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dta reg (aaaa-mm-gg)

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La possibilit&agrave; di decidere quali layer aggiornare non dipende tanto dal singolo modello, ma dal fatto che il modello sia open-source (quindi pesi e architettura accessibili) e dal framework di training che usi. Con qualsiasi LLM open-source moderno (LLaMA, Mistral, Gemma, ecc.) puoi scegliere di aggiornare solo alcuni layer, se il framework te lo permette.[<a href="https://www.datacamp.com/it/blog/top-open-source-llms">datacamp</a>]
<h2 id="famiglie-di-llm-open-source-adatte" 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">Famiglie di LLM open-source adatte</h2>
Quasi tutte le famiglie open-source usate oggi per fine-tuning permettono la selezione dei layer (via codice/config):
<ul class="marker:text-quiet list-disc pl-8">
<li class="py-0 my-0 prose-p:pt-0 prose-p:mb-2 prose-p:my-0 [&amp;&gt;p]:pt-0 [&amp;&gt;p]:mb-2 [&amp;&gt;p]:my-0">
LLaMA 2 / 3 / 3.1 (Meta)[<a href="https://www.unite.ai/it/the-only-guide-you-need-to-fine-tune-llama-3-or-any-other-open-source-model/">unite</a>]
</li>
<li class="py-0 my-0 prose-p:pt-0 prose-p:mb-2 prose-p:my-0 [&amp;&gt;p]:pt-0 [&amp;&gt;p]:mb-2 [&amp;&gt;p]:my-0">
Mistral / Mixtral (Mistral AI)[<a href="https://www.datacamp.com/it/blog/top-open-source-llms">datacamp</a>]
</li>
<li class="py-0 my-0 prose-p:pt-0 prose-p:mb-2 prose-p:my-0 [&amp;&gt;p]:pt-0 [&amp;&gt;p]:mb-2 [&amp;&gt;p]:my-0">
Gemma (Google)[<a href="https://www.datacamp.com/it/blog/top-open-source-llms">datacamp</a>]
</li>
<li class="py-0 my-0 prose-p:pt-0 prose-p:mb-2 prose-p:my-0 [&amp;&gt;p]:pt-0 [&amp;&gt;p]:mb-2 [&amp;&gt;p]:my-0">
Phi-3 (Microsoft)[<a href="https://www.datacamp.com/it/blog/top-open-source-llms">datacamp</a>]
</li>
<li class="py-0 my-0 prose-p:pt-0 prose-p:mb-2 prose-p:my-0 [&amp;&gt;p]:pt-0 [&amp;&gt;p]:mb-2 [&amp;&gt;p]:my-0">
Qwen, Yi, altri modelli open-source &ldquo;HF style&rdquo;[<a href="https://www.datacamp.com/it/blog/top-open-source-llms">datacamp</a>]
</li>
</ul>
In pratica: se il modello &egrave; su Hugging Face in formato Transformers, o supportato da librerie come litgpt, puoi decidere quali parametri addestrare (layer specifici, solo output head, solo adapter, ecc.).[<a href="https://pypi.org/project/litgpt/">pypi</a>]
<h2 id="dove-decidi-i-layer-livello-framework" 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 &ldquo;decidi i layer&rdquo;: livello framework</h2>
Il controllo fine dei layer avviene nel codice/trainer, non nel modello in s&eacute;:
<ul class="marker:text-quiet list-disc pl-8">
<li class="py-0 my-0 prose-p:pt-0 prose-p:mb-2 prose-p:my-0 [&amp;&gt;p]:pt-0 [&amp;&gt;p]:mb-2 [&amp;&gt;p]:my-0">
Hugging Face Transformers + PEFT / Accelerate: puoi creare adattatori LoRA solo su alcuni layer (es. ultimi N, solo attention, solo MLP, ecc.).[<a href="https://www.unite.ai/it/the-only-guide-you-need-to-fine-tune-llama-3-or-any-other-open-source-model/">unite</a>]
</li>
<li class="py-0 my-0 prose-p:pt-0 prose-p:mb-2 prose-p:my-0 [&amp;&gt;p]:pt-0 [&amp;&gt;p]:mb-2 [&amp;&gt;p]:my-0">
litgpt: &egrave; pensato come implementazione &ldquo;hackable&rdquo; dei principali LLM open-source, proprio per permettere modifiche mirate a layer e pesi.[<a href="https://pypi.org/project/litgpt/">pypi</a>]
</li>
<li class="py-0 my-0 prose-p:pt-0 prose-p:mb-2 prose-p:my-0 [&amp;&gt;p]:pt-0 [&amp;&gt;p]:mb-2 [&amp;&gt;p]:my-0">
Altri framework come Axolotl, Unsloth, LLaMA Factory espongono parametri tipo &ldquo;target_modules&rdquo; o &ldquo;layers to train&rdquo; per decidere dove applicare LoRA o quali layer sbloccare.[<a href="https://www.unite.ai/it/the-only-guide-you-need-to-fine-tune-llama-3-or-any-other-open-source-model/">unite</a>]
</li>
</ul>
Quindi puoi, ad esempio, dire: &ldquo;applica LoRA solo agli ultimi 4 blocchi transformer di LLaMA 3&rdquo; o &ldquo;addestra solo la classification head su Gemma&rdquo;.
