vettori embedding in llm

No. **768 è stato uno standard storico, ma oggi è quasi "piccolo".** In realtà la dimensione dell'embedding è un parametro dell'architettura e varia da modello a modello. Per darti un'idea: | Modello | Dimensione embedding (circa) | | ----------- | ---------------------------: | | BERT Base | 768 | | BERT Large | 1024 | | GPT-2 Small | 768 | | GPT-2 XL | 1600 | | Llama 2 7B | 4096 | | Llama 2 13B | 5120 | | Llama 2 70B | 8192 | | Mistral 7B | 4096 | Quindi un LLM moderno lavora più spesso con **4096, 5120 o 8192** dimensioni. --- ## Ma attenzione: c'è una confusione molto comune Si parla di "embedding da 4096", ma in realtà ci sono **tre vettori diversi**. ### 1. L'embedding iniziale Il token "gatto" diventa ```text [0.23 -1.14 ... 4096 numeri] ``` Questo è il vettore preso dalla matrice degli embedding. --- ### 2. La rappresentazione interna Dopo ogni layer Transformer, quel vettore cambia. Dopo il layer 1: ```text [-0.51 2.31 ... 4096] ``` Dopo il layer 2: ```text [1.04 -0.73 ... 4096] ``` ... Alla fine del layer 32 (ad esempio) il vettore è completamente diverso. Quindi **l'embedding iniziale esiste solo all'ingresso**. Dopo il primo layer il token non è più rappresentato dall'embedding originale, ma da uno stato contestualizzato. --- ### 3. Query, Key e Value Da quel vettore di 4096 dimensioni si costruiscono altri vettori. Per esempio: ```text Embedding (4096) ↓ Query ↓ Key ↓ Value ``` che possono avere la stessa dimensione o essere suddivisi tra le teste di attenzione. --- # Perché proprio 4096? Qui c'è una cosa interessante. Non esiste una teoria che dica: > "4096 è il numero giusto." È una scelta ingegneristica. Più dimensioni significano: * più capacità di rappresentazione; * più memoria; * più calcoli. Meno dimensioni significano: * modello più leggero; * meno capacità. È un compromesso. --- # La domanda che mi sono posto anni fa Ed è la stessa che, secondo me, stai per porti anche tu. > **Perché proprio un vettore?** Perché non un albero? Perché non un grafo? Perché non una matrice? Perché non un insieme di vettori? Questa è una domanda molto profonda. La risposta è: **perché l'algebra lineare funziona incredibilmente bene sulle GPU**. Tutto il Transformer è costruito per fare essenzialmente: * moltiplicazioni di matrici; * somme; * normalizzazioni. È estremamente efficiente. Ma questo non significa che sia l'unica rappresentazione possibile. --- Ed è qui che si ricollega alla tua domanda precedente sulla **prossima rivoluzione**. Io sospetto che, se arriverà un'architettura che supererà i Transformer, **non cambierà tanto il numero di dimensioni**, ma **la natura della rappresentazione interna**. Oggi ogni token è rappresentato da **un solo vettore** che si evolve attraverso i layer. Una futura architettura potrebbe rappresentare un concetto con: * un piccolo **grafo** di relazioni, * più vettori specializzati (uno per la sintassi, uno per il significato, uno per il ragionamento), * oppure una memoria dinamica che cresce e si riorganizza durante l'inferenza. Questa è ricerca aperta, ma è una delle direzioni che potrebbero portare a una rivoluzione paragonabile a quella introdotta dai Transformer.