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dta reg (aaaa-mm-gg)

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<h2 id="modelli-decoderonly-tipo-gpt" class="font-editorial font-bold mb-2 mt-4 [.has-inline-images_&amp;]:clear-end text-lg first:mt-0 md:text-lg [hr+&amp;]:mt-4">Modelli decoder‑only (tipo GPT)</h2>
Questi sono i pi&ugrave; vicini ai modelli conversazionali moderni (ChatGPT‑like), tutti basati su Transformer autoregressivo.
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GPT‑2 (OpenAI) Paper: &ldquo;Language Models are Unsupervised Multitask Learners&rdquo; (Radford et al.). Codice e pesi: cerca &ldquo;openai gpt-2 github&rdquo; per la repo ufficiale, o il modello su Hugging Face (&ldquo;gpt2&rdquo;). Qui trovi numero di layer, dimensioni, maschera causale, ecc.
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LLaMA / LLaMA 2 (Meta) Paper: &ldquo;LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models&rdquo; e &ldquo;LLaMA 2: Open Foundation and Fine‑Tuned Chat Models&rdquo;. Repo: cerca &ldquo;facebookresearch/llama&rdquo; e &ldquo;meta-llama/Llama-2&rdquo; su GitHub/Hugging Face. Ottimo per studiare varianti moderne (RoPE, modifiche a attention, ottimizzazioni di training).
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Mistral 7B / Mixtral (Mistral AI) Schede: modelli &ldquo;Mistral-7B&rdquo; e &ldquo;Mixtral-8x7B&rdquo; su Hugging Face. Blog tecnico Mistral: spiegano in dettaglio MoE, routing, struttura dei blocchi. Ideali per capire architetture sparse Mixture‑of‑Experts.
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Falcon, GPT‑Neo, GPT‑NeoX, GPT‑J (EleutherAI) Paper e repo EleutherAI: ottima &ldquo;famiglia didattica&rdquo; perch&eacute; il codice &egrave; molto leggibile. Su Hugging Face trovi model card con hyper‑parameter e struttura interna chiaramente documentata.
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Phi‑2 (Microsoft) Paper: &ldquo;Phi-2: The Next Generation of Small Language Models&rdquo; (ottimo per capire small LLM ottimizzati). Repo / model card: cerca &ldquo;microsoft/phi-2&rdquo; su Hugging Face. Interessante per il focus su dataset curati e architettura compatta.
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Gemma (Google) Repo: &ldquo;google/gemma&rdquo; su Hugging Face. Documentazione tecnica Google: Gemma &egrave; un ottimo esempio di LLM open ottimizzato per deployment pratico.
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<h2 id="modelli-encoderonly-tipo-bert" class="font-editorial font-bold mb-2 mt-4 [.has-inline-images_&amp;]:clear-end text-lg first:mt-0 md:text-lg [hr+&amp;]:mt-4">Modelli encoder‑only (tipo BERT)</h2>
Usati soprattutto per classificazione, retrieval, NER, ecc. Sono fondamentali per capire la parte &ldquo;comprensione&rdquo; nei Transformer.
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BERT (Google) Paper: &ldquo;BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding&rdquo;. Repo: &ldquo;google-research/bert&rdquo; su GitHub, + modelli &ldquo;bert-base-uncased&rdquo; su Hugging Face. Qui vedi chiaramente architettura encoder‑only, attention bidirezionale, tokenizzazione.
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RoBERTa, DeBERTa, ALBERT, DistilBERT Tutti con paper dedicati e implementazioni su Hugging Face. Utili per capire ottimizzazioni dell&rsquo;architettura BERT (layer sharing, miglioramenti di attention, training objectives).
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<h2 id="modelli-encoderdecoder-seq2seq-stile-t5" class="font-editorial font-bold mb-2 mt-4 [.has-inline-images_&amp;]:clear-end text-lg first:mt-0 md:text-lg [hr+&amp;]:mt-4">Modelli encoder‑decoder (seq2seq stile T5)</h2>
Questi modelli ti mostrano la struttura completa encoder + decoder, molto usata per traduzione e task generativi generali.
