Dal codice alla conversazione: come funziona un LLM?

I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) sono sistemi avanzati di AI generativa in grado di comprendere e generare testi simili a quelli umani. Questi modelli sono in grado di riconoscere e interpretare le lingue umane, grazie all’addestramento su milioni di gigabyte di dati testuali raccolti su Internet. Le innovazioni basate sugli LLM, come ChatGPT, sono diventate molto note e hanno reso l’AI generativa più accessibile a tutti.

Con il mercato globale degli LLM destinato a raggiungere gli 85,6 miliardi di dollari entro il 2034, molte organizzazioni stanno valutando l’adozione degli LLM nelle diverse funzioni aziendali.

In questo articolo vedremo come funzionano i modelli linguistici di grandi dimensioni e quali sono le loro applicazioni nei diversi settori.

Fig. 1. Gli LLM usano algoritmi di deep learning per generare e comprendere il testo.

L'evoluzione dei modelli linguistici di grandi dimensioni#

La storia dei modelli linguistici di grandi dimensioni si estende per diversi decenni ed è costellata di svolte nella ricerca e scoperte affascinanti. Prima di approfondire i concetti fondamentali, esploriamo alcune delle tappe più importanti.

Ecco una breve panoramica delle tappe fondamentali nello sviluppo degli LLM:

• Anni '60: Joseph Weizenbaum creò ELIZA, uno dei primi chatbot. Usava il confronto di pattern, un metodo con cui il sistema rileva parole chiave nell'input dell'utente e risponde di conseguenza, simulando una conversazione di base.
• Anni '90: furono sviluppate le reti neurali ricorrenti (RNN) per elaborare dati sequenziali come testo o parlato. Potevano ricordare gli input precedenti, ma incontravano difficoltà con le sequenze lunghe; per risolvere questo problema furono create le reti Long Short-Term Memory (LSTM).
• 2014: furono introdotte le unità ricorrenti con porte (GRU), una versione più semplice e veloce delle LSTM. Nello stesso periodo furono sviluppati i meccanismi di attenzione, che consentono all'AI di concentrarsi sulle parti più importanti di una sequenza per comprenderla meglio.
• 2017: l’architettura Transformer ha introdotto un nuovo metodo per elaborare il testo, basato sull’attenzione multi-testa e sull’elaborazione parallela. A differenza delle RNN, i Transformer potevano analizzare intere sequenze contemporaneamente, risultando più veloci e più efficaci nella comprensione del contesto.

Dal 2018, modelli come BERT (rappresentazioni codificatrici bidirezionali dai trasformatori) e GPT (trasformatore generativo preaddestrato) usano i Transformer. BERT ha introdotto l'elaborazione bidirezionale, in cui le informazioni fluiscono sia in avanti sia all'indietro. Questi progressi hanno migliorato notevolmente la capacità di tali modelli di comprendere e generare il linguaggio naturale.

Fig. 2. Evoluzione dei modelli linguistici di grandi dimensioni.

Come funziona un LLM?#

Per capire come funziona un LLM (modello linguistico di grandi dimensioni), è importante innanzitutto chiarire che cos'è esattamente un LLM.

Gli LLM sono un tipo di modello fondazionale: sistemi di AI per uso generale addestrati su enormi dataset. Questi modelli possono essere ottimizzati per attività specifiche e sono progettati per elaborare e generare testo imitando la scrittura umana. Gli LLM sono particolarmente efficaci nel formulare previsioni partendo da prompt minimi e sono ampiamente utilizzati nell’AI generativa per creare contenuti sulla base degli input forniti dalle persone. Possono dedurre il contesto, fornire risposte coerenti e pertinenti, tradurre lingue, riassumere testi, rispondere a domande, supportare la scrittura creativa e persino generare o correggere codice.

Gli LLM sono molto grandi e funzionano utilizzando miliardi di parametri. I parametri sono pesi interni che il modello apprende durante l’addestramento e che gli consentono di generare risultati in base all’input ricevuto. In genere, i modelli con più parametri tendono a offrire prestazioni migliori.

Ecco alcuni esempi di LLM popolari del 2024:

• GPT-4o: rilasciato a maggio 2024, GPT-4o è un modello multimodale di OpenAI. Può elaborare input di testo, immagini, audio e video.
• Claude 3.5: presentato a giugno 2024 da Anthropic, Claude 3.5 si basa sulla serie Claude 3 e offre funzionalità migliorate di elaborazione del linguaggio naturale e risoluzione dei problemi.
• Llama 3: la serie Llama 3 di Meta, rilasciata ad aprile 2024, include modelli con un massimo di 70 miliardi di parametri. Questi modelli open source sono noti per il loro rapporto costo-efficacia e le ottime prestazioni in diversi benchmark.
• Gemini 1.5: lanciato a 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 fondamentali di un LLM#

I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) hanno diversi componenti fondamentali che collaborano per comprendere e rispondere ai prompt degli utenti. Alcuni di questi componenti sono organizzati in livelli. Ogni livello gestisce attività specifiche nella pipeline di elaborazione del linguaggio.

Ad esempio, il livello di embedding converte le parole, o le loro parti, in vettori numerici che ne rappresentano le relazioni.

Su questa base, il livello feedforward analizza questi vettori per individuare schemi. Nel frattempo, le codifiche posizionali aiutano il modello a tenere traccia dell'ordine delle parole.

