Il Transformer: la nuova architettura che ha cambiato l’elaborazione del linguaggio | Modelli llm | Chatopenai.com italiano | Llm wikipedia | Turtles AI

Nel documento “Attention Is All You Need” (2017), Vaswani e colleghi di Google propongono un’architettura completamente basata sul meccanismo di self‑attention, eliminando ricorrenze e convoluzioni. Il Transformer migliora la parallelizzazione e la comprensione contestuale nei compiti sequenziali.

Punti chiave:

• Introduce un modello encoder‑decoder privo di RNN o CNN.
• Utilizza self‑attention scalata e multi‑head attention per pesare relazioni tra token.
• Il parallelismo riduce drasticamente i tempi di addestramento.
• Prestazioni superiori su traduzioni inglese‑tedesco e ‑francese (BLEU 28.4 e 41.8).

Nel panorama dell’elaborazione del linguaggio naturale, il documento “Attention Is All You Need” costituisce un passaggio fondamentale. Prima di esso, i modelli sequenziali – in particolare RNN e LSTM – processavano il testo in modo lineare, richiedendo tempi lunghi e soffrendo nel cogliere relazioni su lunghe sequenze. Il team di Google Brain guidato da Vaswani, Shazeer, Parmar, Uszkoreit e altri, propone un paradigma differente: un sistema interamente basato su meccanismi di attenzione.

Alla base c’è la self‑attention, un meccanismo per cui ogni token genera vettori Q (query), K (key) e V (value); il prodotto scalare tra Q e K, normalizzato, assegna pesi ai V corrispondenti, permettendo alla rete di modulare l’influenza di un token su un altro (ibm.com). La multi‑head attention consente di sfruttare più “strategie di attenzione” in parallelo, affinando la capacità di cogliere relazioni complesse nel testo.

Descritto con efficacia dall’illustratore Jay Alammar, durante l’elaborazione di parole ambigue – come “it” riferita a “animal” – il modello può direttamente correlare token distanti senza bisogno di passare da uno stato nascosto, una capacità distintiva rispetto ai modelli ricorrenti.

L’architettura è suddivisa in stack di encoder e decoder. Gli encoder elaborano in parallelo tutti i token di input, arricchendoli tramite self‑attention e feed‑forward. I decoder generano sequenze includendo mascheramento (per evitare che un token guardi oltre) e cross‑attention con l’encoder. Poiché non vi è dipendenza sequenziale, il Transformer sfrutta completamente la parallelizzazione hardware, rendendo l’addestramento più rapido ed efficiente.

Nel confronto diretto con modelli RNN e CNN su task di machine translation, il Transformer ottiene punteggi BLEU di 28.4 (EN‑DE) e 41.8 (EN‑FR), superando i risultati migliori dell’epoca con un dispendio computazionale inferiore. Questo dimostra non solo efficacia, ma anche una miglior scalabilità: successivamente, scaling a decine o centinaia di miliardi di parametri ha mostrato miglioramenti continui.

Successivamente all’articolo, l’attenzione ha influenzato molteplici settori: dai modelli di linguaggio pre‑addestrati – come BERT e GPT – alla visione artificiale (Vision Transformer), passando per applicazioni in ambito audio, robotica e sistemi multimodali. Il concetto di attenzione ha anche ispirato ricerche su varianti efficienti (ad es. Linformer, con complessità O(n) rispetto a O(n²)).

Negli uffici Google, la scelta del nome “Transformer” – riprendendo la serie di giocattoli e l’occultamento di ogni ordine gerarchico tra gli autori – riflette un approccio collaborativo e innovativo, culminato in un documento presentato poco prima della scadenza e divenuto pietra miliare.

 “Attention Is All You Need” ha introdotto un design conciso ed elegante che privilegia la relazione contestuale e la potenza parallelizzata, delineando una metodologia che ancora oggi ispira lo sviluppo delle reti neurali profonde.