Come funzionano i Transformer: un'esplorazione dettagliata dell'architettura dei Transformer

Cosa sono i Transformer?

I Transformer sono stati sviluppati inizialmente per risolvere il problema della trasduzione di sequenza, o traduzione automatica neurale, ovvero per affrontare qualsiasi compito che trasformi una sequenza di input in una sequenza di output. Per questo si chiamano “Transformer”.

Ma partiamo dall'inizio.

Cosa sono i modelli Transformer?

Un modello transformer è una rete neurale che apprende il contesto dei dati sequenziali e genera nuovi dati a partire da essi.

In parole semplici:

Un transformer è un tipo di modello di intelligenza artificiale che impara a comprendere e generare testo simile a quello umano analizzando schemi in grandi quantità di dati testuali.

I Transformer sono lo stato dell'arte attuale nell'NLP e sono considerati l'evoluzione dell'architettura encoder-decoder. Tuttavia, mentre l'architettura encoder-decoder si basa principalmente sulle RNN (Recurrent Neural Networks) per estrarre informazioni sequenziali, i Transformer sono completamente privi di ricorrenza.

Quindi, come fanno?

Sono progettati specificamente per comprendere contesto e significato analizzando la relazione tra elementi diversi, e si basano quasi interamente su una tecnica matematica chiamata attention per farlo.

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Contesto storico

Originati da un paper di ricerca di Google del 2017, i modelli transformer sono tra gli sviluppi più recenti e influenti nel campo del Machine Learning. Il primo modello Transformer è stato descritto nel paper influente "Attention is All You Need".

Questo concetto pionieristico non è stato solo un progresso teorico, ma ha trovato anche implementazioni pratiche, in particolare nel pacchetto Tensor2Tensor di TensorFlow. Inoltre, il gruppo Harvard NLP ha contribuito offrendo una guida annotata al paper, con un'implementazione in PyTorch. Puoi approfondire come implementare un Transformer da zero in un nostro tutorial separato.

La loro introduzione ha stimolato un forte slancio nel settore, spesso chiamato Transformer AI. Questo modello rivoluzionario ha posto le basi per successivi progressi nel campo dei large language model, incluso BERT. Già nel 2018, questi sviluppi venivano salutati come una pietra miliare nell'NLP.

Nel 2020, i ricercatori di OpenAI hanno annunciato GPT-3. Nel giro di poche settimane, la versatilità di GPT-3 è stata dimostrata quando le persone lo hanno usato per creare poesie, programmi, canzoni, siti web e altro ancora, catturando l'immaginazione degli utenti a livello globale. Osservando questo cambiamento, gli studiosi di Stanford hanno pubblicato nel 2021 un paper definendo appropriatamente queste innovazioni "foundation models", sottolineando il loro ruolo critico nel rimodellare l'IA.

Mentre i modelli proprietari attirarono inizialmente l'attenzione pubblica, una rivoluzione open-source parallela ha rapidamente democratizzato la tecnologia dei transformer. Piattaforme come Hugging Face sono emerse come hub cruciali per condividere modelli, ma il panorama è cambiato radicalmente nel 2023 con il rilascio della famiglia Llama di Meta. Questo ha innescato un movimento "open-weights", dimostrando che gli sviluppatori non dovevano più dipendere da ecosistemi aziendali chiusi per costruire IA all'avanguardia.

Tra il 2024 e il 2025, lo sviluppo open-source ha accelerato in modo deciso. Modelli come il massiccio Llama 3.1 di Meta e la successiva serie Llama 4, insieme ad architetture altamente efficienti di startup come Mistral e potenti modelli di ragionamento di DeepSeek, hanno dimostrato che modelli liberamente disponibili potevano eguagliare, e talvolta superare, le prestazioni dei giganti proprietari.

Nel frattempo, i modelli closed-source hanno continuato a evolvere capacità complesse. GPT-4 nel 2023, che ha introdotto funzionalità multimodali, e GPT-4o nel 2024, che ha unificato testo, visione e audio in un unico modello.

La fine del 2024 ha segnato un'ulteriore svolta nel settore con modelli come la serie o1 di OpenAI e l'open R1 di DeepSeek, che hanno introdotto una 'chain-of-thought' interna per ragionare su logica e matematica complesse prima di rispondere.

Tra la fine del 2025 e il 2026, il panorama è passato interamente da assistenti conversazionali a sistemi autonomi con il lancio della famiglia GPT-5, portando pianificazione multi-step avanzata, memoria a lungo termine e solidi workflow agentici nelle infrastrutture enterprise.

