Trasformatori

Questi modelli sfruttano la potenza dei meccanismi di attenzione per elaborare i dati linguistici. I modelli basati su trasformatori popolari includono GPT-4, BERT, RoBERTa e T5.

GPT-4

GPT-4 utilizza l’architettura dei trasformatori con un particolare enfasi sul meccanismo di autoattenzione per catturare la relazione contestuale tra le parole in una frase indipendentemente dalle loro posizioni. La sua metodologia di addestramento “masked” consente al modello di generare testo altamente coerente e contestualmente rilevante.

• Pro: Altamente abile nel generare testo coerente e contestualmente rilevante.
• Contro: Essendo un modello generativo, potrebbe creare informazioni plausibili ma errate o fuorvianti dal punto di vista dei fatti.
• Utile per: Compiti di generazione di testo, agenti conversazionali, creazione di contenuti.

BERT

BERT utilizza trasformatori bidirezionali, il che significa che elabora i dati di input sia da sinistra a destra che da destra a sinistra. Questo contesto bidirezionale conferisce a BERT una comprensione più profonda del significato di ogni parola in una frase e di come sono correlate tra loro, migliorando notevolmente le sue prestazioni su compiti come la risposta alle domande e l’analisi del sentiment.