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Scopri BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), un framework open-source di machine learning sviluppato da Google per l’elaborazione del linguaggio naturale. Scopri come l’architettura bidirezionale dei Transformer di BERT rivoluziona la comprensione linguistica dell’IA, le sue applicazioni nell’NLP, chatbot, automazione e i principali progressi della ricerca.
Un modello trasformatore è un tipo di rete neurale specificamente progettato per gestire dati sequenziali, come testo, parlato o dati temporali. A differenza dei modelli tradizionali come RNN e CNN, i trasformatori utilizzano un meccanismo di attenzione per pesare l'importanza degli elementi nella sequenza di input, consentendo prestazioni potenti in applicazioni come NLP, riconoscimento vocale, genomica e altro ancora.
Un Generative Pre-trained Transformer (GPT) è un modello di intelligenza artificiale che sfrutta tecniche di deep learning per produrre testo che imita da vicino la scrittura umana. Basato sull'architettura transformer, GPT impiega meccanismi di self-attention per una gestione e generazione efficiente del testo, rivoluzionando le applicazioni NLP come la creazione di contenuti e i chatbot.