Il passaggio da modelli RNN come LSTM ai Transformer per i problemi di NLP

All'epoca dell'introduzione del modello Transformer, le Reti Neurali Ricorrenti (RNN) erano l'approccio preferito per gestire dati sequenziali, caratterizzati da un ordine specifico nell'input.

Le RNN funzionano in modo simile a una rete neurale feed-forward ma elaborano l'input in sequenza, un elemento alla volta.

I Transformer sono stati ispirati dall'architettura encoder-decoder presente nelle RNN. Tuttavia, invece di usare la ricorrenza, il modello Transformer è completamente basato sul meccanismo di Attention.

Oltre a migliorare le prestazioni delle RNN, i Transformer hanno fornito una nuova architettura per risolvere molti altri compiti, come il riassunto di testi, la didascalia di immagini e il riconoscimento vocale.

Quali sono quindi i principali problemi delle RNN? Sono piuttosto inefficaci per i compiti NLP per due motivi principali:

• Elaborano i dati di input in sequenza, uno dopo l'altro. Un tale processo ricorrente non sfrutta le moderne GPU, progettate per il calcolo parallelo, e quindi rende l'addestramento di tali modelli piuttosto lento.
• Diventano poco efficaci quando gli elementi sono distanti tra loro. Ciò è dovuto al fatto che l'informazione viene passata a ogni passo e più lunga è la catena, più è probabile che l'informazione si perda lungo la catena.

Il passaggio dalle RNN come LSTM ai Transformer nell'NLP è guidato da questi due problemi principali e dalla capacità dei Transformer di affrontarli entrambi grazie ai miglioramenti dell'Attention:

• Prestare attenzione a parole specifiche, indipendentemente da quanto siano distanti.
• Aumentare la velocità di esecuzione.

Così, i Transformer sono diventati un miglioramento naturale delle RNN.

Ora vediamo come funzionano i transformer.

L'architettura del Transformer

Panoramica

Originariamente concepiti per la trasduzione di sequenza o traduzione automatica neurale, i transformer eccellono nel convertire sequenze di input in sequenze di output. È il primo modello di trasduzione a basarsi interamente sulla self-attention per calcolare rappresentazioni del suo input e output senza usare RNN allineate alla sequenza o convoluzioni. La caratteristica centrale dell'architettura dei Transformer è che mantengono il modello encoder-decoder.

Se consideriamo un Transformer per la traduzione linguistica come una semplice scatola nera, prenderebbe in input una frase in una lingua, ad esempio in inglese, e produrrebbe in output la sua traduzione in inglese.

Immagine dell'autore.

Se andiamo un po' più a fondo, osserviamo che questa scatola nera è composta da due parti principali:

• L'encoder riceve il nostro input e fornisce una rappresentazione matriciale di quell'input. Per esempio, la frase inglese “How are you?”
• Il decoder prende quella rappresentazione codificata e genera iterativamente un output. Nel nostro esempio, la frase tradotta “¿Cómo estás?”

Immagine dell'autore. Struttura globale di Encoder-Decoder.

Tuttavia, sia l'encoder che il decoder sono in realtà uno stack con più layer (stesso numero per ciascuno). Tutti gli encoder hanno la stessa struttura, l'input entra in ognuno di essi e viene passato al successivo. Anche tutti i decoder presentano la stessa struttura e ricevono l'input dall'ultimo encoder e dal decoder precedente.

L'architettura originale consisteva in 6 encoder e 6 decoder, ma possiamo replicare quanti layer vogliamo. Supponiamo quindi N layer per ciascuno.

Immagine dell'autore. Struttura globale di Encoder-Decoder. Layer multipli.

Ora che abbiamo un'idea generale dell'architettura complessiva del Transformer, concentriamoci su Encoder e Decoder per capire meglio il loro flusso di lavoro:

Il workflow dell'Encoder

L'encoder è un componente fondamentale dell'architettura del Transformer. La funzione primaria dell'encoder è trasformare i token di input in rappresentazioni contestualizzate. A differenza dei modelli precedenti che elaboravano i token in modo indipendente, l'encoder del Transformer cattura il contesto di ogni token rispetto all'intera sequenza.

La sua composizione strutturale è la seguente:

Immagine dell'autore. Struttura globale degli Encoder.

Scomponiamo quindi il suo workflow nei passaggi più basilari:

STEP 1 - Input Embeddings

L'embedding avviene solo nell'encoder più in basso. L'encoder inizia convertendo i token di input - parole o subword - in vettori utilizzando layer di embedding. Questi embedding catturano il significato semantico dei token e li convertono in vettori numerici.

