Dal codice alla conversazione: Come funziona un LLM?

I Large Language Models (LLM) sono sistemi avanzati di intelligenza artificiale generativa in grado di comprendere e generare testi simili a quelli umani. Questi modelli sono in grado di riconoscere e interpretare le lingue umane, essendo stati addestrati su milioni di gigabyte di dati testuali raccolti da internet. Le innovazioni alimentate da LLM come ChatGPT sono diventate famose, rendendo l'IA generativa più accessibile a tutti. 

Con il mercato globale degli LLM destinato a raggiungere 85,6 miliardi di dollari entro il 2034, molte organizzazioni si stanno concentrando sull'adozione degli LLM in tutte le loro funzioni aziendali.

In questo articolo esploreremo il funzionamento dei modelli linguistici di grandi dimensioni e le loro applicazioni in vari settori. Iniziamo!

‍

L'evoluzione dei modelli linguistici di grandi dimensioni

La storia dei modelli linguistici di grandi dimensioni abbraccia diversi decenni, ricchi di scoperte e scoperte affascinanti. Prima di immergerci nei concetti fondamentali, esploriamo alcune delle pietre miliari più importanti.

Ecco una rapida carrellata di tappe fondamentali nello sviluppo degli LLM:

• 1960s: Joseph Weizenbaum creò ELIZA, uno dei primi chatbot. Utilizzava il pattern matching, un metodo in cui il sistema rileva le parole chiave nell'input dell'utente e risponde di conseguenza, simulando una conversazione di base.

• 1990s: Le reti neurali ricorrenti (RNN) furono sviluppate per elaborare dati sequenziali come il testo o il parlato. Erano in grado di ricordare gli input passati, ma avevano difficoltà con le sequenze lunghe, e questo portò alla creazione delle reti LSTM (Long Short-Term Memory) per gestire questo problema.

• 2014: Le Gated Recurrent Units (GRU) sono state introdotte come versione più semplice e veloce delle LSTM. Nello stesso periodo sono stati sviluppati meccanismi di attenzione che consentono all'intelligenza artificiale di concentrarsi sulle parti più importanti di una sequenza per una migliore comprensione.

• 2017: Transformer ha introdotto un nuovo modo di elaborare il testo utilizzando l'attenzione multitesta e l'elaborazione parallela. A differenza delle RNN, potevano analizzare intere sequenze in una sola volta, rendendole più veloci e in grado di comprendere meglio il contesto.

Dal 2018, modelli come BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) e GPT (Generative Pre-trained Transformer) hanno utilizzato i trasformatori per introdurre l'elaborazione bidirezionale, in cui le informazioni fluiscono sia in avanti che indietro. Questi progressi hanno migliorato notevolmente la capacità di questi modelli di comprendere e generare il linguaggio naturale.

‍

Come funziona un LLM?

Per capire come funziona un LLM (Large Language Model), è importante innanzitutto chiarire cosa sia esattamente un LLM. 

Gli LLM sono un tipo di modello di base, ovvero sistemi di intelligenza artificiale di uso generale addestrati su enormi serie di dati. Questi modelli possono essere messi a punto per compiti specifici e sono progettati per elaborare e generare testo in modo da imitare la scrittura umana. I LLM eccellono nel fare previsioni a partire da richieste minime e sono ampiamente utilizzati nell'IA generativa per creare contenuti basati su input umani. Sono in grado di dedurre il contesto, fornire risposte coerenti e pertinenti, tradurre lingue, riassumere testi, rispondere a domande, assistere nella scrittura creativa e persino generare o eseguire il debug del codice.

Gli LLM sono incredibilmente grandi e operano utilizzando miliardi di parametri. I parametri sono pesi interni che il modello apprende durante l'addestramento, consentendogli di generare output in base agli input ricevuti. In genere, i modelli con più parametri tendono a fornire prestazioni migliori.

