Cos’è un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) e come ti influenza

L’intelligenza artificiale generativa, come ChatGPT, sta prendendo d’assalto il mondo, ma l’ingrediente segreto dietro di essa, i Large Language Models (LLM), esiste da un po’. Man mano che i LLM diventano sempre più sofisticati, sono pronti a rivoluzionare del tutto il modo in cui interagiamo con la tecnologia. Questo post approfondisce cosa sono gli LLM, come funzionano e come in definitiva incidono su di noi, gli utenti finali.

Che cos’è un modello linguistico di grandi dimensioni?

Modelli linguistici di grandi dimensioni, come GPT-3.5 di OpenAI, rappresentano sistemi complessi di intelligenza artificiale. Questi sono progettati non solo per comprendere il testo simile a quello umano fornito come input, ma anche per generare testo in risposta.

Basati sui principi dell’apprendimento automatico, gli LLM si basano su modelli di trasformazione, un tipo di rete neurale progettata per istruire i computer a elaborare i dati in un modo simile al cervello umano. Il principio di funzionamento di queste reti neurali coinvolge nodi stratificati, che ricordano la struttura osservata nei neuroni biologici.

Gli LLM sono potenti motori basati sui dati. Per funzionare in modo efficace, vengono addestrati con molti esempi. Questi dati consentono loro di comprendere e interpretare le sfumature del linguaggio umano, insieme ad altre informazioni complesse.

Molti LLM attuali sono sottoposti a procedure di formazione che utilizzano set di dati provenienti da Internet, ma questa pratica può essere un’arma a doppio taglio. La qualità dei dati influisce direttamente sulla capacità di un LLM di apprendere le lingue naturali. I programmatori possono affrontare la sfida significativa di filtrare e selezionare set di dati di alta qualità per garantire che il LLM acquisisca una conoscenza accurata e imparziale.

I modelli linguistici di grandi dimensioni rappresentano un punto di svolta per le organizzazioni basate sui dati. Il loro immenso potenziale risiede nell’elaborazione e nella generazione di enormi quantità di informazioni. I modelli più recenti eccellono nel creare risposte immediate e in tempo reale, perfette per ambienti frenetici.

I vantaggi non si fermano qui. Gli LLM sono costruiti su basi solide e adattabili, il che significa che possono essere personalizzati per affrontare esigenze specifiche all’interno di un’organizzazione. La parte migliore? Gli LLM imparano e si evolvono costantemente. Man mano che fornisci loro più dati e perfezioni i loro parametri, la loro precisione e capacità migliorano, rendendoli una risorsa sempre più preziosa.

Differenza tra intelligenza artificiale generativa e LLM

Oggi si parla molto del termine “IA generativa”, ma cos’è ed è diverso dai LLM?

L’intelligenza artificiale generativa è un termine generico per modelli di intelligenza artificiale in grado di generare nuovi contenuti. Questi modelli sono progettati per generare testo o altri media, mentre i modelli linguistici di grandi dimensioni sono specializzati nel testo.

Come funziona un modello linguistico di grandi dimensioni?

Un modello linguistico di grandi dimensioni utilizza un approccio complesso che prevede più fasi:

Pre-allenamento

Al LLM non vengono fornite istruzioni specifiche nella sua formazione senza supervisione con i dati. Invece, elabora semplicemente i dati che gli vengono forniti, consentendogli di identificare autonomamente modelli e relazioni all’interno delle informazioni.

È così che il LLM inizia a sviluppare una comprensione fondamentale del linguaggio. In questa fase può apprendere il significato delle singole parole e come interagiscono tra loro per formare frasi. Inoltre, il modello inizia a distinguere tra diversi significati della stessa parola in base al contesto dato.

Come risultato di questo regime di formazione approfondito, gli LLM sono in grado di soddisfare numerosi casi d’uso, guadagnandosi il titolo di modello di base. La loro capacità di produrre testo per scopi diversi viene definita apprendimento zero-shot.