Tutti gli encoder ricevono un elenco di vettori, ciascuno di dimensione 512 (dimensione fissa). Nell'encoder inferiore, si tratta delle word embedding, ma negli altri encoder è l'output dell'encoder immediatamente sottostante.

Immagine dell'autore. Workflow dell'encoder. Input embedding.

STEP 2 - Positional Encoding

Poiché i Transformer non hanno un meccanismo di ricorrenza come le RNN, usano positional encoding aggiunti agli input embedding per fornire informazioni sulla posizione di ciascun token nella sequenza. Questo consente loro di comprendere la posizione di ogni parola all'interno della frase.

Per farlo, i ricercatori hanno suggerito di impiegare una combinazione di varie funzioni seno e coseno per creare vettori posizionali, consentendo l'uso di questo positional encoder per frasi di qualsiasi lunghezza.

In questo approccio, ogni dimensione è rappresentata da frequenze e shift unici dell'onda, con valori che vanno da -1 a 1, rappresentando efficacemente ciascuna posizione.

Immagine dell'autore. Workflow dell'encoder. Positional encoding.

STEP 3 - Stack di layer dell'Encoder

L'encoder del Transformer è composto da uno stack di layer identici (6 nel modello originale).

Il layer dell'encoder serve a trasformare tutte le sequenze di input in una rappresentazione continua e astratta che incapsula le informazioni apprese dall'intera sequenza. Questo layer comprende due sottomoduli:

• Un meccanismo di attenzione multi-head.
• Una rete completamente connessa.

Inoltre, incorpora connessioni residue attorno a ciascun sotto-layer, seguite poi da layer normalization.

Immagine dell'autore. Workflow dell'encoder. Stack di layer dell'Encoder

STEP 3.1 Meccanismo di self-attention multi-head

Nell'encoder, la multi-head attention utilizza un meccanismo di attenzione specializzato chiamato self-attention. Questo approccio consente ai modelli di mettere in relazione ogni parola dell'input con le altre parole. Per esempio, in un dato esempio, il modello potrebbe imparare a collegare la parola “are” a “you”.

Questo meccanismo permette all'encoder di concentrarsi su parti diverse della sequenza di input mentre elabora ciascun token. Calcola i punteggi di attenzione in base a:

• Una query è un vettore che rappresenta una parola o un token specifico della sequenza di input nel meccanismo di attenzione.

• Una key è anch'essa un vettore nel meccanismo di attenzione, corrispondente a ciascuna parola o token nella sequenza di input.

• Ogni value è associato a una key ed è usato per costruire l'output del layer di attenzione. Quando una query e una key corrispondono bene, il che significa che hanno un alto punteggio di attenzione, il value corrispondente è enfatizzato nell'output.

Questo primo modulo di Self-Attention consente al modello di catturare informazioni contestuali da tutta la sequenza. Invece di eseguire una singola funzione di attenzione, query, key e value vengono proiettati linearmente h volte. Su ognuna di queste versioni proiettate di query, key e value il meccanismo di attenzione viene eseguito in parallelo, producendo output h-dimensionali.

L'architettura dettagliata è la seguente:

Moltiplicazione di matrici (MatMul) - Prodotto scalare tra Query e Key

Una volta che i vettori di query, key e value passano attraverso un layer lineare, si esegue una moltiplicazione di matrici a prodotto scalare tra query e key, ottenendo la matrice dei punteggi.

La matrice dei punteggi stabilisce il grado di enfasi che ogni parola dovrebbe porre sulle altre parole. Pertanto, a ogni parola viene assegnato un punteggio in relazione alle altre parole nello stesso time step. Un punteggio più alto indica maggiore attenzione.

Questo processo mappa efficacemente le query alle rispettive key.

Immagine dell'autore. Workflow dell'encoder. Meccanismo di attenzione - Moltiplicazione di matrici.

Riduzione della magnitudine dei punteggi di attenzione

I punteggi vengono poi scalati verso il basso dividendoli per la radice quadrata della dimensione dei vettori di query e key. Questo passaggio serve a garantire gradienti più stabili, poiché la moltiplicazione dei valori può portare a effetti eccessivamente grandi.

Immagine dell'autore. Workflow dell'encoder. Riduzione dei punteggi di attenzione.

Applicazione della Softmax ai punteggi aggiustati

Successivamente, si applica una funzione softmax ai punteggi aggiustati per ottenere i pesi di attenzione. Si ottengono così valori di probabilità compresi tra 0 e 1. La funzione softmax enfatizza i punteggi più alti riducendo quelli più bassi, migliorando così la capacità del modello di determinare efficacemente a quali parole prestare maggiore attenzione.

