Costruzione e ottimizzazione di modelli GPT

Modulo 1: Introduzione ai Modelli GPT 1.Che cos'è un modello GPT Definizione e contesto storico dell'evoluzione dei modelli generativi pre-addestrati (Generative Pretrained Transformers). 2.Architettura di base dei modelli GPT Analisi dell'architettura a trasformatori e dei suoi elementi fondamentali. 3.Applicazioni principali dei modelli GPT Scopi e ambiti di utilizzo di questi modelli nel campo dell'intelligenza artificiale. Modulo 2: Teoria dei Trasformatori 1.Architettura Transformer Studio approfondito dell'architettura transformer su cui si basano i modelli GPT. 2.Mecanismo di Self-Attention Analisi del concetto di self-attention e del suo ruolo nella comprensione del contesto linguistico. 3.Positional Encoding Funzione del positional encoding nell'architettura dei trasformatori per incorporare la sequenzialità. Modulo 3: Addestramento dei Modelli GPT 1.Fasi dell'addestramento pre-addestrato Comprensione delle due fasi: pre-addestramento su grandi quantità di testo e fine-tuning su compiti specifici. 2.Obiettivi dell'addestramento Predizione del token successivo come obiettivo principale. 3.Dataset per l'addestramento Studio dei dataset di testo utilizzati e come influiscono sulla qualità del modello. Modulo 4: Tokenizzazione del Testo 1.Processo di tokenizzazione Definizione e importanza della suddivisione del testo in token per l'addestramento del modello. 2.Tipi di tokenizzazione Tokenizzazione carattere, parola, e sub-parola (byte-pair encoding, BPE). 3.Impatto della tokenizzazione sulle prestazioni del modello Come la scelta del metodo di tokenizzazione influenza la qualità e la velocità. Modulo 5: Architettura di Reti Neurali nei GPT 1.Reti neurali a più strati Comprensione della struttura multistrato nei modelli GPT. 2.Attenzione multi-testa Analisi delle molteplici teste di attenzione che processano informazioni in parallelo. 3.Backpropagation Studio del meccanismo di apprendimento e aggiornamento dei pesi nel modello. Modulo 6: Funzioni di Attivazione nei GPT 1.Funzione di attivazione ReLU Comprensione del ruolo di ReLU (Rectified Linear Unit) nei modelli GPT. 2.Funzioni di attivazione alternative Analisi di altre funzioni di attivazione come GELU (Gaussian Error Linear Unit). 3.Impatto delle funzioni di attivazione sulle prestazioni Come la scelta della funzione di attivazione influisce sul comportamento del modello. Modulo 7: Ottimizzazione del Modello GPT 1.Algoritmi di ottimizzazione Studio di algoritmi come Adam e SGD per minimizzare l'errore del modello. 2.Learning rate Importanza e tuning del learning rate per una corretta convergenza del modello. 3.Regularizzazione e dropout Tecniche per prevenire l'overfitting durante l'addestramento. Modulo 8: Gestione dei Dataset per GPT 1.Preparazione del dataset Tecniche per la pulizia e la normalizzazione dei dati. 2.Dataset bilanciati Importanza di avere un dataset rappresentativo per evitare bias nel modello. 3.Distribuzione e grandezza del dataset Impatto della quantità di dati sulle prestazioni finali. Modulo 9: Addestramento su Grandi Dati 1.Scalabilità del modello GPT Come l'aumento delle dimensioni del dataset e del modello influisce sulle prestazioni. 2.Gestione delle risorse computazionali L'importanza di hardware avanzato (GPU e TPU) per l'addestramento. 3.Distribuzione del carico Tecniche per distribuire l'addestramento su più macchine. Modulo 10: Fine-Tuning di GPT 1.Fine-tuning vs pre-addestramento Differenze e obiettivi delle due fasi di addestramento. 2.Dataset per il fine-tuning Come selezionare dataset specifici per il compito di destinazione. 