STRUTTURA INTERNA LLM SLM 2

Modelli decoder‑only (tipo GPT)

Questi sono i più vicini ai modelli conversazionali moderni (ChatGPT‑like), tutti basati su Transformer autoregressivo.

• GPT‑2 (OpenAI)
  Paper: “Language Models are Unsupervised Multitask Learners” (Radford et al.).
  Codice e pesi: cerca “openai gpt-2 github” per la repo ufficiale, o il modello su Hugging Face (“gpt2”).
  Qui trovi numero di layer, dimensioni, maschera causale, ecc.

• LLaMA / LLaMA 2 (Meta)
  Paper: “LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models” e “LLaMA 2: Open Foundation and Fine‑Tuned Chat Models”.
  Repo: cerca “facebookresearch/llama” e “meta-llama/Llama-2” su GitHub/Hugging Face.
  Ottimo per studiare varianti moderne (RoPE, modifiche a attention, ottimizzazioni di training).

• Mistral 7B / Mixtral (Mistral AI)
  Schede: modelli “Mistral-7B” e “Mixtral-8x7B” su Hugging Face.
  Blog tecnico Mistral: spiegano in dettaglio MoE, routing, struttura dei blocchi.
  Ideali per capire architetture sparse Mixture‑of‑Experts.

• Falcon, GPT‑Neo, GPT‑NeoX, GPT‑J (EleutherAI)
  Paper e repo EleutherAI: ottima “famiglia didattica” perché il codice è molto leggibile.
  Su Hugging Face trovi model card con hyper‑parameter e struttura interna chiaramente documentata.

• Phi‑2 (Microsoft)
  Paper: “Phi-2: The Next Generation of Small Language Models” (ottimo per capire small LLM ottimizzati).
  Repo / model card: cerca “microsoft/phi-2” su Hugging Face.
  Interessante per il focus su dataset curati e architettura compatta.

• Gemma (Google)
  Repo: “google/gemma” su Hugging Face.
  Documentazione tecnica Google: Gemma è un ottimo esempio di LLM open ottimizzato per deployment pratico.

Modelli encoder‑only (tipo BERT)

Usati soprattutto per classificazione, retrieval, NER, ecc. Sono fondamentali per capire la parte “comprensione” nei Transformer.

• BERT (Google)
  Paper: “BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding”.
  Repo: “google-research/bert” su GitHub, + modelli “bert-base-uncased” su Hugging Face.
  Qui vedi chiaramente architettura encoder‑only, attention bidirezionale, tokenizzazione.

• RoBERTa, DeBERTa, ALBERT, DistilBERT
  Tutti con paper dedicati e implementazioni su Hugging Face.
  Utili per capire ottimizzazioni dell’architettura BERT (layer sharing, miglioramenti di attention, training objectives).

Modelli encoder‑decoder (seq2seq stile T5)

Questi modelli ti mostrano la struttura completa encoder + decoder, molto usata per traduzione e task generativi generali.

• T5 / mT5 (Google)
  Paper: “Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text‑to‑Text Transformer”.
  Repo: implementazione T5 in transformers di Hugging Face.
  Perfetti per studiare i blocchi encoder, i blocchi decoder e il meccanismo di cross‑attention.

• BART (Facebook)
  Paper: “BART: Denoising Sequence-to-Sequence Pre-training for Natural Language Generation, Translation, and Comprehension”.
  Repo: presente in transformers.
  Utile per vedere un altro design encoder‑decoder e i pre‑training objectives di tipo “denoising”.

Modelli massivi e collaborativi

Qui trovi esempi di LLM di grande scala, spesso sviluppati da community o consorzi.

• BLOOM (BigScience)
  Paper: “BLOOM: A 176B Parameter Open-Access Multilingual Language Model”.
  Repo: “bigscience/bloom” su Hugging Face.
  Ottimo per vedere come viene documentato un foundation model di grandi dimensioni, con dettagli su training, architettura, dataset.

• Pythia (EleutherAI)
  Serie di modelli con differenti dimensioni, documentati per studi di scaling.
  Repo: su Hugging Face (serie “EleutherAI/pythia-*”).
  Interessanti per studiare come scalano le performance al crescere dei parametri.

Dove guardare il “codice vero” dei Transformer

Se vuoi andare oltre i paper e vedere l’implementazione concreta:

• Libreria Hugging Face Transformers
  Il codice dei modelli citati (GPT‑2, BERT, T5, BART, LLaMA, Gemma, Mistral, ecc.) è in transformers/models//.
  Lì vedi chiaramente: definizione dei blocchi di attention, feed‑forward, layer norm, gestione delle posizioni, maschere, ecc.

• Repository originali su GitHub

  • google-research/bert

  • google-research/t5

  • facebookresearch/fairseq (BART, vecchie versioni di Transformer)

  • meta-llama/llama o simili (per LLaMA)

  • mistralai/mistral-* (se disponibili)
    Queste repo sono ideali per leggere architettura + script di training end‑to‑end.

Suggerimento di percorso di studio

Dato che sei già software engineer, ti propongo una roadmap concreta:

1. Parti da GPT‑2 e BERT
   Leggi i paper, poi apri il codice in Hugging Face e mappa layer, dimensioni, attention, maschere.

2. Passa a LLaMA 2 e Mistral/Mixtral
   Studia come si evolvono le scelte architetturali (RoPE, MoE, ottimizzazioni di training).

3. Guarda T5/BART per il design encoder‑decoder
   Capisci bene cross‑attention e differenze tra encoder‑only, decoder‑only e seq2seq.

4. Approfondisci BLOOM/Pythia per i temi di scaling
   Focalizzati su come documentano scaling, dataset, training regime.

Se vuoi, nel prossimo messaggio posso costruirti una tabella con: modello → link al paper → link alla repo → “cosa impari” da quel modello (attenzione, posizioni, MoE, ecc.), così hai una checklist da seguire.