Ecco alcuni esempi di LLM popolari:

• GPT-4o: Rilasciato nel maggio 2024, GPT-4o è l'ultimo modello multimodale di OpenAI. Può elaborare testi, immagini, audio e video.
• Claude 3.5: Introdotto nel giugno del 2024 da Anthropic, Claude 3.5 si basa sulla serie Claude 3 e offre migliori capacità di elaborazione del linguaggio naturale e di risoluzione dei problemi.
• Lama 3: La serie Llama 3 di Meta, rilasciata nell'aprile 2024, comprende modelli con fino a 70 miliardi di parametri. Questi modelli open-source sono noti per la loro economicità e per le ottime prestazioni in vari benchmark. 
• Gemini 1.5: Lanciato nel febbraio 2024 da Google DeepMind, Gemini 1.5 è un modello multimodale in grado di gestire testo, immagini e altri tipi di dati.

I componenti chiave di un LLM

I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) hanno diversi componenti chiave che lavorano insieme per comprendere e rispondere alle richieste degli utenti. Alcuni di questi componenti sono organizzati in livelli. Ogni livello gestisce compiti specifici nella pipeline di elaborazione del linguaggio. 

Ad esempio, il livello di incorporazione scompone le parole in parti più piccole e identifica le relazioni tra di esse. 

Sulla base di ciò, il livello feedforward analizza questi pezzi per trovare degli schemi. In modo simile, il livello ricorrente assicura che il modello mantenga l'ordine corretto delle parole. 

Un altro componente importante è il meccanismo di attenzione. Aiuta il modello a concentrarsi sulle parti più rilevanti dell'input, permettendogli di dare priorità a parole o frasi chiave rispetto a quelle meno importanti. Prendiamo il caso della traduzione di "Il gatto si è seduto sul tappeto" in francese: il meccanismo di attenzione assicura che il modello allinei "gatto" con "le chat" e "tappeto" con "le tapis", preservando il significato della frase. Questi componenti lavorano insieme passo dopo passo per elaborare e generare il testo. 

Diversi tipi di LLM

Tutti gli LLM condividono gli stessi componenti fondamentali, ma possono essere costruiti e adattati per scopi specifici. Ecco alcuni esempi di diversi tipi di LLM e delle loro capacità uniche:

• Modelli a colpo zero: Questi modelli sono in grado di gestire compiti per i quali non sono stati specificamente addestrati. Utilizzano le conoscenze generali che hanno appreso per capire i nuovi suggerimenti e fare previsioni senza bisogno di ulteriore formazione.
• Modelli perfezionati: I modelli perfezionati si basano su modelli generali ma vengono addestrati ulteriormente per compiti specifici. Questo addestramento aggiuntivo li rende molto efficaci per le applicazioni specializzate.
• Modelli multimodali: Questi modelli avanzati possono elaborare e generare più tipi di dati, come testo e immagini. Sono progettati per compiti che richiedono una combinazione di comprensione testuale e visiva.

In che modo l'elaborazione del linguaggio naturale è correlata agli LLM

L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) aiuta le macchine a comprendere e lavorare con il linguaggio umano, mentre l'IA generativa si concentra sulla creazione di nuovi contenuti come testi, immagini o codice. I Large Language Models (LLM) uniscono questi due campi. Utilizzano tecniche di PNL per comprendere il linguaggio e poi applicano l'IA generativa per creare risposte originali e simili a quelle umane. Questa combinazione permette agli LLM di elaborare il linguaggio e di generare testi creativi e significativi, rendendoli utili per attività come le conversazioni, la creazione di contenuti e la traduzione. Unendo i punti di forza dell'NLP e dell'IA generativa, le LLM permettono alle macchine di comunicare in modo naturale e intuitivo.

‍

Applicazioni degli LLM in vari settori

Ora che abbiamo spiegato cos'è e come funziona un LLM, diamo un'occhiata ad alcuni casi d'uso in diversi settori che mostrano il potenziale degli LLM.

Utilizzo di LLM in Legal Tech

I modelli di intelligenza artificiale stanno trasformando l'industria legale e gli LLM hanno reso molto più veloci per gli avvocati compiti come la ricerca e la redazione di documenti legali. Possono essere utilizzati per analizzare rapidamente testi legali, come leggi e casi passati, per trovare le informazioni di cui gli avvocati hanno bisogno. Gli LLM possono anche aiutare a scrivere documenti legali, come contratti o testamenti. 

