Nel contesto del digital marketing e dell'intelligenza artificiale, un Transformer è un tipo di modello di deep learning basato su un'architettura che è stata introdotta per la prima volta in un documento di ricerca del 2017 intitolato "Attention is All You Need" di Vaswani et al. I Transformer hanno rivoluzionato il campo dell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) grazie alla loro capacità di gestire e comprendere testo con un'efficienza e una precisione senza precedenti.
L'architettura Transformer si basa principalmente su un meccanismo di "self-attention", che permette al modello di assegnare importanza differenziata a diverse parole o elementi in un testo, indipendentemente dalla loro posizione nella sequenza. Questo approccio consente ai Transformer di processare intere frasi o paragrafi in parallelo, migliorando le prestazioni rispetto ai modelli sequenziali come le reti neurali ricorrenti (RNN) o le LSTM.
Nel digital marketing, i modelli Transformer vengono utilizzati in una vasta gamma di applicazioni, tra cui la generazione di contenuti, l'analisi del sentiment, la personalizzazione delle esperienze utente, il riconoscimento del linguaggio e la traduzione automatica. Strumenti come GPT (Generative Pre-trained Transformer) e BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) sono esempi di modelli Transformer che hanno avuto un impatto significativo nel settore, rendendo più efficaci le strategie di marketing basate sull'analisi dei dati e sull'automazione.
