Architettura del Transformer: Unicità e Innovazione nel NLP

L’Unicità dell’Architettura del Transformer

Introduzione

L’architettura del Transformer ha rivoluzionato il campo del NLP (Natural Language Processing) e del deep learning sin dalla sua introduzione nel 2017. Con l’avvento del Transformer, si è assistito a notevoli miglioramenti nelle prestazioni nei compiti di elaborazione del linguaggio naturale, come la traduzione automatica e la generazione di testo. Ma cosa rende proprio questa architettura così unica e innovativa? In questo articolo, esploreremo le caratteristiche distintive del Transformer e come queste hanno contribuito a ridefinire i modelli di apprendimento profondo nel contesto dell’AI e del machine learning.

Le Fondamenta del Transformer

Il Transformer si basa su due componenti principali: gli encoder e i decoder. Gli encoder elaborano l’input e lo convertono in una rappresentazione numerica, mentre i decoder generano l’output basandosi su questa rappresentazione. Ma cosa rende eccezionali gli encoder e i decoder del Transformer?

Caratteristiche degli Encoder

• Gli encoder del Transformer utilizzano l’**auto

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