Nell’intelligenza artificiale, un ruolo fondamentale lo gioca un LLM. Ma cos’è un modello linguistico di grandi dimensioni? Ecco una guida completa.
Se in passato ti sei già informato sul reale funzionamento dell’intelligenza artificiale, molto probabilmente almeno una volta ti sarai imbattuto nel termine LLM. I tanto chiacchierati modelli linguistici di grandi dimensioni sono parte del motore che alimenta l’AI, sebben siano in pochi a conoscerne il reale funzionamento.
Questi LLM vengono utilizzati per tantissime funzionalità diverse appartenenti all’universo dell’intelligenza artificiale, e ce ne sono tanti altri che aspettano solo di essere scoperti e lanciati.
Se vuoi saperne di più o partire da zero nella conoscenza degli LLM, sei nel posto giusto. In questa guida, ti spiegheremo tutto quello che devi sapere su una tecnologia fondamentale per il corretto funzionamento dell’AI.
Cosa sono gli LLM
Un LLM ,ossia un modello linguistico di grandi dimensioni, altro non è che un modello di machine learning che include al suo interno un’enorme mole di dati e informazioni. Ognuna di essere è preaddestrata su un’altrettanta grande quantità di dati. Di base, il suo compito è di trasformare con le reti neurali ciò che vi è all’interno, tramite il sistema di encoder e decoder.
Questi ultimi estraggono il significato intrinseco di una sequenza di testo, per poter comprendere la correlazione tra le singole parole e le frasi in cui sono contenute. Qui entrano in gioco gli LLM Transformer, ossia tecnologie capaci di ricevere training senza alcuna supervisione. Questo perché, come natura intrinseca del machine learning, imparano da soli.
In passato, quando ancora non esistevano gli LLM, il loro compito era svolto dalle reti neurali ricorrenti. Cosa è cambiato? Che queste ultime elaboravano gli input in sequenza, mentre i trasformatori riescono a elaborare intere sequenze in parallelo.
A cosa servono gli LLM
Ma per quale motivo i modelli linguistici di grandi dimensioni sono così importanti per l’AI? Partiamo dicendo che ogni modello può svolgere attività molto diverse tra di loro. Per esempio riassumere un documento, tradurre una frase in un’altra lingua, completare una frase o rispondere una domanda.
Ma non solo perché, con le ultime evoluzioni, gli LLM riescono persino ad effettuare previsioni su eventi futuri. Semplicemente basandosi sui dati già ottenuti e sul tipo di input generativo.
Quando entrano a far parte di chatbot noti, lo fanno in quantità inimmaginabili. Per fare alcuni esempi, OpenAI con ChatGPT può ricevere input per lavorare anche interi libri con un singolo comando. Un altro esempio è il modello Jurassic-1 di AI21 Labs, che dispone di 178 miliardi di parametri.
Come funzionano gli LLM
In che modo lavorano gli LLM? Per un corretto funzionamento, questi modelli devono saper rappresentare correttamente le parole. Con le forme precedenti di machine learning, veniva utilizzata una tabella numerica per rappresentare una parola, una forma che però non era in grado di riconoscere la correlazione tra i vari termini o i significati simili.
Un limite che col tempo è stato superato, proprio grazie ai vettori multidimensionali di cui si avvale oggi il LLM. Vengono in gergo chiamati incorporamenti di parole, proprio perché riescono a rappresentare ogni termine in modo che quelle con significati simili o altre relazioni vengano accomunate nello spazio vettoriale.
Potendo sfruttare al meglio gli incorporamenti di parole, i trasformatori sono in grado di elaborare il testo con rappresentazioni numeriche. Così da poter comprendere il contesto di parole e frasi simili, oltre a relazioni tra altri termini.
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Dove si applicano gli LLM
I modelli linguistici di grandi dimensioni vengono oggi applicati per una lunga serie di funzionalità diverse. Queste sono alcune delle più note e diffuse:
- Classificazione del testo: tramite il clustering, gli LLM riescono a identificare testi con significati simili. Possono per esempio essere utili per misurare la soddisfazione dei clienti, la relazione tra i testi e la ricerca dei documenti;
- Generazione di codice: gli LLM sono tra gli strumenti più importanti per generare stringhe di codice tramite l’intelligenza artificiale. Tra questi, figurano anche Python, JavaScript e Ruby come linguaggi di programmazione;
- Generazione del testo: così come per le stringhe di codice, gli LLM sono spesso fondamentali anche per la generazione del testo. In particolare, è possibile applicarli per completare frasi, per scrivere documenti e molto altro;
- Scrittura di testi: sempre più chatbot sfruttano gli LLM per scrivere testi da zero. E si va dalle email a interi articoli di giornale, passando per caption da mettere sui social network o guide tecniche;
- Risposte: grazie agli LLM, è possibile ottenere risposte a domande specifiche grazie all’aiuto degli archivi digitali.
Come si allenano gli LLM
Per poter funzionare al meglio, anche gli LLM hanno bisogno di allenamento. Soprattutto quando si parla di reti neurali basate su trasformatori di grandi dimensioni.
Il processo di training viene di solito eseguito grazie a moli enormi di dati di alta qualità. C’è un modello che regola i valori dei parametri, fino a quando non riesce a prevedere corretamente il token successivo e la sequenza precedente di token di input. Questo avviene grazie a tecniche di autoapprendimento che insegnano direttamente al modello in che modo regolare i parametri.
Conclusa questa fase, gli LLM possono adattarsi per eseguire attività con set piccoli di dati supervisionati. AD oggi, esistono tre modelli di apprendimento comuni:
- Zero-shot: una tecnica di apprendimento che permette agli LLM di rispondere a moltissime richieste senza ricevere un training specifico;
- Con pochi elementi: si forniscono alcuni esempi pertinenti di training per migliorare le prestazioni in un’area specifica;
- Ottimizzazione: si estende l’apprendimento, quando i data scientist addestrano un modello per regolarne i parametri con dati aggiuntivi.
Quali sono le prospettive future degli LLM
Se già oggi gli LLM sono già a uno stadio piuttosto avanzato di sviluppo, in molti ipotizzano quelli che potrebbero essere i risvolti futuri di una tecnologia così impattante. L’obiettivo al momento è avvicinare questi sistemi alle prestazioni umane, un processo complicato ma non così impossibile come si poteva pensare.
Già oggi, ci sono alcuni esempi di tipo robotico che riescono ad emulare (e persino superare) il cervello umano. Dunque innanzitutto ci dobbiamo aspettare capacità aumentate, con una precisione maggiore e funzionalità migliori. Si prospetta anche la formazione audiovisiva, non più solo per il testo ma anche con contenuti multimediali.
Secondo gli esperti, gli LLM saranno un fattore capace di cambiare l’ambiente di lavoro. In che modo? Riducendo al minimo le attività monotone e ripetitive, grazie all’aiuto di chatbot per servizi clienti e tante altre possibilità oggi ancora inesplorate.
Infine, gli LLM saranno un potente mezzo per lo sviluppo dell’AI conversazionale, grazie ai vari Alexa, Google Assistant e Siri che potranno giovane di strumenti sempre più avanzati. L’idea è di poter interpretare meglio l’intento degli utenti, rispondendo anche a comandi sofisticati in maniera precisa.
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