3.Adattamento del modello a compiti specifici Tecniche per personalizzare il modello in base alle esigenze particolari. Modulo 11: Architetture di Modelli GPT di Ultima Generazione 1.GPT-2 e GPT-3 Evoluzione dei modelli GPT e principali differenze architetturali. 2.Modelli di grandi dimensioni Come il numero di parametri influisce sulla capacità di generazione del linguaggio. 3.Innovazioni nel settore dei trasformatori Approfondimenti su migliorie recenti come GPT-4. Modulo 12: Approccio AI Ethics e Bias nei Modelli GPT 1.Bias nei modelli GPT Come e perché i modelli GPT possono presentare bias linguistici e culturali. 2.Etica nell'uso dell'AI Impatti sociali e considerazioni etiche dell'uso di modelli di linguaggio generativo. 3.Tecniche di mitigazione del bias Metodi per ridurre l'introduzione di bias nei risultati generati. Modulo 13: Valutazione delle Prestazioni di GPT 1.Metriche di valutazione Analisi delle principali metriche utilizzate: Perplexity, BLEU, e altre. 2.Precisione e recall nel contesto GPT Concetti di precisione e recall applicati alla generazione del linguaggio. 3.Validazione incrociata Importanza della validazione incrociata per garantire l'affidabilità del modello. Modulo 14: Tecniche di Riduzione dei Parametri 1.Parametri dei modelli GPT Studio della quantità e dell'importanza dei parametri nei modelli di grandi dimensioni. 2.Distillazione del modello Tecniche per ridurre le dimensioni dei modelli senza perdita significativa di prestazioni. 3.Quantizzazione Riduzione della complessità attraverso la quantizzazione dei parametri. Modulo 15: Archiviazione e Gestione dei Modelli GPT 1.Formati di salvataggio del modello Come salvare un modello GPT per la produzione. 2.Gestione delle versioni del modello Tecniche per gestire più versioni del modello nel tempo. 3.Deploying di modelli GPT Strategie per il rilascio e l'integrazione del modello in ambienti di produzione. Modulo 16: Interpretazione del Risultato di GPT 1.Generazione del testo e controllo della coerenza Tecniche per garantire che il testo generato sia coerente e privo di errori logici. 2.Tuning delle probabilità di output Come controllare la casualità nei risultati generati (parametro di temperatura, top-k sampling). 3.Analisi dei risultati generati Strumenti per verificare la qualità e la consistenza delle risposte fornite dal modello. Modulo 17: Ottimizzazione del Rendimento Computazionale 1.Riduzione del tempo di inferenza Tecniche per ottimizzare il tempo di risposta del modello. 2.Batching e parallelizzazione Tecniche per gestire le richieste in batch e parallelizzare l'esecuzione. 3.Pruning dei modelli Tecniche di pruning per ridurre la complessità senza perdere prestazioni significative. Modulo 18: Robustezza dei Modelli GPT 1.Resistenza agli errori Come rendere il modello robusto di fronte a dati rumorosi o incompleti. 2.Generalizzazione del modello Strategie per migliorare la capacità del modello di generalizzare su dati mai visti prima. 3.Test della robustezza del modello Concetti teorici per verificare la solidità del modello in ambienti variabili. Modulo 19: Adattamento Multilingue dei Modelli GPT 1.Gestione delle lingue multiple Come addestrare e adattare i modelli GPT per diverse lingue. 2.Approcci zero-shot e few-shot Studio della capacità dei modelli GPT di adattarsi a nuovi compiti senza addestramento specifico. 3.Problemi di traduzione automatica Limiti e sfide nella traduzione tra lingue diverse con modelli GPT. Modulo 20: Sicurezza e Privacy nei Modelli GPT 1.Rischi di sicurezza Potenziali minacce legate all'uso di modelli di linguaggio generativo. 2.Riservatezza dei dati Tecniche per garantire la privacy durante l'addestramento su dati sensibili. 3.Normative e compliance Come conformarsi alle normative sulla privacy durante l'uso di modelli GPT.