Un’Introduzione Dolce ai Modelli di Lingua Grandi

Un'Introduzione Deliziosa ai Grandi Modelli di Lingua

Ciao, sono felice che tu abbia trovato il tuo percorso verso questa Introduzione Gentile ai Modelli di Linguaggio Estesi o LLM. Ora, dato che sei qui, possiamo presumere che tu abbia stancato le tue energie cercando di capire questa sigla a tre lettere che ha conquistato le tue notizie nell’ultimo anno. Non preoccuparti più! Questo è esattamente ciò per cui è stato scritto questo articolo. Faremo una passeggiata nel fantastico paesaggio dei grandi modelli di linguaggio e nel processo discuteremo alcuni concetti fondamentali e come/perché funzionano. Partiremo dalle reti neurali, faremo una revisione dell’apprendimento profondo, capiremo cosa diavolo sia l’NLP e alla fine, dopo un processo non troppo doloroso, impareremo il funzionamento dei grandi modelli di linguaggio. Iniziamo.

Cos’è l’intelligenza artificiale?

In poche parole, l’intelligenza si riferisce alla capacità di pensare, imparare, comprendere e risolvere problemi. Permette agli esseri umani e a certi animali di comprendere il proprio ambiente, adattarsi alle situazioni e prendere decisioni basate sulle esperienze e le conoscenze.

L’intelligenza comprende le capacità di ragionamento, la capacità di imparare dagli errori e l’utilizzo efficace delle informazioni per superare le sfide.

Essenzialmente è la nostra capacità che ci consente di navigare con successo nel mondo che ci circonda e di interagire con esso. Ora approfondiamo il concetto di intelligenza (IA).

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L’IA può essere vista come un assistente in grado di elaborare grandi quantità di informazioni e prendere decisioni intelligenti basate su tali dati. Pensala come se avessi un cervello al tuo fianco che può aiutarti con compiti come consigliarti film o canzoni che potresti apprezzare, aiutando i medici ad analizzare immagini mediche con precisione o persino guidando veicoli autonomamente senza intervento umano.

Ciò che rende affascinante l’IA è la sua dipendenza dagli algoritmi (istruzioni passo passo) e dai dati per il suo funzionamento. Considerala come un computer che impara dai propri errori. Migliorando progressivamente nei compiti assegnati attraverso la pratica. Ciò significa che l’IA può essere spiegata e compresa da coloro che esplorano il suo funzionamento.

Cos’è il Machine Learning?

Ora che abbiamo una comprensione dell’IA, ci chiediamo naturalmente come le macchine acquisiscano effettivamente conoscenze e comprensione. Questo è dove diventa rilevante il Machine Learning.

Immagina di avere un computer. Vuoi che faccia qualcosa di intelligente come identificare se un’immagine mostra un gatto o un cane. Un modo per affrontare questo problema è quello di dare al computer istruzioni per cercare caratteristiche come la pelliccia, le orecchie, la coda e così via. Tuttavia, questo approccio può diventare estremamente complicato.

Il Machine Learning prende una strada diversa. È simile nell’insegnare al computer attraverso esempi. Lo esporresti a immagini di gatti e cani e gradualmente, inizierebbe a comprendere ciò che distingue un gatto da un cane da solo. Impara individuando modelli e somiglianze all’interno delle immagini.

In sostanza, il Machine Learning costituisce l’aspetto dell’apprendimento dell’IA. Dove i computer imparano dai dati i compiti. Così, l’IA comprende capacità più ampie come ragionamento, risoluzione di problemi e comprensione del linguaggio. Tutto ciò può essere notevolmente potenziato tramite il Machine Learning.

Cos’è un modello di Machine Learning?

Una volta compresi i concetti di IA e ML, diventa essenziale capire l’importanza dei Modelli di Linguaggio (LLM). Per comprendere i LLM, dobbiamo prima comprendere il significato di un “modello” (che costituisce un terzo del termine). Pensalo come la mente o l’intelligenza di una macchina che impara da esempi di dati, regole e modelli. Ad esempio, può imparare le caratteristiche distinguibili come i gatti che hanno baffi o i cani che hanno gambe più lunghe. Utilizzando queste esperienze o modelli appresi, quando presentato con un’immagine, può prendere decisioni o fare previsioni informate.