È interessante notare che gli LLM non sono utili solo per la ricerca e la redazione, ma sono anche strumenti preziosi per garantire la conformità legale e ottimizzare i flussi di lavoro. Le organizzazioni possono utilizzare gli LLM per conformarsi alle normative, identificando potenziali violazioni e fornendo raccomandazioni per risolverle. Durante la revisione dei contratti, gli LLM possono evidenziare dettagli chiave, identificare rischi o errori e suggerire modifiche.

‍

Commercio al dettaglio ed e-commerce: Chatbot alimentati dall'intelligenza artificiale con gli LLM

Un LLM può analizzare i dati dei clienti, come gli acquisti passati, le abitudini di navigazione e l'attività sui social media, per individuare modelli e tendenze. Questo aiuta a creare raccomandazioni personalizzate per i prodotti. Le applicazioni integrate con gli LLM possono guidare i clienti nell'acquisto dei prodotti, aiutandoli a scegliere gli articoli, ad aggiungerli al carrello e a completare il checkout. 

Inoltre, i chatbot basati su LLM possono rispondere alle più comuni domande dei clienti su prodotti, servizi e spedizioni. In questo modo i rappresentanti del servizio clienti possono occuparsi di questioni più complesse. Un ottimo esempio è l'ultimo chatbot AI di Amazon, Rufus. Utilizza le LLM per generare riassunti delle recensioni dei prodotti. Rufus è anche in grado di rilevare le recensioni false e di consigliare ai clienti le taglie dei vestiti.

LLM nella ricerca e nel mondo accademico

Un'altra interessante applicazione dei LLM è nel settore dell'istruzione. Le LLM possono generare problemi di pratica e quiz per gli studenti, rendendo l'apprendimento più interattivo. 

Se abbinati ai libri di testo scolastici, gli LLM possono offrire un'esperienza di apprendimento personalizzata, permettendo agli studenti di imparare al proprio ritmo e di concentrarsi sugli argomenti che ritengono più impegnativi. Gli insegnanti possono anche utilizzare gli LLM per valutare i lavori degli studenti, come saggi e test, risparmiando tempo e permettendo loro di concentrarsi su altri aspetti dell'insegnamento. 

Inoltre, questi modelli possono tradurre libri di testo e materiali di studio in diverse lingue, aiutando gli studenti ad accedere ai contenuti educativi nella loro lingua madre.

‍

Pro e contro dei modelli linguistici di grandi dimensioni

I LLM offrono molti vantaggi grazie alla comprensione del linguaggio naturale, all'automazione di attività come la sintesi e la traduzione e all'aiuto nella codifica. Possono combinare informazioni provenienti da fonti diverse, risolvere problemi complessi e supportare la comunicazione multilingue, rendendoli utili in molti settori. 

Tuttavia, comportano anche delle sfide, come il rischio di diffondere disinformazione, le preoccupazioni etiche legate alla creazione di contenuti realistici ma falsi e le occasionali imprecisioni in aree critiche. Inoltre, hanno un impatto ambientale significativo: la formazione di un singolo modello può produrre una quantità di carbonio pari a quella di cinque automobili. Bilanciare i loro vantaggi con questi limiti è fondamentale per utilizzarli in modo responsabile.

Punti di forza

I modelli linguistici di grandi dimensioni stanno rivoluzionando il modo in cui utilizziamo l'intelligenza artificiale generativa, rendendo più facile per le macchine comprendere e creare testi simili a quelli umani. Stanno aiutando settori come quello legale, della vendita al dettaglio e dell'istruzione a diventare più efficienti, sia che si tratti di redigere documenti, consigliare prodotti o creare esperienze di apprendimento personalizzate. 

Se da un lato i LLM offrono molti vantaggi, come il risparmio di tempo e la semplificazione dei compiti, dall'altro presentano anche delle sfide, come i problemi di accuratezza, le preoccupazioni etiche e l'impatto ambientale. Con il miglioramento di questi modelli, sono destinati a svolgere un ruolo ancora più importante nella nostra vita quotidiana e sul posto di lavoro.

Per saperne di più, visita il nostro repository GitHub e partecipa alla nostra comunità. Scopri le applicazioni dell'intelligenza artificiale nelle auto a guida autonoma e nell'agricoltura sulle nostre pagine dedicate alle soluzioni. 🚀