LOGISTAR — Scheda Oggetto

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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.

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ID: 68069 • Tipo: WPG • Reg: 2026-07-01 • Mod: 29/07/2026 20:16