Scopri come i Large Language Models (LLM) rivoluzionano l'AI con l'NLP avanzato, alimentando chatbot, creazione di contenuti e molto altro. Impara i concetti chiave!
I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) rappresentano un progresso significativo nel campo dell'intelligenza artificiale (AI), in particolare nell'ambito dell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Questi modelli sono caratterizzati da una scala immensa, spesso contenente miliardi di parametri, e vengono addestrati su vasti set di dati comprendenti testo e codice. Questo addestramento approfondito consente ai LLM di comprendere il contesto, generare testi coerenti e simili a quelli umani, tradurre le lingue, rispondere alle domande e svolgere un'ampia gamma di compiti basati sul linguaggio con una notevole competenza. Si tratta di un tipo specifico di modello di Deep Learning (DL) che guida l'innovazione in numerose applicazioni e costituisce una pietra miliare della moderna IA generativa.
Un Large Language Model è fondamentalmente una sofisticata rete neurale (NN), tipicamente basata sull'architettura Transformer, introdotta nell'influente articolo"Attention Is All You Need". Il termine "grande" in LLM si riferisce all'enorme numero di parametri - variabiliregolate durante l'addestramento - che possono variare da miliardi a trilioni. In genere, un numero maggiore di parametri consente al modello di apprendere modelli più complessi dai dati.
I LLM imparano questi schemi attraverso l'apprendimento non supervisionato su enormi corpora di testo raccolti da internet, libri e altre fonti, spesso definiti Big Data. Questo processo li aiuta a comprendere la grammatica, i fatti, le capacità di ragionamento e persino le sfumature come il tono e lo stile, ma può anche portarli ad apprendere i pregiudizi presenti nei dati di formazione. Una capacità fondamentale sviluppata durante l'addestramento è la previsione delle parole successive in una frase. Questa capacità predittiva costituisce la base per compiti più complessi come la generazione di testi, la modellazione del linguaggio e la risposta alle domande.
Esempi noti sono la serie GPT di OpenAI (come GPT-4), i modelli Llama di Meta AI come Llama 3, Gemini di Google DeepMind, e Claude di Anthropic.
La versatilità delle LLM consente di applicarle in diversi ambiti. Ecco due esempi concreti:
La comprensione delle LLM implica la conoscenza di diversi concetti correlati:
Sebbene i LLM eccellano nei compiti linguistici, differiscono in modo significativo dai modelli progettati principalmente per la Computer Vision (CV). I modelli CV, come Ultralytics YOLO di Ultralytics (ad es, YOLOv8YOLOv9, YOLOv10 e YOLO11), sono specializzati nell'interpretazione di informazioni visive provenienti da immagini o video. I loro compiti includono il rilevamento di oggetti, la classificazione di immagini e la segmentazione di istanze.
Tuttavia, il confine si sta attenuando con l'avvento dei modelli multimodali e dei modelli linguistici di visione (VLM). Questi modelli, come GPT-4o di OpenAI o Gemini di Google, integrano la comprensione tra diverse modalità (ad esempio, testo e immagini), consentendo di svolgere attività come la descrizione di immagini o la risposta a domande su contenuti visivi.
Piattaforme come Ultralytics HUB forniscono strumenti e infrastrutture per l'addestramento e la distribuzione di vari modelli di IA, compresi quelli per le attività di visione, facilitando lo sviluppo di diverse applicazioni di IA. Man mano che gli LLM e altri modelli di IA diventano più potenti, le considerazioni sull'etica dell'IA, sulle distorsioni degli algoritmi e sulla privacy dei dati diventano sempre più importanti. Per maggiori informazioni sui concetti di IA e sui confronti tra modelli, esplora la documentazione diUltralytics e le pagine di confronto tra modelli.