Analizzando il ruolo dei layer di embedding nei modelli di linguaggio

I modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) stanno diventando strumenti popolari per molti compiti come capire il linguaggio, scrivere e aiutare nella creazione di applicazioni. Una parte chiave di questi modelli sono i cosiddetti strati di embedding. Questi strati trasformano le parole in rappresentazioni numeriche, rendendo più facile per il modello lavorare con il linguaggio. In termini più semplici, gli strati di embedding cambiano le parole in un formato che un computer può capire, usando metodi speciali progettati per ciascun modello.

Nella nostra ricerca, abbiamo esaminato come diverse aziende creano questi embedding. Abbiamo analizzato modelli popolari di OpenAI, Google e BERT per vedere quanto bene funzionano, soprattutto quando si tratta di dati medici. Volevamo anche vedere come questi embedding confrontano quando misurano quanto siano simili o diversi due frasi.

#L'importanza degli strati di embedding

Perché gli LLM funzionino in modo efficace, devono sapere come distinguere tra le frasi. Ad esempio, nell'analisi del sentiment, un modello deve capire che parole diverse possono esprimere sentimenti simili. Analogamente, nella traduzione, riconoscere quando le parole hanno un significato simile in lingue diverse è fondamentale. Infine, quando si crea un dato sintetico, è vitale che i modelli possano identificare somiglianze tra i punti dati in modo che il contenuto generato soddisfi le esigenze dell'applicazione.

Per raggiungere questo, gli strati di embedding trasformano il testo in vettori numerici. Ogni parola in una frase viene convertita in un punto in uno spazio ad alta dimensione. Durante l'addestramento, il modello impara ad aggiustare come queste parole sono rappresentate in modo da poter catturare relazioni significative.

Ogni metodo di embedding ha il proprio modo di farlo, portando a diversi livelli di accuratezza quando si misura quanto siano simili due frasi. Capire queste differenze è essenziale per compiti come trovare informazioni rilevanti o abbinare documenti.

#Sfide con i modelli iniziali

Nei primi giorni, gli LLM erano bravi a gestire domande e risposte semplici. Tuttavia, man mano che cresceva la domanda per risposte più complesse e sfumate, alcuni modelli faticavano a tenere il passo. Una soluzione che ha guadagnato attenzione è la generazione aumentata da recupero (RAG). Questo approccio combina il recupero di informazioni rilevanti da un database e poi genera risposte usando tali informazioni.

RAG funziona prima tirando contenuti rilevanti in base alla query di un utente. Poi, usa un modello di linguaggio per creare una risposta coerente. Questo metodo è particolarmente utile nei compiti di domanda-risposta, dove l'inclusione di conoscenze esterne è fondamentale per generare output accurati e rilevanti.

Per usare RAG in modo efficace, è importante abbinare le somiglianze tra le frasi in modo accurato. Questo consente al modello di estrarre informazioni rilevanti e fornire agli utenti risposte complete e dettagliate.

#Set di dati per la ricerca

Per la nostra ricerca, abbiamo selezionato un set di dati di domande mediche raccolte da ricerche su Google. Questo set di dati consiste in 3.048 coppie di domande progettate per essere simili nel significato o completamente diverse. Ogni coppia di domande consiste in una domanda che è stata riformulata per mantenere lo stesso intento e un'altra che è rilevante ma differisce nel significato.

Questa configurazione ci consente di analizzare quanto bene diversi modelli possono determinare se due frasi esprimono la stessa idea, nonostante le differenze nella formulazione. Crediamo che questo ci darebbe una chiara visione di quanto siano efficaci i diversi strati di embedding quando applicati a domande mediche.

#Strati di embedding spiegati

Per iniziare la nostra ricerca, abbiamo bisogno di trasformare i nostri dati testuali in vettori utilizzabili usando gli strati di embedding. Questi strati giocano un ruolo importante convertendo input discreti (come parole singole) in una forma continua che il modello può usare. Il processo inizia con una matrice di embedding, che è una raccolta di vettori che rappresentano parole uniche.

Quando il modello incontra una parola, cerca quella parola nella matrice e recupera il suo vettore corrispondente. Questo recupero crea una rappresentazione numerica che il modello può usare per ulteriori elaborazioni.

Abbiamo esaminato tre algoritmi di embedding principali: BERT, gli embedding di OpenAI e gli embedding di PaLM di Google. Ogni metodo ha i suoi punti di forza unici e utilizza diverse strategie per capire le sfumature del linguaggio.

#Algoritmo di embedding BERT

BERT si distingue per la sua capacità di considerare il contesto delle parole in una frase. Elabora il testo in entrambe le direzioni, assicurandosi di catturare il significato completo di una parola in base al suo contesto. Questa tecnica consente a BERT di produrre embedding contestualizzati, essenziali per comprendere strutture di frasi complesse.

BERT è pre-addestrato usando un vasto insieme di testi, permettendogli di apprendere diversi schemi linguistici. Questo ampio addestramento lo aiuta ad adattarsi a diversi compiti, rendendo BERT uno strumento prezioso per molte esigenze di elaborazione linguistica.

#Algoritmo di embedding OpenAI

L'algoritmo di embedding di OpenAI è noto per la sua scala e profondità. Con 175 miliardi di parametri, questo modello è addestrato su un set diversificato di testi di internet, il che migliora la sua capacità di comprendere il linguaggio in vari contesti. La sua architettura include meccanismi di attenzione, che gli consentono di afferrare le relazioni tra le parole all'interno delle frasi.