<h2 id="esempio-concreto-scenario-da-dev" 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">Esempio concreto (scenario &ldquo;da dev&rdquo;)</h2>
Se prendi LLaMA 3 open-source su HF e lo finetuni con QLoRA:
<ul class="marker:text-quiet list-disc pl-8">
<li class="py-0 my-0 prose-p:pt-0 prose-p:mb-2 prose-p:my-0 [&amp;&gt;p]:pt-0 [&amp;&gt;p]:mb-2 [&amp;&gt;p]:my-0">
Nel config/ codice puoi indicare quali moduli sono target di LoRA (es. <code>q_proj</code>, <code>v_proj</code> degli ultimi K layer).[<a href="https://www.unite.ai/it/the-only-guide-you-need-to-fine-tune-llama-3-or-any-other-open-source-model/">unite</a>]
</li>
<li class="py-0 my-0 prose-p:pt-0 prose-p:mb-2 prose-p:my-0 [&amp;&gt;p]:pt-0 [&amp;&gt;p]:mb-2 [&amp;&gt;p]:my-0">
Tutti gli altri layer restano frozen, quindi stai di fatto scegliendo quali layer aggiornare.[<a href="https://www.unite.ai/it/the-only-guide-you-need-to-fine-tune-llama-3-or-any-other-open-source-model/">unite</a>]
</li>
</ul>
Lo stesso vale per Mistral, Gemma, Phi-3, ecc., perch&eacute; condividono architetture transformer simili e interfacce HF compatibili.[<a href="https://www.datacamp.com/it/blog/top-open-source-llms">datacamp</a>]
Per avere la struttura interna dei layer di Mistral (es. Mistral‑7B) in pratica devi usare il codice o i weights open-source (tipicamente via Hugging Face / repo ufficiale) e ispezionare il modello con una libreria tipo PyTorch/HuggingFace Transformers.[<a href="https://arxiv.org/html/2310.06825">arxiv</a>]
<h2 id="fonti-ufficiali-sulla-struttura" 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">Fonti &ldquo;ufficiali&rdquo; sulla struttura</h2>
<ul class="marker:text-quiet list-disc pl-8">
<li class="py-0 my-0 prose-p:pt-0 prose-p:mb-2 prose-p:my-0 [&amp;&gt;p]:pt-0 [&amp;&gt;p]:mb-2 [&amp;&gt;p]:my-0">
Paper Mistral‑7B su arXiv: descrive architettura generale (decoder-only Transformer, Grouped-Query Attention, Sliding Window Attention, ecc.).[<a href="https://mistral.ai/news/announcing-mistral-7b/">mistral</a>]
</li>
<li class="py-0 my-0 prose-p:pt-0 prose-p:mb-2 prose-p:my-0 [&amp;&gt;p]:pt-0 [&amp;&gt;p]:mb-2 [&amp;&gt;p]:my-0">
Card del modello su Hugging Face <code>mistralai/Mistral-7B-v0.1</code>: indica scelte architetturali principali e parametri.[<a href="https://huggingface.co/mistralai/Mistral-7B-v0.1">huggingface</a>]
</li>
<li class="py-0 my-0 prose-p:pt-0 prose-p:mb-2 prose-p:my-0 [&amp;&gt;p]:pt-0 [&amp;&gt;p]:mb-2 [&amp;&gt;p]:my-0">
Post ufficiale Mistral &ldquo;Flash and Furious&rdquo;: spiega in dettaglio sliding-window attention layer per layer.[<a href="https://mistral.ai/news/announcing-mistral-7b/">mistral</a>]
</li>
</ul>
Queste fonti ti danno la descrizione ad alto livello; per vedere davvero &ldquo;come sono fatti i layer&rdquo; devi guardare il codice del modello (Transformers o implementazioni didattiche).
