L’architettura Transformer, introdotta nel 2017, ha rivoluzionato il campo del machine learning e dell’elaborazione del linguaggio naturale. È il fondamento su cui si basano ChatGPT, Claude, GPT-4 e praticamente tutti i modelli linguistici di punta nel 2025.
I Transformer risolvono il problema della dipendenza a lungo raggio attraverso il meccanismo di “attention”. Invece di processare le parole sequenzialmente, i Transformer analizzano ogni parola in relazione a tutte le altre, permettendo al modello di capire il contesto completo di una frase indipendentemente dalla distanza tra le parole.
Un modello linguistico è essenzialmente una rete neurale addestrata su miliardi di token di testo. Durante l’addestramento, impara a prevedere la parola successiva basandosi su quelle precedenti. Questa semplice ma potente idea ha portato a AI in grado di generare testo coerente, complesso e umano-simile.
L’evoluzione è stata rapida: dai modelli iniziali come BERT (2018) a GPT-3 (2020) con 175 miliardi di parametri, fino ai modelli attuali del 2025 che hanno raggiunto ordini di grandezza ancora superiori. Ogni evoluzione ha portato miglioramenti significativi in comprensione, ragionamento e capacità di problem-solving.
La sfida attuale riguarda efficienza e sostenibilità. Addestrare questi modelli richiede enormi risorse computazionali e energetiche. Ricerche future si concentreranno su modalità più efficienti di addestramento e inferenza.