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AI, alla ricerca di alternative al transformer: a che punto siamo


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Il transformer domina i modelli linguistici dal 2017, ma costi, cache in crescita e contesti sempre più lunghi ne mostrano i limiti. Startup e laboratori sperimentano attenzione sparsa, power retention, modelli ibridi, diffusione e architetture per trovare alternative più efficienti e flessibili

Pubblicato il 30 set 2026

Riccardo Petricca

Esperto Industria 4.0 Innovation Manager



transformer AI




Nel giugno del 2017 un gruppo di ricercatori di Google pubblicò su arXiv un lavoro dal titolo poco solenne, “Attention Is All You Need”, in cui veniva descritta una rete neurale battezzata transformer. Chi allora lavorava sull’elaborazione del linguaggio naturale usava reti ricorrenti che masticavano le sequenze un passo alla volta e sulle GPU rendevano male, perché il calcolo era seriale.

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