Immagine dell'autore. Workflow dell'encoder. Softmax dei punteggi aggiustati.

Combinazione dei risultati della Softmax con il vettore dei Value

Il passo successivo del meccanismo di attenzione è che i pesi derivati dalla funzione softmax vengono moltiplicati per il vettore dei value, producendo un vettore di output.

In questo processo, vengono preservate solo le parole con punteggi softmax elevati. Infine, questo vettore di output viene passato a un layer lineare per un'ulteriore elaborazione.

Immagine dell'autore. Workflow dell'encoder. Combinazione dei risultati della Softmax con il vettore dei value.

E finalmente otteniamo l'output del meccanismo di Attention!

Potresti chiederti perché si chiama Multi-Head Attention?

Ricorda che prima che tutto il processo inizi, dividiamo query, key e value h volte. Questo processo, noto come self-attention, avviene separatamente in ognuna di queste fasi più piccole o 'teste'. Ogni testa lavora in modo indipendente, producendo un vettore di output.

Questo insieme passa attraverso un layer lineare finale, come un filtro che affina le loro prestazioni collettive. Il bello è la diversità dell'apprendimento tra le teste, che arricchisce l'encoder con una comprensione robusta e sfaccettata.

Per approfondire il meccanismo di attenzione, vedi il nostro tutorial sulla multi-head attention nei Transformer.

STEP 3.2 Normalizzazione e connessioni residue

Ogni sotto-layer in un layer dell'encoder è seguito da uno step di normalizzazione. Inoltre, l'output di ogni sotto-layer viene sommato al suo input (connessione residua) per aiutare a mitigare il problema del gradiente che svanisce, consentendo modelli più profondi. Questo processo verrà ripetuto anche dopo la rete neurale feed-forward.

Immagine dell'autore. Workflow dell'encoder. Normalizzazione e connessione residua dopo la Multi-Head Attention.

STEP 3.3 Rete neurale feed-forward

Il percorso dell'output residuo normalizzato prosegue attraverso una rete feed-forward pointwise, una fase cruciale per un raffinamento ulteriore.

Immagina questa rete come una coppia di layer lineari, con una ReLU nel mezzo a fare da ponte. Una volta elaborato, l'output torna indietro e si fonde con l'input della rete feed-forward pointwise.

Segue un'altra normalizzazione, assicurando che tutto sia ben calibrato e allineato per i passaggi successivi.

Immagine dell'autore. Workflow dell'encoder. Sotto-layer Feed-Forward Neural Network.

STEP 4 - Output dell'Encoder

L'output dell'ultimo layer dell'encoder è un insieme di vettori, ognuno dei quali rappresenta la sequenza di input con una ricca comprensione contestuale. Questo output viene poi usato come input per il decoder in un modello Transformer.

Questa codifica accurata apre la strada al decoder, guidandolo a prestare attenzione alle parole giuste nell'input quando è il momento di decodificare.

Pensalo come costruire una torre, in cui puoi impilare N layer di encoder. Ogni layer in questo stack ha la possibilità di esplorare e apprendere aspetti diversi dell'attenzione, come strati di conoscenza. Questo non solo diversifica la comprensione, ma può amplificare significativamente le capacità predittive della rete transformer.

Il workflow del Decoder

Il ruolo del decoder è incentrato sulla creazione di sequenze testuali. A immagine dell'encoder, il decoder è dotato di un set simile di sotto-layer. Presenta due layer di attenzione multi-head, un layer feed-forward pointwise e incorpora sia connessioni residue che layer normalization dopo ogni sotto-layer.

Immagine dell'autore. Struttura globale degli Encoder.

Questi componenti funzionano in modo simile a quelli dell'encoder, ma con una particolarità: ogni layer di attenzione multi-head nel decoder ha una missione specifica.

La fase finale del processo del decoder prevede un layer lineare, che funge da classificatore, seguito da una funzione softmax per calcolare le probabilità delle diverse parole.

Il decoder del Transformer ha una struttura progettata specificamente per generare questo output decodificando le informazioni codificate passo dopo passo.

È importante notare che il decoder opera in modo autoregressivo, iniziando con un token di avvio. Usa in modo intelligente un elenco di output generati in precedenza come propri input, insieme agli output dell'encoder ricchi di informazioni di attenzione dall'input iniziale.