Per approfondire la nostra analogia, immagina i Modelli di Linguaggio come modelli con la capacità di eseguire determinate operazioni che coinvolgono il testo. Questi modelli vengono addestrati su grandi quantità di dati testuali provenienti da Internet e possiedono la capacità di generare contenuti testuali comparabili a quelli prodotti da esseri umani, talvolta addirittura superando la qualità umana. Ad esempio, modelli come GPT 4 hanno dimostrato la loro abilità nel creare poesie, rispondere in modo intelligente alle domande e persino generare codice informatico. Sono veramente degli stregoni, per quanto riguarda il dominio del linguaggio!

Cosa sono le reti neurali?

Perché il modello generi previsioni, è necessario che acquisisca una comprensione dei modelli osservati nei dati. Esistono approcci per ottenere ciò e uno di questi è l’utilizzo delle reti neurali.

Le reti neurali svolgono un ruolo importante nell’apprendimento automatico e nell’intelligenza artificiale, permettendoci di affrontare compiti complessi come il riconoscimento delle immagini, la comprensione del linguaggio e la previsione.

Sono composte da strati di unità chiamate neuroni che collaborano nell’elaborazione delle informazioni. Immagina il tuo cervello come una rete composta da neuroni. Quando incontri un’immagine di un gatto, ad esempio, i neuroni del tuo cervello si attivano per identificarlo in base a caratteristiche distintive come il pelo, le orecchie e i baffi. Le reti neurali operano in modo simile, impiegando neuroni in diversi strati per riconoscere modelli all’interno dei dati. Tuttavia, sono significativamente più semplici rispetto al funzionamento del cervello umano.

Immergiamoci nel mondo delle reti utilizzando un’analogia relativa alla preparazione di una torta. Immagina di essere impegnato nella creazione di una rete in grado di prevedere accuratamente se una torta sarà deliziosa o meno in base agli ingredienti e alla procedura di cottura. Ecco come i diversi concetti delle reti si collegano a questa analogia culinaria:

• Pensa agli ingredienti e alla ricetta come ai dati di input, simili alle materie prime che raccogli per la tua rete neurale.
• L’intero processo di cottura simboleggia la struttura di una rete, composta da strati interconnessi che lavorano insieme.
• Ogni passaggio nel processo rappresenta un neurone che funziona con la sua funzione di attivazione. Questo è simile all’aggiustamento della tua ricetta in base a fattori come la temperatura e il tempo di mescolamento.
• Come il modificare le quantità di ingredienti può influenzare il sapore di una torta, i pesi in una rete determinano quanto fortemente i neuroni sono collegati.
• In definitiva, il tuo obiettivo è produrre una torta che rifletta come una rete neurale si sforza di fare previsioni o classificazioni accurate.
• Se la tua torta non raggiunge le aspettative, perfezioni la tua ricetta. Proprio come la retropropagazione nelle reti neurali.

Che cos’è il deep learning?

Nel contesto dell’analogia culinaria, la principale differenza tra il deep learning e una normale rete neurale risiede nella profondità della rete, che si riferisce al numero di strati nascosti. Chiariremo la distinzione:

Una normale rete neurale, nota anche come rete neurale, di solito è composta da uno o pochi strati nascosti posizionati tra quello di input e quello di output. Nel caso di una rete neurale, ogni strato nascosto può essere considerato come rappresentante varie fasi o aspetti del processo di cottura. Ad esempio, uno strato nascosto potrebbe tenere conto di fattori come il tempo di mescolamento, la temperatura e le quantità degli ingredienti. Combinando queste caratteristiche, la rete è in grado di fare previsioni sulla qualità di una torta.

Le reti neurali profonde si caratterizzano per avere molti strati nascosti sovrapposti tra loro. Queste reti neurali profonde catturano tratti complessi e astratti con ogni strato nascosto aggiuntivo. Ad esempio, mentre il primo strato nascosto potrebbe concentrarsi su fattori come il tempo di mescolamento e la temperatura, strati successivi possono approfondire aspetti più intricati come le interazioni tra gli ingredienti. Questa capacità di rappresentazione gerarchica consente alla rete di cogliere modelli e relazioni all’interno dei dati.