Questo rende gli embedding di OpenAI particolarmente efficaci. Possono elaborare e rappresentare accuratamente il linguaggio, rendendoli adatti per compiti che richiedono una comprensione profonda. Il modello di OpenAI è anche in grado di apprendere da esempi minimi, il che aggiunge alla sua efficienza.

#Algoritmo di embedding PaLM di Google

L'algoritmo PaLM di Google eccelle nella comprensione del significato delle frasi nel contesto. A differenza degli embedding tradizionali che rappresentano le parole singolarmente, PaLM genera vettori di dimensione fissa per intere frasi. Questo metodo consente di lavorare con vari compiti senza bisogno di aggiustamenti per applicazioni specifiche.

Inoltre, PaLM può accomodare più lingue, rendendolo versatile. È costantemente aggiornato sulla base delle ricerche attuali nell'elaborazione del linguaggio naturale, il che aiuta a migliorare le sue prestazioni nel tempo.

#Calcolo dei Punteggi di somiglianza

Dopo aver generato gli embedding, abbiamo calcolato i punteggi di somiglianza tra ciascuna coppia di domande. Questo ha comportato il passaggio attraverso i nostri dati e l'applicazione di diverse misure di somiglianza.

La somiglianza coseno è una delle metriche più comuni per questo compito. Valuta quanto siano simili due vettori misurando l'angolo tra loro. Un punteggio di 1 indica che i vettori sono simili, mentre un punteggio di -1 indica che sono completamente diversi.

Nella nostra ricerca, abbiamo anche utilizzato algoritmi di somiglianza adattati per gli embedding di BERT, OpenAI e PaLM. Questi algoritmi sono stati progettati per lavorare con i rispettivi embedding per misurare quanto le frasi si corrispondano.

#Rete neurale siamese

Per migliorare l'accuratezza dei punteggi di somiglianza, abbiamo costruito una rete neurale siamese. Questo tipo di rete neurale apprende la relazione tra due input elaborandoli attraverso reti identiche che condividono i loro pesi.

Abbiamo addestrato la rete usando tre tipi di algoritmi di tokenizzazione: BERT, OpenAI e PaLM. Mantenendo tutto il resto costante, abbiamo potuto misurare quanto bene ciascun metodo di embedding si comportasse.

La rete neurale siamese aiuta a confrontare i testi in modo efficace, poiché impara a riconoscere somiglianze tra le frasi tokenizzate.

#Valutazione delle prestazioni

Una volta ottenuti i risultati, abbiamo confrontato i punteggi di somiglianza dei diversi algoritmi. I nostri risultati indicavano che la somiglianza coseno ha performato male, con punteggi di solito sotto 0.2. Questo è previsto a causa della natura basilare dell'algoritmo, che conta le parole corrispondenti senza considerare i loro significati o contesto.

BERT ha performato meglio, con una media intorno a 0.6 in termini di accuratezza. Anche se aveva alcuni punteggi bassi, mostrava generalmente una comprensione molto migliore delle strutture complesse rispetto alla somiglianza coseno.

OpenAI ha superato tutti gli altri, con un'accuratezza media vicino a 0.9. Aveva una bassa variabilità nei risultati, indicando che restituiva costantemente punteggi di somiglianza affidabili.

PaLM ha anche mostrato buone prestazioni, leggermente indietro rispetto a OpenAI ma comunque con buona accuratezza. L'efficienza del modello lo ha reso adatto a vari compiti, convalidando la sua continua rilevanza nel campo.

#Impatto ambientale

Come parte della nostra ricerca, abbiamo anche misurato l'impronta di carbonio di ciascun modello. L'energia consumata durante l'addestramento di questi modelli solleva preoccupazioni sulla sostenibilità, poiché molti data center si basano su fonti di energia non rinnovabili.

BERT ha avuto le emissioni di carbonio più basse per ogni ciclo di addestramento, facendolo un'opzione ecologica. Al contrario, OpenAI ha prodotto le emissioni più alte, riflettendo la sua architettura più complessa.

Le emissioni totali mostravano che mentre PaLM aveva emissioni significative inizialmente, queste si sono stabilizzate dopo diversi cicli di addestramento. Le emissioni di BERT sono quasi raddoppiate nel tempo, mentre OpenAI ha continuato a produrre le emissioni totali più alte.

Queste informazioni sono cruciali per gli sviluppatori che cercano di bilanciare performance e impatto ambientale quando scelgono un modello per varie applicazioni.

#Conclusione

Ogni modello di embedding ha i suoi punti di forza e debolezza. BERT è efficiente e affidabile per compiti più semplici, mentre OpenAI fornisce un'accuratezza eccezionale per applicazioni più complesse, ma comporta un costo ambientale maggiore. Il PaLM di Google si distingue per il suo equilibrio tra performance e sostenibilità, rendendolo una scelta forte per compiti scalabili.

In sintesi, la selezione di un algoritmo di embedding dovrebbe essere guidata dalle esigenze specifiche dell'applicazione e dall'importanza delle considerazioni ambientali.

#Direzioni future della ricerca

Guardando al futuro, puntiamo a esplorare nuovi algoritmi di embedding che stanno emergendo nel campo. Questo ci aiuterà a identificare modelli che possono offrire prestazioni migliori o eco-sostenibilità rispetto a quelli consolidati.

Inoltre, pianifichiamo di ottimizzare la rete neurale siamese che abbiamo sviluppato in questo studio. Affinando i parametri, speriamo di raggiungere un'accuratezza maggiore e creare un algoritmo di punteggio di somiglianza robusto adatto a diverse applicazioni.