Articoli su "Trasformatori"
Indice
I Transformer sono un tipo di rete neurale usata principalmente nel campo dell'intelligenza artificiale, soprattutto per compiti che riguardano il linguaggio e le immagini. Possono capire e generare testo, riconoscere immagini e svolgere vari altri compiti.
Come Funzionano
I Transformer usano una struttura chiamata autoattenzione, che permette loro di concentrarsi su diverse parti dei dati di input per darci un senso. Questo significa che possono considerare il contesto delle parole o dei pixel quando elaborano le informazioni, portando a risultati migliori.
Codifica Posizionale
Per tenere traccia dell'ordine delle parole o degli elementi in una sequenza, i Transformer usano un metodo chiamato codifica posizionale. Questo aiuta il modello a capire dove si inserisce ogni parte all'interno del tutto. I metodi più recenti di codifica posizionale mirano a mantenere queste informazioni sicure, garantendo prestazioni migliori in compiti come la classificazione.
Few-shot Learning
I Transformer possono essere anche efficaci nel few-shot learning, dove il modello impara a riconoscere nuove categorie con pochissimi esempi. Possono usare le conoscenze acquisite da set di dati più ampi per adattarsi rapidamente. Sono stati sviluppati metodi recenti per migliorare come i Transformer si aggiustano in queste situazioni, rendendoli più efficienti per applicazioni nel mondo reale.
Applicazioni
I Transformer sono ampiamente usati in vari ambiti, come tradurre lingue, generare testo e analizzare immagini. La loro flessibilità ed efficacia li rendono strumenti essenziali nello sviluppo moderno dell'IA.