I trasformatori sono una classe di modelli di deep learning utilizzati nel campo dell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Hanno stabilito nuovi standard in varie attivit\u00e0 linguistiche, come la traduzione automatica, la generazione di testi, l\u2019analisi dei sentimenti e altro ancora. La struttura di Transformers consente l'elaborazione parallela di sequenze, offrendo il vantaggio di elevata efficienza e scalabilit\u00e0.<\/p>\n
L'architettura Transformer \u00e8 stata introdotta per la prima volta in un articolo intitolato "L'attenzione \u00e8 tutto ci\u00f2 di cui hai bisogno" da Ashish Vaswani e i suoi colleghi nel 2017. Questo modello rivoluzionario ha presentato un nuovo meccanismo chiamato "attenzione" che consente al modello di concentrarsi selettivamente su parti dell'input quando producendo un output. L\u2019articolo ha segnato un allontanamento dalle tradizionali reti neurali ricorrenti (RNN) e dalle reti di memoria a lungo termine (LSTM), dando inizio a una nuova era nella PNL.<\/p>\n
I trasformatori sono diventati la base della moderna PNL grazie alla loro elaborazione parallela e all'efficienza nella gestione delle dipendenze a lungo raggio nel testo. Sono costituiti da un codificatore e un decodificatore, ciascuno contenente pi\u00f9 livelli di meccanismi di autoattenzione, che consentono loro di catturare le relazioni tra le parole indipendentemente dalla loro posizione in una frase.<\/p>\n
Il trasformatore \u00e8 costituito da un codificatore e un decodificatore, entrambi dotati di pi\u00f9 strati.<\/p>\n
I trasformatori sono noti per la loro efficienza, elaborazione parallela, adattabilit\u00e0 e interpretabilit\u00e0.<\/p>\n