ARCHITETTURA INTELLIGENZA ARTIFICIALE

Architettura Transformers:

1. Transformers Auto regressivi:

  • Come funzionano: Immagina di scrivere una storia parola per parola.

Ogni volta che scrivi una parola nuova, la scegli pensando a quelle che hai già scritto.

I transformers auto regressivi fanno la stessa cosa: aggiungono una parola alla volta,

basandosi su quelle precedenti.

  • Esempio: Se inizi la frase con "Il cane correva...", il robot auto regressivo aggiungerà probabilmente parole come "nel parco" o "dietro alla palla".

2. Transformers Auto encoder (o Masked Language Models):

  • Come funzionano: Questi modelli funzionano come se giocassero a un gioco di indovinelli! Nascondono una parola nella frase e poi cercano di capire quale parola manca.

  • Esempio: Se dai al robot una frase come "Il gatto [manca] sulla sedia", il robot penserà e proverà

a indovinare che "[manca]" potrebbe essere "dorme" o "salta".

3. Seq2Seq Transformers:

  • Come funzionano: Immagina un robot che sa parlare due lingue, ad esempio italiano e francese. Gli dai una frase in italiano e lui la trasforma in francese o viceversa.

Questo tipo di transformer funziona bene per le traduzioni.

  • Esempio: Se gli dici "ciao", lui potrebbe rispondere "bonjour". Sta traducendo parola per parola, ma cercando di mantenere il senso.

4. Vision Transformers (ViT):

  • Come funzionano: Immagina un puzzle. Quando guardi ogni pezzo, puoi capire che cosa rappresenta guardando i dettagli, ma è solo mettendo insieme tutti i pezzi che capisci l’immagine completa. Il Vision Transformer prende un’immagine, la divide in tanti piccoli "pezzi" e poi prova a capire cosa rappresenta l’immagine.

  • Esempio: Gli dai una foto di un cane. Lui la dividerà in tanti pezzi, analizzerà cose come le orecchie, gli occhi, e poi dirà "Ah, è un cane!"

5. Multimodal Transformers:

  • Come funzionano: Questi robot sono speciali perché sanno capire più cose allo stesso tempo, come immagini e parole. È come se riuscissero a leggere e guardare allo stesso tempo,

capendo il legame tra l’immagine e la descrizione.

  • Esempio: Gli mostri una foto di un gelato e scrivi "un dolce freddo". Lui capisce che il gelato è qualcosa di "freddo" e "dolce" e collega l’immagine alla descrizione.

6. Transformers di Codifica (Encoder-only):

  • Come funzionano: Questi transformers leggono e analizzano il testo, come se leggessero un libro senza rispondere. È come un bambino che ascolta la storia e capisce cosa succede, ma senza parlare.

  • Esempio: Gli dai un’email e lui può dire se è "importante" o "non importante", ma non aggiungerà altre parole.

7. Transformers di Decodifica (Decoder-only):

  • Come funzionano: Questi transformers sono bravi a creare storie o risposte.

Funzionano come un narratore che ha poche indicazioni e completa il racconto.

  • Esempio: Gli dai l’inizio di una storia come "Una volta c’era una principessa...", e lui continua la storia inventando il resto, parlando da solo.

8. Long-form Transformers (o Long-Range Transformers):

  • Come funzionano: Questi transformers sono come dei lettori pazienti che riescono a leggere testi molto lunghi senza perdere il filo. Sono fatti per analizzare interi libri o lunghi articoli senza dimenticare i dettagli iniziali.

  • Esempio: Gli dai un lungo racconto e, anche se è lungo, lui ti può dire di cosa parla tutto insieme, come un riassunto del libro.

9. Graph Transformers:

  • Come funzionano: Pensa a un robot che capisce come sono collegati tra loro vari amici in una rete di amicizia. Lui osserva chi è amico di chi e capisce chi potrebbe essere amico di qualcuno, anche se non si conoscono ancora.

  • Esempio: Se Marco è amico di Luca, e Luca è amico di Sara, il robot potrebbe suggerire che anche Marco e Sara potrebbero diventare amici, perché hanno un amico in comune!

Esempi di utilizzo:

Assistenza virtuale e chatbot:

Un'azienda potrebbe implementare una chatbot basato su LLM sul proprio sito web per fornire assistenza clienti 24/7, rispondendo a domande frequenti e guidando gli utenti attraverso processi come resi o prenotazioni

Analisi dei contratti:

Uno studio legale potrebbe utilizzare una piattaforma come Kira Systems per analizzare rapidamente grandi volumi di contratti, estraendo automaticamente informazioni chiave e identificando clausole potenzialmente problematiche

Traduzione automatica:

Un'azienda internazionale potrebbe utilizzare strumenti come DeepL o Google Translate, basati su LLM, per tradurre documenti aziendali o comunicazioni con partner stranieri in modo rapido ed accurato.

Generazione di contenuti:

Un team di marketing potrebbe utilizzare un LLM per generare bozze di post sui social media, descrizioni di prodotti o newsletter, accelerando il processo creativo

Ricerca scientifica:

I ricercatori potrebbero impiegare LLM per analizzare rapidamente grandi quantità di articoli scientifici, identificando tendenze e connessioni tra diversi studi

Sviluppo di software:

Gli sviluppatori potrebbero utilizzare LLM per generare bozze di codice, debuggare programmi esistenti o ottenere suggerimenti su best practices di programmazione

Analisi del sentiment:

Un'azienda potrebbe utilizzare LLM per analizzare automaticamente le recensioni dei clienti o i commenti sui social media, valutando il sentiment generale verso i propri prodotti o servizi