Questa danza sequenziale di decodifica continua finché il decoder non raggiunge un momento cruciale: la generazione di un token che segnala la fine della creazione dell'output.

STEP 1 - Output Embeddings

Alla linea di partenza del decoder, il processo rispecchia quello dell'encoder. Qui, l'input passa prima attraverso un layer di embedding

STEP 2 - Positional Encoding

Dopo l'embedding, ancora come nell'encoder, l'input passa per il layer di positional encoding. Questa sequenza è progettata per produrre embedding posizionali.

Questi embedding posizionali vengono quindi inviati al primo layer di attenzione multi-head del decoder, dove i punteggi di attenzione specifici per l'input del decoder vengono calcolati con cura.

STEP 3 - Stack di layer del Decoder

Il decoder è composto da uno stack di layer identici (6 nel modello Transformer originale). Ogni layer ha tre sotto-componenti principali:

STEP 3.1 Meccanismo di self-attention mascherata

È simile al meccanismo di self-attention nell'encoder ma con una differenza cruciale: impedisce alle posizioni di prestare attenzione a posizioni successive, il che significa che ogni parola nella sequenza non è influenzata da token futuri.

Ad esempio, quando si calcolano i punteggi di attenzione per la parola "are", è importante che "are" non possa dare un'occhiata a "you", che è una parola successiva nella sequenza.

Immagine dell'autore. Workflow del decoder. Prima maschera di Multi-Head Attention.

Questo masking garantisce che le previsioni per una determinata posizione possano dipendere solo dagli output noti nelle posizioni precedenti.

STEP 3.2 - Multi-Head Attention Encoder-Decoder o Cross Attention

Nel secondo layer di attenzione multi-head del decoder, vediamo un'interazione unica tra i componenti di encoder e decoder. Qui, gli output dell'encoder assumono i ruoli di query e key, mentre gli output del primo layer di attenzione multi-head del decoder fungono da value.

Questa impostazione allinea efficacemente l'input dell'encoder con quello del decoder, consentendo al decoder di identificare ed enfatizzare le parti più rilevanti dell'input dell'encoder.

Successivamente, l'output di questo secondo layer di attenzione multi-head viene quindi raffinato attraverso un layer feed-forward pointwise, migliorando ulteriormente l'elaborazione.

Immagine dell'autore. Workflow del decoder. Encoder-Decoder Attention.

In questo sotto-layer, le query provengono dal layer precedente del decoder, mentre key e value provengono dall'output dell'encoder. Questo permette a ogni posizione nel decoder di prestare attenzione a tutte le posizioni della sequenza di input, integrando efficacemente le informazioni dell'encoder con quelle del decoder.

STEP 3.3 Rete neurale feed-forward

Analogamente all'encoder, ogni layer del decoder include una rete feed-forward completamente connessa, applicata separatamente e identicamente a ciascuna posizione.

STEP 4 Classificatore lineare e Softmax per generare le probabilità di output

Il percorso dei dati attraverso il modello transformer culmina nel passaggio attraverso un layer lineare finale, che funge da classificatore.

La dimensione di questo classificatore corrisponde al numero totale di classi coinvolte (numero di parole contenute nel vocabolario). Per esempio, in uno scenario con 1000 classi distinte che rappresentano 1000 parole diverse, l'output del classificatore sarà un array con 1000 elementi.

Questo output viene quindi introdotto in un layer softmax, che lo trasforma in un intervallo di punteggi di probabilità compresi tra 0 e 1. Il più alto di questi punteggi di probabilità è la chiave: il suo indice corrispondente punta direttamente alla parola che il modello prevede come successiva nella sequenza.

Immagine dell'autore. Workflow del decoder. Output finale del Transformer.

Normalizzazione e connessioni residue

Ogni sotto-layer (self-attention mascherata, attenzione encoder-decoder, rete feed-forward) è seguito da uno step di normalizzazione, e ciascuno include anche una connessione residua attorno ad esso.

Output del Decoder

L'output dell'ultimo layer viene trasformato in una sequenza predetta, tipicamente attraverso un layer lineare seguito da softmax per generare probabilità sul vocabolario.

Il decoder, nel suo flusso operativo, incorpora l'output appena generato nel suo elenco crescente di input e poi procede con la decodifica. Questo ciclo si ripete fino a quando il modello prevede un token specifico, che segnala il completamento.

Il token previsto con la probabilità più alta è assegnato come classe conclusiva, spesso rappresentata dal token di fine.