Cosa sono i modelli di linguaggio?

Immagina di giocare a un gioco di parole in cui l’obiettivo è completare una frase. Ti imbatti in una frase del tipo “Il sole sta splendendo e gli uccelli stanno cantando”. Devi indovinare la parola successiva.

Un modello di linguaggio che si basa sulla conoscenza delle parole nelle frasi farebbe una congettura informata come “splendente” o “bello” poiché quelle parole seguono spesso frasi sul bel tempo.

Ma non finisce qui. I modelli di linguaggio assegnano probabilità a ogni parola che potrebbe venire dopo. Ad esempio, potrebbero assegnare una probabilità maggiore a “splendente” e una probabilità inferiore a “elefante” perché “elefante” non viene tipicamente usata dopo una discussione sul tempo. Quindi, i modelli di linguaggio fanno del loro meglio per prevedere in base a queste probabilità. I modelli di linguaggio possono essere visti come maghi delle parole che si basano su modelli da istanze passate per determinare la parola successiva più probabile in una frase. Non sono perfetti, ma sono piuttosto abili nell’aiutare compiti come suggerimenti di completamento automatico sul tuo telefono o previsione della parola successiva mentre scrivi un messaggio.

Cos’è un Encoder e un Decoder?

Gli Encoders all’interno di un modello linguistico possono essere paragonati a degli ascoltatori attenti alle parole che pronunci. Analizzano le parole precedenti di una frase, come “Il sole splende e gli uccelli sono”, considerando attentamente il loro significato e relazioni per stabilire una comprensione contestuale. Questo contesto riassunto viene poi trasmesso ai “decoders”.

I Decoders fungono da suggeritori di parole. Ricevono le informazioni dagli encoders, che possono indicare che la frase riguarda gli uccelli, e generano una lista di possibili parole successive. Ad esempio, potrebbero suggerire “che cantano” o “che cinguettano”, poiché queste parole sono comunemente associate agli uccelli e al bel tempo. Ogni suggerimento dei decoders viene assegnato una probabilità, con la parola più probabile ricevendo la probabilità più alta.

Nella nostra analogia del gioco delle parole, gli encoders comprendono il contesto delle parole, mentre i decoders utilizzano questo contesto per fare supposizioni basate sulle probabilità associate a diverse opzioni. È come avere una conversazione con un partner (l’encoder) che ascolta attentamente e un consulente esperto (il decoder) che fornisce scelte di parole ottimali basate su ciò che ha sentito. Lavorano insieme per aiutarti a costruire frasi significative.

Cos’è il contesto nell’encoder-decoder setup?

In un setup in cui ci sono un encoder e un decoder, il termine “contesto” si riferisce ai dettagli sulla sequenza di input (di solito una serie di parole o token) che sono memorizzati e utilizzati dal decoder per creare la sequenza di output.

Il compito dell’encoder è catturare e codificare questo contesto dall’input, mentre il compito dei decoders è utilizzare questo contesto per generare un output.

Ecco una spiegazione su come funziona il contesto in un setup encoder-decoder:

Codifica del contesto (Encoder)

L’encoder prende la sequenza di input e la elabora passo dopo passo, trasformando tipicamente ogni elemento (come le parole in una frase) in una rappresentazione di lunghezza fissa.

Questa rappresentazione, nota come vettore di contesto, riassume tutte le informazioni dell’intera sequenza di input. Cattura le relazioni e le dipendenze tra gli elementi dell’input.

Utilizzo del contesto (Decoder)

Il decoder riceve il vettore di contesto dall’encoder come stato. Questa forma condensata di informazione contiene dettagli su ciò che era presente nella sequenza di input.

Utilizzando questo contesto un elemento alla volta, il decoder genera ogni parte della sequenza di output. Potrebbe anche considerare elementi precedentemente generati all’interno di quella sequenza di output.

Utilizzando questo contesto, il decoder può prendere decisioni informate su ciò che dovrebbe venire dopo per produrre un output coerente e rilevante, all’interno del contesto specificato.

