Oggi il mondo è in fermento con i LLM, abbreviazione di Large Language models. Non passa giorno senza l’annuncio di un nuovo modello linguistico, alimentando la paura di perdere qualcosa nello spazio dell’intelligenza artificiale. Tuttavia, molti hanno ancora difficoltà con i concetti di base degli LLM, rendendo difficile tenere il passo con i progressi. Questo articolo è rivolto a coloro che desiderano approfondire il funzionamento interno di tali modelli di intelligenza artificiale per avere una solida conoscenza dell’argomento. Con questo in mente, presento alcuni strumenti e articoli che possono aiutare a consolidare i concetti e ad abbattere i concetti dei LLM in modo che possano essere facilmente compresi.
· 1. Il trasformatore illustrato di Jay Alammar
· 2. Il GPT-2 illustrato di Jay Alammar
· 3. Visualizzazione LLM di Brendan Bycroft
· 4. Strumento tokenizzatore di OpenAI
· 5. Comprendere i token GPT di Simon Wilson
· 6. I modelli di machine learning memorizzano o generalizzano? -Un esplorabile di PAIR
Sono sicuro che molti di voi hanno già familiarità con questo articolo iconico. Jay è stato uno dei primi pionieri nella scrittura di articoli tecnici con potenti visualizzazioni. Una rapida navigazione in questo blog ti farà capire cosa sto cercando di insinuare. Nel corso degli anni, ha ispirato molti scrittori a seguire l’esempio e l’idea dei tutorial è cambiata da semplice testo e codice a visualizzazioni coinvolgenti. Comunque, torniamo al Transformer illustrato. L’architettura del trasformatore è l’elemento fondamentale di tutti i modelli linguistici con trasformatori (LLM). Pertanto, è essenziale comprenderne le basi, che è ciò che Jay fa magnificamente. Il blog copre concetti cruciali come:
- Uno sguardo ad alto livello al modello del trasformatore
- Esplorando il trasformatore…
Fonte: towardsdatascience.com
