I trasformatori nell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) sono un tipo di intelligenza artificiale (AI) che si occupa di far sì che i computer comprendano ed elaborino meglio il linguaggio naturale. Sono una componente cruciale dell’attuale ondata di sviluppi dell’intelligenza artificiale e sono sempre più utilizzati in applicazioni come la traduzione automatica, il riepilogo o la classificazione del testo.
Il concetto di trasformatore deriva dal modo in cui sono strutturati: come blocchi di "trasformazione" che possono essere disposti in vari modi per adattarsi a compiti diversi. Ogni blocco di trasformazione contiene un token di input e un token di output. L'input è un vettore di parole che rappresenta un insieme di proprietà di una parola, come la sua parte del discorso e il suo significato. L'output è una previsione della probabilità del verificarsi di una determinata parola in un dato contesto.
L'esempio più importante di trasformatori è il BERT (Bidirection Encoder Representations for Transformers) di Google. BERT è un modello per il pre-addestramento di reti neurali ricorsive (RNN) che consentono loro di elaborare segnali in entrambe le direzioni. Altri trasformatori popolari sono GPT-2, UnifiedQA e XLNet.
L'utilizzo dei trasformatori nella PNL presenta numerosi vantaggi. Innanzitutto, possono elaborare e interpretare i segnali provenienti da entrambe le direzioni, consentendo risultati più accurati. In secondo luogo, stanno rapidamente diventando lo standard per le attività di PNL che richiedono set di dati di grandi dimensioni e informazioni più complesse. In terzo luogo, possono favorire una comprensione sofisticata del linguaggio, ad esempio classificando i risultati della ricerca in modo più accurato e comprendendo il contesto e le espressioni colloquiali.
I trasformatori stanno rapidamente diventando uno strumento indispensabile per lo sviluppo della PNL e dell’intelligenza artificiale e si stanno gradualmente facendo strada in un’ampia gamma di applicazioni. Man mano che vengono condotte ulteriori ricerche e sviluppati algoritmi migliori, è probabile che la loro popolarità e utilità continueranno ad aumentare.