Modelli Generativi

Il termine “Modelli Generativi” si riferisce ai modelli linguistici “Masked”. Ma cosa intendiamo esattamente per modelli linguistici “Masked”?

I Modelli Linguistici Mascherati (MLM) sono incredibilmente abili nel giocare a indovinare parole. Permettimi di spiegarti come funzionano usando alcuni esempi.

Immagina di avere una frase con una parola, come “Il [MASK] sta inseguendo la palla”. La sfida è capire la parola adatta da inserire nel vuoto. Gli MLM sono esperti nel risolvere questi enigmi linguistici.

Ciò che li distingue è che non si basano su congetture. Invece, analizzano attentamente tutte le parole precedenti e successive lo spazio nella frase.

Questi modelli hanno seguito un addestramento utilizzando abbondante testo proveniente da Internet. Hanno osservato come le parole si combinano nella struttura delle frasi. Di conseguenza, possiedono capacità di previsione quando si tratta di completare le frasi con parole appropriate basate su ciò che hanno imparato.

Utilizziamo diversi modelli di maschera, come BERT e GPT, entrambi noti per la loro notevole capacità di prevedere la prossima parola all’interno di una frase. GPT sta per Generative Pre-trained Transformer. Abbiamo discusso in precedenza degli aspetti generativi e precaricati; ora, approfondiamo cosa significa “Transformer”.

Cos’è un Transformer?

I Transformer sono un tipo di modello di apprendimento profondo introdotti da Vaswani et al. nel loro articolo del 2017 “Attention Is All You Need”. Sono particolarmente efficaci nel processare dati sequenziali, come il testo, grazie alla loro capacità di catturare efficientemente dipendenze a lungo termine.

L’architettura del Transformer si basa su due componenti: l’encoder e il decoder. Entrambe queste parti hanno dei livelli.

• Encoder: L’encoder prende una sequenza di input, come una frase. La elabora parola per parola. Ogni parola viene inizialmente trasformata in un vettore in uno spazio dimensionale. Quindi in ogni livello dell’encoder entrano in gioco meccanismi di autoattenzione, che permettono al modello di comprendere l’importanza di ciascuna parola rispetto a tutte le altre parole nella sequenza di input. Combinando queste rappresentazioni ponderate, il modello cattura efficacemente le informazioni. Inoltre, in ogni livello dell’encoder vengono utilizzate reti neurali feedforward per rifinire queste rappresentazioni.
• Decoder: Simile all’encoder, il decoder è composto anche da livelli, ma include un meccanismo di attenzione aggiuntivo che si concentra sull’output proveniente dall’encoder. Durante la decodifica, questo modello genera una sequenza di output passo dopo passo. Ad ogni passo utilizza l’autoattenzione per considerare le parole precedentemente generate e presta attenzione all’output proveniente dall’encoder che comprende informazioni dalla sequenza di input. Questa attenzione bidirezionale consente al decoder di produrre parole basate sul contesto nel proprio output.

Autoattenzione

L’autoattenzione svolge un ruolo importante nei modelli Transformer, rendendoli incredibilmente potenti nel comprendere le connessioni tra le parole all’interno di una sequenza.

Permette al modello di cogliere le relazioni tra le parole o gli elementi della sequenza di testo, consentendogli di attribuire importanza a ciascuna parola in base alla sua rilevanza per ogni altra parola della sequenza. Questo processo genera rappresentazioni molto significative.

La rilevanza dell’autoattenzione nei modelli Transformer è attribuibile a fattori chiave:

1. Capacità di comprendere il contesto: L’autoattenzione permette ai Transformer di cogliere il contesto e capire come le parole si relazionano tra loro all’interno di una sequenza. Invece di considerare solo le parole vicine, l’attenzione verso se stesse tiene conto di tutta la sequenza, il che è essenziale per comprendere il contesto del linguaggio naturale.
2. Apprendimento delle dipendenze a lungo termine: L’autoattenzione è fondamentale per aiutare i Transformer a imparare dipendenze che si estendono su distanze all’interno dei dati. Questa capacità si rivela cruciale per compiti come la traduzione del linguaggio o la generazione di testo, in cui frasi o parole significative potrebbero essere separate all’interno di una frase.