Ricorda ancora che il decoder non è limitato a un solo layer. Può essere strutturato con N layer, ognuno dei quali si basa sull'input ricevuto dall'encoder e dai layer precedenti. Questa architettura stratificata consente al modello di diversificare la propria attenzione ed estrarre pattern differenti tra le attention head.

Un approccio multi-layer di questo tipo può migliorare significativamente la capacità predittiva del modello, sviluppando una comprensione più sfumata di diverse combinazioni di attenzione.

L'architettura finale è questa (dal paper originale):

Immagine dell'autore. Struttura originale dei Transformer.

Per comprendere meglio questa architettura, ti consiglio di provare ad applicare un Transformer da zero seguendo questo tutorial per costruire un transformer con PyTorch.

Modelli Transformer reali

BERT

Il rilascio di BERT da parte di Google nel 2018, un framework open-source per l'elaborazione del linguaggio naturale, ha rivoluzionato l'NLP con il suo addestramento bidirezionale unico, che consente al modello di avere previsioni più informate dal contesto su quale dovrebbe essere la parola successiva.

Comprendendo il contesto da tutti i lati di una parola, BERT ha superato i modelli precedenti in compiti come question answering e comprensione del linguaggio ambiguo. Il suo nucleo utilizza i Transformer, collegando dinamicamente ogni elemento di output e input.

BERT, pre-addestrato su Wikipedia, ha eccelso in vari compiti NLP, spingendo Google a integrarlo nel suo motore di ricerca per query più naturali. Questa innovazione ha scatenato una corsa allo sviluppo di modelli linguistici avanzati e ha fatto progredire significativamente la capacità del campo di gestire la comprensione del linguaggio complesso.

Per saperne di più su BERT, puoi consultare il nostro articolo separato che introduce il modello BERT.

LaMDA

LaMDA (Language Model for Dialogue Applications) è un modello basato su Transformer sviluppato da Google, progettato specificamente per i compiti conversazionali, e lanciato durante il keynote di Google I/O 2021. È progettato per generare risposte più naturali e contestualmente rilevanti, migliorando le interazioni degli utenti in varie applicazioni.

Il design di LaMDA gli consente di comprendere e rispondere a un'ampia gamma di argomenti e intenzioni degli utenti, rendendolo ideale per applicazioni in chatbot, assistenti virtuali e altri sistemi di IA interattivi in cui la conversazione dinamica è fondamentale.

Questa attenzione alla comprensione conversazionale e alla risposta rende LaMDA un progresso significativo nel campo dell'elaborazione del linguaggio naturale e della comunicazione guidata dall'IA.

Se sei interessato a comprendere meglio i modelli LaMDA, puoi approfondire con il nostro articolo su LaMDA.

GPT e ChatGPT

GPT e ChatGPT, sviluppati da OpenAI, sono modelli generativi avanzati noti per la capacità di produrre testo coerente e contestualmente rilevante. GPT-1 è stato il primo modello lanciato nel giugno 2018 e GPT-3, uno dei modelli più di impatto, è stato lanciato due anni dopo, nel 2020.

Questi modelli sono abili in un'ampia gamma di compiti, tra cui creazione di contenuti, conversazione, traduzione linguistica e altro. L'architettura di GPT gli consente di generare testo che assomiglia molto alla scrittura umana, rendendolo utile in applicazioni come scrittura creativa, assistenza clienti e persino supporto alla programmazione. ChatGPT, una variante ottimizzata per contesti conversazionali, eccelle nel generare dialoghi simili a quelli umani, migliorando la sua applicazione in chatbot e assistenti virtuali.

Claude

Claude, sviluppato da Anthropic, è una famiglia di assistenti IA basati su Transformer progettati con un'attenzione particolare alla sicurezza e all'utilità. Claude utilizza la Constitutional AI (CAI), un approccio di training in cui il modello è guidato da un insieme di principi per produrre risposte utili, innocue e oneste.

Claude 3 (rilasciato nel 2024) ha introdotto tre livelli di modello, Haiku, Sonnet e Opus, offrendo compromessi diversi tra velocità e capacità. I modelli eccellono in ragionamento sfumato, nel seguire istruzioni complesse e nel mantenere il contesto su conversazioni lunghe (fino a 200K token).

Nel 2025 e 2026, Anthropic ha lanciato i modelli Claude 4, con gli ultimi, Opus 4.6 e Sonnet 4.6, in cima a molte classifiche LLM. 