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T5 / mT5 (Google) Paper: &ldquo;Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text‑to‑Text Transformer&rdquo;. Repo: implementazione T5 in <code>transformers</code> di Hugging Face. Perfetti per studiare i blocchi encoder, i blocchi decoder e il meccanismo di cross‑attention.
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BART (Facebook) Paper: &ldquo;BART: Denoising Sequence-to-Sequence Pre-training for Natural Language Generation, Translation, and Comprehension&rdquo;. Repo: presente in <code>transformers</code>. Utile per vedere un altro design encoder‑decoder e i pre‑training objectives di tipo &ldquo;denoising&rdquo;.
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<h2 id="modelli-massivi-e-collaborativi" class="font-editorial font-bold mb-2 mt-4 [.has-inline-images_&amp;]:clear-end text-lg first:mt-0 md:text-lg [hr+&amp;]:mt-4">Modelli massivi e collaborativi</h2>
Qui trovi esempi di LLM di grande scala, spesso sviluppati da community o consorzi.
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BLOOM (BigScience) Paper: &ldquo;BLOOM: A 176B Parameter Open-Access Multilingual Language Model&rdquo;. Repo: &ldquo;bigscience/bloom&rdquo; su Hugging Face. Ottimo per vedere come viene documentato un foundation model di grandi dimensioni, con dettagli su training, architettura, dataset.
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Pythia (EleutherAI) Serie di modelli con differenti dimensioni, documentati per studi di scaling. Repo: su Hugging Face (serie &ldquo;EleutherAI/pythia-*&rdquo;). Interessanti per studiare come scalano le performance al crescere dei parametri.
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<h2 id="dove-guardare-il-codice-vero-dei-transformer" class="font-editorial font-bold mb-2 mt-4 [.has-inline-images_&amp;]:clear-end text-lg first:mt-0 md:text-lg [hr+&amp;]:mt-4">Dove guardare il &ldquo;codice vero&rdquo; dei Transformer</h2>
Se vuoi andare oltre i paper e vedere l&rsquo;implementazione concreta:
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Libreria Hugging Face Transformers Il codice dei modelli citati (GPT‑2, BERT, T5, BART, LLaMA, Gemma, Mistral, ecc.) &egrave; in <code>transformers/models/&lt;nome_modello&gt;/</code>. L&igrave; vedi chiaramente: definizione dei blocchi di attention, feed‑forward, layer norm, gestione delle posizioni, maschere, ecc.
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Repository originali su GitHub
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<code>google-research/bert</code>
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<code>google-research/t5</code>
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<code>facebookresearch/fairseq</code> (BART, vecchie versioni di Transformer)
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<code>meta-llama/llama</code> o simili (per LLaMA)
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<code>mistralai/mistral-*</code> (se disponibili) Queste repo sono ideali per leggere architettura + script di training end‑to‑end.
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<h2 id="suggerimento-di-percorso-di-studio" class="font-editorial font-bold mb-2 mt-4 [.has-inline-images_&amp;]:clear-end text-lg first:mt-0 md:text-lg [hr+&amp;]:mt-4">Suggerimento di percorso di studio</h2>
Dato che sei gi&agrave; software engineer, ti propongo una roadmap concreta:
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Parti da GPT‑2 e BERT Leggi i paper, poi apri il codice in Hugging Face e mappa layer, dimensioni, attention, maschere.
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Passa a LLaMA 2 e Mistral/Mixtral Studia come si evolvono le scelte architetturali (RoPE, MoE, ottimizzazioni di training).
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Guarda T5/BART per il design encoder‑decoder Capisci bene cross‑attention e differenze tra encoder‑only, decoder‑only e seq2seq.
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Approfondisci BLOOM/Pythia per i temi di scaling Focalizzati su come documentano scaling, dataset, training regime.
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Se vuoi, nel prossimo messaggio posso costruirti una tabella con: modello &rarr; link al paper &rarr; link alla repo &rarr; &ldquo;cosa impari&rdquo; da quel modello (attenzione, posizioni, MoE, ecc.), cos&igrave; hai una checklist da seguire.
&nbsp;

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