Negli ultimi anni, il campo dell’intelligenza artificiale e del machine learning ha sperimentato un notevole progresso nel settore del trattamento del linguaggio naturale (NLP), grazie alla flessibilità e all’applicazione crescente dei sistemi NLP basati su intelligenza artificiale e machine learning. I ricercatori sono riusciti a implementare pratiche avanzate di NLP in modo flessibile e indipendente dalle attività specifiche, consentendo il trasferimento delle conoscenze.
All’inizio, si utilizzavano rappresentazioni a livello di singola parola, in cui i vettori di parole venivano incorporati nelle architetture specifiche per ciascun compito. Successivamente, le architetture RNN hanno introdotto rappresentazioni stratificate e contestuali per migliorare le performance. Ora, i modelli linguistici pre-addestrati e i modelli di trasferimento hanno eliminato la necessità di progettare architetture specifiche per ciascun compito, poiché vengono addestrati su dati ampi e variegati.
L’impiego di modelli linguistici pre-addestrati ha segnato una svolta significativa nell’ambito del NLP. Questi modelli hanno portato a notevoli progressi in compiti impegnativi come rispondere a domande complesse, comprensione del testo e implicazioni semantiche.
Tuttavia, i modelli linguistici di trasferimento presentano una sfida cruciale: richiedono un adattamento specifico dell’attività o dati di addestramento specifici per ottenere prestazioni soddisfacenti in una determinata attività. Ciò implica la necessità di ottimizzare i dati su un gran numero di esempi specifici per il compito, limitando così l’applicabilità e la praticità di tali modelli.
Rispetto agli esseri umani, i modelli di linguaggio richiedono un addestramento massiccio su dati etichettati, mentre gli esseri umani possono imparare compiti linguistici con istruzioni brevi o piccole dimostrazioni. Questa capacità di adattamento umano offre vantaggi pratici, consentendo di passare agilmente da un compito all’altro o combinare abilità linguistiche in modo flessibile.
Per superare queste sfide, alcune soluzioni emergono. Una di queste è il meta-apprendimento, che consente ai modelli di sviluppare un set più ampio di competenze durante l’addestramento, da utilizzare poi per adattarsi rapidamente a nuove attività o compiti. Questo approccio è integrato nell’architettura dei modelli linguistici mediante l’uso dell'”apprendimento in contesto”, in cui il modello utilizza l’input di testo pre-addestrato come specifica dell’attività, completando i passaggi successivi.
Un’altra strategia promettente è l’aumento della capacità dei modelli linguistici attraverso un numero crescente di parametri. Questo è evidenziato dai modelli come GPT-3, che dispone di oltre 175 miliardi di parametri, consentendo prestazioni superiori in compiti di linguaggio.
Il modello GPT-3, lanciato da OpenAI nel 2020, ha dimostrato notevoli successi su vari compiti linguistici. È in grado di operare in diverse modalità, comprese l’apprendimento con poche riprese, il one-shot learning e il zero-shot learning, avvicinandosi al modo in cui gli esseri umani affrontano compiti linguistici.
Sebbene GPT-3 rappresenti un progresso significativo, sorgono sfide future. Una di esse è il bilanciamento tra l’approccio di perfezionamento e l’approccio basato su meta-apprendimento. Allo stesso tempo, l’espansione delle capacità dei modelli linguistici, come dimostrato da GPT-3, deve affrontare questioni di qualità dei dati e sovradattamento.
In conclusione, l’evoluzione dei modelli linguistici sta ridefinendo il campo del NLP. L’introduzione di modelli pre-addestrati, l’apprendimento in contesto, il meta-apprendimento e l’aumento delle capacità sta spingendo il confine delle prestazioni linguistiche dei modelli, aprendo nuove strade per applicazioni e scoperte nel trattamento del linguaggio naturale.