<h2 id="come-ispezionare-i-layer-in-pratica" 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">Come ispezionare i layer in pratica</h2>
Con Hugging Face, ad esempio:
<ol class="marker:text-quiet list-decimal pl-8">
<li class="py-0 my-0 prose-p:pt-0 prose-p:mb-2 prose-p:my-0 [&amp;&gt;p]:pt-0 [&amp;&gt;p]:mb-2 [&amp;&gt;p]:my-0">
Carichi il modello Mistral‑7B.
</li>
<li class="py-0 my-0 prose-p:pt-0 prose-p:mb-2 prose-p:my-0 [&amp;&gt;p]:pt-0 [&amp;&gt;p]:mb-2 [&amp;&gt;p]:my-0">
Guardi <code>model.config</code> per numero di layer, dimensioni, ecc.[<a href="https://huggingface.co/mistralai/Mistral-7B-v0.1">huggingface</a>]
</li>
<li class="py-0 my-0 prose-p:pt-0 prose-p:mb-2 prose-p:my-0 [&amp;&gt;p]:pt-0 [&amp;&gt;p]:mb-2 [&amp;&gt;p]:my-0">
Iteri su <code>model.layers</code> (o struttura analoga) per vedere i singoli blocchi (attenzione, MLP, norm, ecc.).[<a href="https://www.emergentmind.com/topics/mistral-7b-model">emergentmind</a>]
</li>
</ol>
Implementazioni &ldquo;hackable&rdquo; come litgpt espongono in modo chiaro i blocchi interni, proprio per studiarne la struttura e modificarli. Inoltre esistono repo didattici che contengono il codice del modello Mistral commentato layer per layer, ad esempio quelli legati a video di spiegazione dell&rsquo;architettura.[<a href="https://www.youtube.com/watch?v=UiX8K-xBUpE">youtube</a>][<a href="https://pypi.org/project/litgpt/">pypi</a>]
<h2 id="cosa-trovi-dentro-un-layer-mistral" 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">Cosa trovi dentro un layer Mistral</h2>
Dal paper e dalla doc si ricava che ogni layer di Mistral‑7B &egrave; un blocco Transformer con:[<a href="https://medium.com/data-science/mistral-7b-explained-towards-more-efficient-language-models-7f9c6e6b7251">medium</a>]
<ul class="marker:text-quiet list-disc pl-8">
<li class="py-0 my-0 prose-p:pt-0 prose-p:mb-2 prose-p:my-0 [&amp;&gt;p]:pt-0 [&amp;&gt;p]:mb-2 [&amp;&gt;p]:my-0">
Grouped‑Query Attention (GQA) invece della classica multi‑head uniforme.[<a href="https://www.emergentmind.com/topics/mistral-7b-model">emergentmind</a>]
</li>
<li class="py-0 my-0 prose-p:pt-0 prose-p:mb-2 prose-p:my-0 [&amp;&gt;p]:pt-0 [&amp;&gt;p]:mb-2 [&amp;&gt;p]:my-0">
Sliding Window Attention: ogni layer pu&ograve; attenzionare solo una finestra di token precedenti (es. 4096), con effetto di receptive field che cresce con la profondit&agrave;.[<a href="https://mistral.ai/news/announcing-mistral-7b/">mistral</a>]
</li>
<li class="py-0 my-0 prose-p:pt-0 prose-p:mb-2 prose-p:my-0 [&amp;&gt;p]:pt-0 [&amp;&gt;p]:mb-2 [&amp;&gt;p]:my-0">
RMSNorm e Rotary Positional Embeddings (RoPE) applicati ai layer invece della LayerNorm classica.[<a href="https://medium.com/data-science/mistral-7b-explained-towards-more-efficient-language-models-7f9c6e6b7251">medium</a>]
</li>
<li class="py-0 my-0 prose-p:pt-0 prose-p:mb-2 prose-p:my-0 [&amp;&gt;p]:pt-0 [&amp;&gt;p]:mb-2 [&amp;&gt;p]:my-0">
Feed-forward (MLP) ottimizzato per efficienza (dimensioni e attivazioni scelte per il rapporto qualit&agrave;/costo).[<a href="https://arxiv.org/html/2310.06825">arxiv</a>]
</li>
</ul>
Questa struttura &egrave; ripetuta per tutti i blocchi del Transformer, con parametri condivisi secondo il design del modello (7B parametri totali).[<a href="https://arxiv.org/html/2310.06825">arxiv</a>]
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tipo ogg.

cat

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proprietario

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