Suggerisco di dare un’occhiata a questo blog scritto da @JayAlammar. Offre una visione approfondita sui Transformer e sull’autoattenzione, che sono molto versatili e applicabili a vari compiti di elaborazione del linguaggio naturale.

Cosa sta succedendo con ChatGPT?

ChatGPT combina concetti dal mondo dei Transformer, dei modelli mascherati, degli encoder-decoder e altro ancora. Ciò che rende ChatGPT potente è la sua combinazione di un’architettura basata su Transformer, un addestramento preliminare su grandi quantità di dati e il raffinamento per compiti specifici, oltre alla sua capacità di generare risposte coerenti, consapevoli del contesto e adattive.

Ecco alcuni motivi per cui ChatGPT è così efficace:

• Architettura basata su Transformer: ChatGPT è costruito su un’architettura basata su Transformer, che eccelle nella gestione dei dati ed è particolarmente adatta per comprendere e generare il linguaggio umano.
• Addestramento preliminare estensivo: Prima di essere utilizzato per compiti come le interazioni con chatbot, ChatGPT viene sottoposto a un addestramento su una vasta quantità di dati testuali provenienti da Internet. Questa fase di addestramento preliminare fornisce al modello una comprensione delle regole grammaticali del linguaggio e delle conoscenze generali.
• Autoattenzione bidirezionale: ChatGPT utilizza meccanismi di autoattenzione che consentono ai token (parole o parti di parole) di considerare sia le parole precedenti che quelle successive all’interno di una frase. Questa comprensione bidirezionale aiuta il modello a catturare il contesto e le dipendenze tra le parole al fine di essere più consapevole del contesto.
• Raffinamento: Dopo la fase di addestramento preliminare, ChatGPT passa attraverso il raffinamento, in cui affina le sue capacità per compiti specifici come le interazioni con i chatbot.

Inoltre, c’è un’altra tecnica chiamata Apprendimento per Rinforzo da Feedback Umano (RLHF) che contribuisce all’unicità di ChatGPT.

Apprendimento per Rinforzo da Feedback Umano (RLHF)

L’Apprendimento per Rinforzo da Feedback Umano (RLHF) è una tecnica utilizzata per migliorare le prestazioni di ChatGPT combinando i dati generati dagli esseri umani e l’apprendimento per rinforzo. Ecco una panoramica di come RLHF funziona per ChatGPT:

Come già accennato, ChatGPT viene sottoposto a una preelaborazione, durante la quale apprende da una vasta quantità di dati testuali.

Successivamente, ChatGPT passa attraverso un processo chiamato taratura. Durante questa fase, gli allenatori di intelligenza artificiale si impegnano in conversazioni con il modello. Forniscono risposte basate su linee guida. Questi allenatori simulano interazioni dell’utente. Il dataset di dialogo risultante, insieme ai dati di confronto in cui gli allenatori classificano le risposte del modello, funge da sistema di ricompensa.

Il modello viene quindi addestrato a massimizzare le sue ricompense basate su questo sistema di ricompensa (noto come Apprendimento per Rinforzo). Sostanzialmente, impara a generare risposte più probabilmente allineate alle preferenze umane e che si adattano al contesto fornito.

Attraverso cicli di ottimizzazione e apprendimento per rinforzo, il modello migliora gradualmente le sue prestazioni nel tempo. Ogni iterazione lo aiuta a generare risposte accurate e user-friendly.

Conclusione

In questo post, ci siamo addentrati nel campo dell’intelligenza artificiale, concentrandoci specificamente sull’apprendimento automatico e sul suo avanzato sottocampo, l’apprendimento profondo. Ci siamo concentrati sui modelli linguistici, che fungono da algoritmi predittivi per determinare le parole successive nelle frasi in base a indizi contestuali. Abbiamo esaminato i Transformers e l’Autoattenzione, mentre abbiamo anche accennato a RLHF.

Spero di essere riuscito/a a fornirti una guida facile da seguire che possa aiutarti a navigare nel mondo degli LLM.