Ritocchi

L’apprendimento zero-shot offre una versatilità impressionante, ma in molti casi gli sviluppatori e le aziende richiedono prestazioni più specifiche dal loro modello linguistico di grandi dimensioni. La messa a punto risponde a questa esigenza. Introduce una fase di apprendimento supervisionato, in cui il modello riceve una formazione specializzata per migliorare la sua capacità di identificare concetti mirati con maggiore precisione. Ciò consente un livello di controllo e personalizzazione che va oltre le capacità generali dell’apprendimento zero-shot.

Esistono diverse tecniche di fine tuning, di cui la più comune è quella supervisionata. L’apprendimento di trasferimento fornisce un altro approccio, ma è importante notare che tutti i metodi di perfezionamento sono tecnicamente una forma di apprendimento di trasferimento. Questo processo specifico utilizza un modello pre-addestrato come punto di partenza per la messa a punto. Il modello pre-addestrato è già addestrato su compiti simili e questa conoscenza può essere trasferita al nuovo compito.

Rinforzo dall’apprendimento umano

L’apprendimento per rinforzo dal feedback umano (RLHF) rappresenta una strada promettente per migliorare gli LLM, integrando l’input umano nel processo di formazione. Questo approccio consente ai LLM di apprendere e adattarsi in tempo reale, sulla base del feedback dei valutatori umani, affinando le proprie capacità di generazione del linguaggio per soddisfare meglio le aspettative degli utenti.

Sfruttando l’apprendimento per rinforzo dal feedback umano, i modelli linguistici di grandi dimensioni possono raggiungere maggiori livelli di sofisticazione ed efficacia in varie attività legate al linguaggio, avvantaggiando gli utenti in un’ampia gamma di applicazioni e domini.

Cosa dovresti sapere sugli LLM

Man mano che i grandi modelli linguistici diventano più accessibili, stanno cambiando in modo significativo il modo in cui interagiamo con la tecnologia e l’informazione nel loro insieme. Questi modelli consentono una comunicazione più intuitiva e naturale, poiché gli utenti possono interagire con sistemi e applicazioni utilizzando il linguaggio quotidiano, anziché navigare in interfacce complesse e apprendere comandi estranei.

Gli LLM offrono molte applicazioni, che vanno dalla composizione di e-mail e la generazione di codice, alla risposta a domande, alla traduzione di testo e altro ancora. Inoltre, i motori di ricerca sfruttano i LLM per migliorare la pertinenza e il contesto dei loro risultati di ricerca.

Per le aziende, un modello linguistico ampio può aiutare a semplificare le operazioni e a migliorare l’esperienza del cliente. Questi sistemi di intelligenza artificiale possono analizzare grandi quantità di dati per valutare il sentiment dei clienti e personalizzare di conseguenza le strategie di marketing. Inoltre, gli LLM consentono lo sviluppo di chatbot che gestiscono attività di base del servizio clienti, consentendo così agli agenti umani di concentrarsi su incarichi più complessi.

L’ascesa dei LLM sta rivoluzionando anche l’e-commerce personalizzando l’esperienza di acquisto. I clienti desiderano comodità e suggerimenti di prodotti pertinenti e i LLM sono la chiave per fornire esattamente questo. Le aziende possono sfruttare questi modelli per curare contenuti, consigli e servizi personalizzati.

I vantaggi sono chiari: maggiore soddisfazione del cliente, maggiore coinvolgimento e, in definitiva, aumento delle vendite. È in gioco nel modo in cui Spotify crea playlist personalizzate in base alle tue abitudini di ascolto attraverso il suo servizio Discover Weekly e nel modo in cui Netflix adatta i suggerimenti sui film in base alle preferenze.

Man mano che gli LLM continuano ad avanzare e a integrarsi con varie applicazioni e servizi, forniscono agli utenti conoscenze e capacità senza precedenti, trasformando il modo in cui lavoriamo, impariamo e interagiamo nell’era digitale.

L’intelligenza artificiale sta rapidamente espandendo la sua portata, con applicazioni emergenti in quasi tutti i settori immaginabili. Ad esempio, se sei un insegnante, puoi utilizzare questi strumenti di intelligenza artificiale per migliorare le tue lezioni. In alternativa, i liberi professionisti possono impiegare un assistente alle riunioni AI che registrerà le riunioni, prenderà appunti e riassumerà le ore di contenuto.

Credito immagine: Freepik .