Modelli linguistici di grandi dimensioni pratici

Capitolo 10. Creare modelli di incorporazione del testo

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Text modelli di incorporazione sono alla base di molte potenti applicazioni di elaborazione del linguaggio naturale. Pongono le basi per potenziare tecnologie già notevoli come i modelli di generazione del testo. In questo libro abbiamo già utilizzato i modelli di embedding in diverse applicazioni, come la classificazione supervisionata, la classificazione non supervisionata, la ricerca semantica e persino per dare memoria a modelli di generazione del testo come ChatGPT.

È quasi impossibile sopravvalutare l'importanza dei modelli di incorporamento nel settore, in quanto sono la forza trainante di moltissime applicazioni. Per questo motivo, in questo capitolo discuteremo una serie di modi in cui possiamo creare e perfezionare un modello di incorporamento per aumentarne il potere rappresentativo e semantico.

Iniziamo a scoprire cosa sono i modelli di incorporazione e come funzionano in generale.

Modelli di incorporazione

Embeddings e i modelli di embedding sono già stati trattati in diversi capitoli (Capitoli 4, 5 e 8), dimostrando così la loro utilità. Prima di addestrare un modello di questo tipo, ricapitoliamo ciò che abbiamo imparato con i modelli di embedding.

I dati testuali non strutturati di per sé sono spesso difficili da elaborare. Non si tratta di valori che possiamo elaborare, ...