Altre varianti

Il panorama dei foundation model, in particolare dei modelli transformer, si sta espandendo rapidamente. Uno studio ha identificato oltre 50 modelli transformer significativi, mentre il gruppo di Stanford ne ha valutati 30, riconoscendo la crescita rapida del campo. NLP Cloud, una startup innovativa parte del programma Inception di NVIDIA, utilizza commercialmente circa 25 large language model per vari settori come compagnie aeree e farmacie.

C'è una tendenza crescente a rendere questi modelli open-source, con piattaforme come l'hub dei modelli di Hugging Face in prima linea. Inoltre, sono stati sviluppati numerosi modelli basati su Transformer, ciascuno specializzato per diversi compiti NLP, mostrando la versatilità e l'efficienza del modello in applicazioni eterogenee.

Puoi saperne di più su tutti i Foundation Models esistenti in un articolo separato, che spiega cosa sono e quali sono i più utilizzati.

Varianti moderne dei Transformer

Dalla struttura originale del 2017, i Transformer si sono evoluti in modo significativo per affrontare limitazioni ed espandersi in nuovi domini.

Vision Transformers (ViT)

I Vision Transformer applicano il meccanismo di self-attention alle immagini dividendole in patch e trattando ogni patch come un token. Questo approccio si è rivelato altamente efficace per classificazione, rilevamento di oggetti e generazione di immagini, spesso superando le CNN tradizionali su dataset di grandi dimensioni.

Transformer multimodali

Modelli moderni come GPT-5, Gemini 3 e Llama 4 elaborano più tipi di input (testo, immagini, audio, video) all'interno di un'unica architettura. Questi Transformer multimodali utilizzano spazi di embedding unificati e meccanismi di cross-attention per ragionare simultaneamente tra diverse modalità.

Transformer efficienti

La complessità quadratica della self-attention limita la lunghezza del contesto. Diverse innovazioni affrontano questo problema:

• Flash Attention: Ottimizza i pattern di accesso alla memoria per ridurre l'uso della memoria GPU e velocizzare il training di 2-4x
• Rotary Position Embeddings (RoPE): Codifica l'informazione di posizione tramite matrici di rotazione, consentendo una migliore extrapolazione a sequenze più lunghe
• Varianti di attenzione lineare: Linformer, Performer e Longformer riducono la complessità a O(n) per elaborare documenti molto lunghi
• Mixture of Experts (MoE): Attiva solo un sottoinsieme di parametri per token, consentendo modelli più grandi con costi di calcolo simili

Benchmark e prestazioni

Il benchmarking e la valutazione delle prestazioni dei modelli Transformer nell'NLP richiedono un approccio sistematico per valutarne efficacia ed efficienza.

A seconda della natura del compito, ci sono modi e risorse differenti per farlo:

Compiti di traduzione automatica

Quando si affrontano compiti di traduzione automatica, puoi sfruttare dataset standard come WMT (Workshop on Machine Translation) dove i sistemi MT incontrano una varietà di coppie di lingue, ognuna con sfide uniche.

Metriche come BLEU, METEOR, TER e chrF fungono da strumenti di navigazione, guidandoci verso accuratezza e fluidità.

Inoltre, testare su domini diversi come news, letteratura e testi tecnici garantisce l'adattabilità e la versatilità di un sistema MT, rendendolo un vero poliglotta nel mondo digitale.

Benchmark per QA

Per valutare i modelli di QA, usiamo raccolte speciali di domande e risposte, come SQuAD (Stanford Question Answering Dataset), Natural Questions o TriviaQA.

Ognuna è come un gioco diverso con le proprie regole. Per esempio, SQuAD riguarda il trovare risposte in un testo dato, mentre altri sono più simili a un quiz con domande da qualsiasi ambito.

Per vedere quanto bene si comportano questi programmi, usiamo punteggi come Precision, Recall, F1 e talvolta anche l'exact match.

Benchmark per NLI

Quando si tratta di Natural Language Inference (NLI), utilizziamo dataset specifici come SNLI (Stanford Natural Language Inference), MultiNLI e ANLI.

Sono come grandi librerie di variazioni linguistiche e casi insidiosi, che ci aiutano a vedere quanto bene i nostri sistemi comprendono diversi tipi di frasi. Controlliamo principalmente l'accuratezza nel capire se le affermazioni sono in accordo, in contraddizione o non correlate.

È anche importante esaminare come il sistema affronta aspetti linguistici complessi, come quando una parola si riferisce a qualcosa menzionato in precedenza, o la comprensione di 'not', 'all' e 'some'.

Confronto con altre architetture

Nel mondo delle reti neurali, due strutture prominenti sono solitamente confrontate con i Transformer. Ognuna offre vantaggi e sfide distinti, adatti a specifici tipi di elaborazione dei dati. Le RNN, già apparse più volte nell'articolo, e i layer convoluzionali.

