I Large Language Models (LLM) stanno trasformando il modo in cui trattiamo il linguaggio naturale (NLP), mostrando capacità straordinarie nel generare testi umanamente simili, rispondere a domande e assistere in una vasta gamma di attività legate al linguaggio. Al centro di questi modelli potenti c’è l’architettura del solo decodificatore Transformer, una versione della famosa architettura Transformer presentata nel documento pionieristico “Attention is All You Need” di Vaswani e colleghi.
In questa guida completa, esploreremo il funzionamento degli LLM basati sul solo decodificatore, analizzando i componenti fondamentali, le innovazioni architettoniche e i dettagli di implementazione che li rendono all’avanguardia nella ricerca e nelle applicazioni di NLP.
Prima di entrare nei dettagli degli LLM basati sul solo decodificatore, è importante comprendere l’architettura del Transformer, su cui si basano questi modelli. Il Transformer ha introdotto un nuovo approccio alla modellazione delle sequenze, utilizzando esclusivamente meccanismi di attenzione per catturare le dipendenze a lungo termine nei dati, senza l’uso di strati ricorrenti o convoluzionali.
L’architettura originale del Transformer si compone di due parti principali: un codificatore e un decodificatore. Il codificatore elabora la sequenza di input per generare una rappresentazione contestualizzata, utilizzata poi dal decodificatore per produrre la sequenza di output. Questa architettura è stata ideata inizialmente per traduzioni automatiche, in cui il codificatore processa la frase in lingua originale e il decodificatore genera la frase equivalente nella lingua di destinazione.
Al centro del Transformer c’è il meccanismo di autoattenzione, che permette al modello di pesare e aggregare informazioni da diverse posizioni nella sequenza di input. A differenza dei modelli di sequenza tradizionali, che elaborano i token in sequenza, l’autoattenzione consente al modello di catturare le dipendenze tra qualsiasi coppia di token, indipendentemente dalla loro posizione.
L’operazione di autoattenzione avviene in tre fasi principali:
- Proiezione di query, chiavi e valori: La sequenza di input viene proiettata in tre rappresentazioni separate: query (Q), chiavi (K) e valori (V), ottenute moltiplicando l’input con matrici di pesi apprese.
- Calcolo del punteggio di attenzione: Per ogni posizione nella sequenza di input, i punteggi di attenzione vengono calcolati tramite prodotti scalari tra la query corrispondente e tutte le chiavi. Questi punteggi indicano l’importanza di ciascuna posizione rispetto alla posizione corrente.
- Somma ponderata dei valori: I punteggi di attenzione vengono normalizzati e utilizzati per calcolare una somma ponderata dei valori, producendo la rappresentazione di output per la posizione corrente.
L’attenzione multi-testa, una variante dell’autoattenzione, consente al modello di catturare diverse relazioni calcolando i punteggi di attenzione su più “teste” in parallelo, ognuna con i propri set di query, chiavi e valori.
Anche se i principi fondamentali degli LLM basati sul solo decodificatore rimangono coerenti, i ricercatori hanno esplorato diverse varianti e configurazioni per migliorare prestazioni ed efficienza. Queste includono:
- Architettura codificatore-decodificatore: basata sul Transformer originale, questa architettura comprende un codificatore e un decodificatore che operano insieme.
- Decodificatore causale: incorpora una maschera di attenzione unidirezionale, consentendo a ogni token di input di vedere solo i token precedenti, utilizzata in modelli come GPT.
- Decodificatore con prefisso: modifica la maschera di attenzione per consentire l’attenzione bidirezionale su un prefisso di token, utilizzato in modelli come GLM e U-PaLM.
Tutte e tre le architetture possono essere estese utilizzando la tecnica di ridimensionamento MoE per migliorare le prestazioni.
L’architettura del solo decodificatore Transformer è stata sviluppata per affrontare problemi autoregressivi, come la generazione di testo, e si adatta particolarmente bene a tali compiti. Utilizza una versione semplificata dell’autoattenzione, nota come autoattenzione mascherata, che impedisce al modello di vedere token futuri durante la generazione del testo.
Gli LLM basati sul solo decodificatore utilizzano tecniche di tokenizzazione e incorporamento per convertire il testo in una forma comprensibile per il modello, e includono strati di attenzione multi-testa e feed-forward per catturare e elaborare le informazioni.
Alcune tecniche per migliorare l’efficienza computazionale degli LLM includono l’attenzione sparsa e l’attenzione alla finestra scorrevole. Inoltre, sono stati sviluppati modelli multimodali che integrano più modalità di input, come immagini e audio, in un’unica architettura.
La generazione di testo controllabile, l’ingegneria del prompt e le tecniche di decodifica umano-in-the-loop sono aree attive di ricerca per migliorare la qualità e la specificità del testo generato dagli LLM.
Con nuove varianti del Transformer, come architetture più efficienti e modelli multimodali, il campo degli LLM basati sul solo decodificatore continua a evolversi rapidamente, aprendo la strada a nuove e entusiasmanti applicazioni nel campo del linguaggio naturale.