Qual è la differenza tra l'apprendimento automatico nella visione artificiale e l'apprendimento automatico in LLM?
Il machine learning, un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale, è stato applicato a vari ambiti, tra cui la visione artificiale e i modelli di apprendimento linguistico (LLM). Ciascuno di questi campi sfrutta tecniche di machine learning per risolvere problemi specifici del dominio, ma differiscono significativamente in termini di tipi di dati, architetture dei modelli e applicazioni. Comprendere queste differenze è essenziale per apprezzare le peculiarità di...
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Introduzione, Cos'è l'apprendimento automatico
Una rete neurale profonda con feedback e propagazione all’indietro funziona particolarmente bene per l’elaborazione del linguaggio naturale?
Le reti neurali profonde (DNN) con feedback e backpropagation sono infatti molto efficaci per le attività di elaborazione del linguaggio naturale (PNL). Questa efficacia deriva dalla loro capacità di modellare modelli e relazioni complessi all'interno dei dati linguistici. Per comprendere a fondo perché queste architetture sono adatte per la PNL, è importante considerare la complessità delle strutture delle reti neurali, della backpropagation
Cos'è un modello di trasformatore?
Un modello trasformatore è un tipo di architettura di deep learning che ha rivoluzionato il campo dell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) ed è stato ampiamente adottato per varie attività come la traduzione, la generazione di testo e l'analisi del sentiment. Introdotto da Vaswani et al. nel documento fondamentale "L'attenzione è tutto ciò di cui hai bisogno" nel 2017, il modello del trasformatore
In che modo il concetto di incorporamenti di parole contestuali, utilizzato in modelli come BERT, migliora la comprensione dei significati delle parole rispetto ai tradizionali incorporamenti di parole?
L'avvento degli incorporamenti di parole contestuali rappresenta un progresso significativo nel campo dell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Gli incorporamenti di parole tradizionali, come Word2Vec e GloVe, sono stati fondamentali nel fornire rappresentazioni numeriche di parole che catturano somiglianze semantiche. Tuttavia, questi incorporamenti sono statici, nel senso che ogni parola ha una singola rappresentazione indipendentemente dalla sua
In che modo il meccanismo di autoattenzione nei modelli di trasformazione migliora la gestione delle dipendenze a lungo raggio nelle attività di elaborazione del linguaggio naturale?
Il meccanismo di auto-attenzione, una componente fondamentale dei modelli di trasformazione, ha migliorato significativamente la gestione delle dipendenze a lungo raggio nei compiti di elaborazione del linguaggio naturale (PNL). Questo meccanismo affronta le limitazioni inerenti alle tradizionali reti neurali ricorrenti (RNN) e alle reti di memoria a lungo termine (LSTM), che spesso hanno difficoltà a catturare le dipendenze su lunghe sequenze a causa della loro natura sequenziale.
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/ADL Advanced Deep Learning, Elaborazione del linguaggio naturale, Apprendimento profondo avanzato per l'elaborazione del linguaggio naturale, Revisione d'esame
Quali sono i modelli storici che hanno gettato le basi per le moderne reti neurali e come si sono evoluti nel tempo?
Lo sviluppo delle moderne reti neurali ha una ricca storia, radicata nei primi modelli teorici e in evoluzione attraverso diverse pietre miliari significative. Questi modelli storici hanno gettato le basi per le architetture e gli algoritmi sofisticati che utilizziamo oggi nel deep learning. Comprendere questa evoluzione è importante per apprezzare le capacità e i limiti degli attuali modelli di reti neurali.
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/ADL Advanced Deep Learning, Reti neurali, Fondamenti di reti neurali, Revisione d'esame