Layer ricorrenti

I layer ricorrenti, pietra angolare delle Reti Neurali Ricorrenti (RNN), eccellono nella gestione dei dati sequenziali. La forza di questa architettura risiede nella capacità di eseguire operazioni sequenziali, cruciali per compiti come l'elaborazione del linguaggio o l'analisi di serie temporali. In un layer ricorrente, l'output di uno step precedente viene reinserito nella rete come input per lo step successivo. Questo meccanismo di loop consente alla rete di ricordare informazioni precedenti, fondamentale per comprendere il contesto in una sequenza.

Tuttavia, come abbiamo già discusso, questa elaborazione sequenziale ha due implicazioni principali:

• Può portare a tempi di training più lunghi poiché ogni step dipende dal precedente, rendendo complesso il calcolo parallelo.
• Spesso faticano con dipendenze a lungo termine a causa del problema del gradiente che svanisce, per cui la rete diventa meno efficace nell'apprendere da punti dati distanti in una sequenza.

I modelli Transformer differiscono significativamente dalle architetture con layer ricorrenti poiché sono privi di ricorrenza. Come visto, il layer di Attention dei Transformer affronta entrambi i problemi, rendendoli l'evoluzione naturale delle RNN per le applicazioni NLP.

Layer convoluzionali

Dall'altra parte, i layer convoluzionali, i mattoni delle Convolutional Neural Network (CNN), sono rinomati per l'efficienza nell'elaborazione di dati spaziali come le immagini.

Questi layer utilizzano kernel (filtri) che scorrono sui dati di input per estrarre feature. La larghezza di questi kernel può essere regolata, consentendo alla rete di concentrarsi su feature piccole o grandi, a seconda del compito.

Sebbene i layer convoluzionali siano eccezionali nel catturare gerarchie e pattern spaziali nei dati, incontrano difficoltà con dipendenze a lungo termine. Non tengono intrinsecamente conto dell'informazione sequenziale, risultando meno adatti per compiti che richiedono la comprensione dell'ordine o del contesto di una sequenza.

Ecco perché CNN e Transformer sono adatti a tipi di dati e compiti differenti. Le CNN dominano nella computer vision grazie all'efficienza nell'elaborazione di informazioni spaziali, mentre i Transformer sono la scelta preferita per compiti sequenziali complessi, soprattutto nell'NLP, grazie alla capacità di comprendere dipendenze a lungo raggio.

Svantaggi e limitazioni dei Transformer

Nonostante il successo, i Transformer presentano limitazioni notevoli:

• Complessità quadratica: la self-attention cresce come O(n²) con la lunghezza della sequenza, rendendo contesti molto lunghi costosi dal punto di vista computazionale
• Requisiti di memoria: i modelli di grandi dimensioni richiedono molta memoria GPU, limitando le opzioni di deployment
• Requisiti di dati per il training: i Transformer in genere necessitano di dataset enormi per ottenere prestazioni elevate
• Mancanza di ragionamento esplicito: pur essendo potenti riconoscitori di pattern, i Transformer non eseguono ragionamento simbolico e possono allucinare fatti
• Limitazioni dell'encoding di posizione: i positional encoding standard faticano a generalizzare a lunghezze di sequenza non viste in addestramento

La ricerca continua ad affrontare queste limitazioni tramite innovazioni architetturali come Flash Attention, mixture-of-experts e retrieval-augmented generation (RAG).

Conclusione

In conclusione, i Transformer sono emersi come una svolta monumentale nell'intelligenza artificiale e nell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP).

Gestendo efficacemente i dati sequenziali attraverso il loro meccanismo unico di self-attention, questi modelli hanno superato le RNN tradizionali. La loro capacità di gestire sequenze lunghe in modo più efficiente e di parallelizzare l'elaborazione dei dati accelera significativamente l'addestramento.

Modelli pionieristici come BERT di Google e la serie GPT di OpenAI esemplificano l'impatto trasformativo dei Transformer nel migliorare i motori di ricerca e nel generare testo simile a quello umano.

Di conseguenza, sono diventati indispensabili nel machine learning moderno, spingendo avanti i confini dell'IA e aprendo nuove strade negli avanzamenti tecnologici.

Se vuoi approfondire i Transformer e il loro uso pratico, il nostro articolo su Transformer e Hugging Face è un ottimo punto di partenza! Puoi anche imparare a costruire un Transformer con PyTorch con la nostra guida approfondita.