Costruzione e ottimizzazione di modelli GPT

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.