Transformer (Architettura di Deep Learning): differenze tra le versioni
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* Vengono chiamati "Transformer Decoder" i modelli che usano un' [[Attention Is All You Need (2017)|attention]] "left-to-right" che quindi per la <u>generazione</u> del token successivo hanno a disposizione solo i token passati | * Vengono chiamati "Transformer Decoder" i modelli che usano un' [[Attention Is All You Need (2017)|attention]] "left-to-right" che quindi per la <u>generazione</u> del token successivo hanno a disposizione solo i token passati | ||
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|title=Transformer | |||
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|keywords=reti neurali, "modelli linguistici", "elaborazione del linguaggio naturale", "NLP", "intelligenza artificiale", "apprendimento automatico", "architettura transformer", "encoder", "decoder", "self-attention", "BERT", "GPT" | |||
|description=Questa pagina descrive l'architettura Transformer, un modello di rete neurale utilizzato nell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Introdotta nel 2017, l'architettura Transformer si basa su un meccanismo di self-attention per elaborare le relazioni tra le parole in una frase. La pagina esplora le varianti Encoder e Decoder dell'architettura, con esempi come BERT e GPT, e fornisce link a risorse utili per approfondire l'argomento. | |||
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Versione attuale delle 21:36, 27 nov 2024
| Transformer (Architettura di Deep Learning) | |
|---|---|
| Nome Inglese | Transformer |
| Sigla | |
| Anno Di Creazione | 2017 |
| Pubblicazione | Attention Is All You Need (2017) |
| URL | https://arxiv.org/pdf/1706.03762 |
| Topic | Generazione, Reti neurali, Traduzione, Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP), Immagini |
Architettura proposta originariamente sul paper Attention Is All You Need (2017), composta da un Encoder e un Decoder.
- Vengono chiamati "Transformer Encoder" i modelli bidirezionali (Encoder-Only) come BERT, che utilizzando come obiettivo di pre-training il Masked-Language-Modeling (MLM), necessitano che la rappresentazione fonda sia il contesto a destra che quello a sinistra del token che dev'essere predetto, quindi utilizzano una self-attention bidirezionale
- Vengono chiamati "Transformer Decoder" i modelli che usano un' attention "left-to-right" che quindi per la generazione del token successivo hanno a disposizione solo i token passati
Links
https://github.com/karpathy/minGPT
https://github.com/karpathy/nanoGPT
Un'implementazione di GPT2 in 175 linee di codice python
https://towardsdatascience.com/transformers-141e32e695913B1B - But what is a GPT? Visual intro to transformers
An Introduction to Transformers (Turner)
Coding a GPT with Andrej Karpathy
Introduction to self-attention by John Hewitt
History of language models by Brit Cruise
Paper about examples like the “woman - man”