Un altro componente importante è il meccanismo di attenzione. Aiuta il modello a concentrarsi sulle parti più pertinenti dell’input, permettendogli di dare priorità a parole chiave o frasi rispetto a quelle meno importanti. Consideriamo la traduzione in francese della frase «The cat sat on the mat»: il meccanismo di attenzione garantisce che il modello associ «cat» a «le chat» e «mat» a «le tapis», preservando il significato della frase. Questi componenti collaborano, passo dopo passo, per elaborare e generare testo.

Diversi tipi di LLM#

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

• Modelli zero-shot: questi modelli possono gestire attività per le quali non sono stati addestrati in modo specifico. Usano le conoscenze generali apprese per comprendere nuovi prompt e fare previsioni senza bisogno di ulteriore addestramento.
• Modelli perfezionati: i modelli perfezionati si basano su modelli generali, ma vengono ulteriormente addestrati per attività specifiche. Questo addestramento aggiuntivo li rende molto efficaci nelle applicazioni specializzate.
• Modelli multimodali: questi modelli avanzati possono elaborare e generare diversi tipi di dati, come testo e immagini. Sono progettati per attività che richiedono una combinazione di comprensione testuale e visiva. Alcuni possono anche individuare oggetti nelle immagini, una capacità misurata dalla VLM Leaderboard su dataset di rilevamento del mondo reale.

Il rapporto tra l'elaborazione del linguaggio naturale e gli LLM#

L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) aiuta le macchine a comprendere e usare il linguaggio umano, mentre l'AI generativa si concentra sulla creazione di nuovi contenuti, come testo, immagini o codice. I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) uniscono questi due ambiti. Usano tecniche di NLP per comprendere il linguaggio e poi applicano l'AI generativa per creare risposte originali e simili a quelle umane. Questa combinazione permette agli LLM di elaborare il linguaggio e generare testi creativi e significativi, rendendoli utili per attività come conversazioni, creazione di contenuti e traduzione. Combinando i punti di forza della NLP e dell'AI generativa, gli LLM consentono alle macchine di comunicare in modo naturale e intuitivo.

Fig. 3. La relazione tra AI generativa, NLP e LLM.

Applicazioni degli LLM nei vari settori#

Ora che abbiamo visto che cos'è un LLM e come funziona, esaminiamo alcuni casi d'uso in diversi settori che illustrano il potenziale degli LLM.

Uso degli LLM nella tecnologia legale#

I modelli AI stanno trasformando il settore legale e gli LLM hanno velocizzato notevolmente attività come la ricerca e la stesura di documenti legali per gli avvocati. Possono essere usati per analizzare rapidamente testi giuridici, come leggi e precedenti, e trovare le informazioni necessarie agli avvocati. Gli LLM possono anche aiutare a redigere documenti legali, come contratti o testamenti.

È interessante notare che gli LLM non sono utili soltanto per la ricerca e la stesura di testi: sono anche strumenti preziosi per garantire la conformità legale e semplificare i flussi di lavoro. Le organizzazioni possono usare gli LLM per conformarsi alle normative, individuando potenziali violazioni e fornendo raccomandazioni per affrontarle. Nell’analisi dei contratti, gli LLM possono evidenziare i dettagli più importanti, individuare rischi o errori e suggerire modifiche.

Fig. 4. Panoramica dell'uso degli LLM nella ricerca legale.

Commercio al dettaglio ed e-commerce: chatbot basati su LLM#

Un LLM può analizzare i dati dei clienti, come gli acquisti precedenti, le abitudini di navigazione e l’attività sui social media, per individuare schemi e tendenze. Questo aiuta a creare consigli personalizzati sui prodotti. Le applicazioni integrate con gli LLM possono guidare i clienti durante gli acquisti, ad esempio aiutandoli a scegliere i prodotti, aggiungerli al carrello e completare il pagamento.

Inoltre, i chatbot basati su LLM possono rispondere alle domande più comuni dei clienti su prodotti, servizi e spedizioni. In questo modo, gli addetti all'assistenza clienti possono occuparsi di problemi più complessi. Un ottimo esempio è Rufus, il chatbot AI di Amazon. Usa gli LLM per generare riepiloghi delle recensioni dei prodotti. Rufus può anche consigliare ai clienti le taglie dei capi d'abbigliamento.

Gli LLM nella ricerca e nel mondo accademico#

Un’altra applicazione interessante degli LLM riguarda il settore dell’istruzione. Gli LLM possono generare esercizi e quiz per gli studenti, rendendo l’apprendimento più interattivo.

Ottimizzati con i libri di testo scolastici, gli LLM possono offrire un’esperienza di apprendimento personalizzato, permettendo agli studenti di apprendere secondo i propri ritmi e concentrarsi sugli argomenti che trovano più difficili. Gli insegnanti possono anche usare gli LLM per correggere i lavori degli studenti, come temi e verifiche, risparmiando tempo e potendosi concentrare su altri aspetti dell’insegnamento.

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

Fig. 5. Esempio di traduzione di un testo con un LLM.

Vantaggi e svantaggi dei modelli linguistici di grandi dimensioni#

Gli LLM offrono molti vantaggi: comprendono il linguaggio naturale, automatizzano attività come la sintesi e la traduzione e aiutano a programmare. Possono combinare informazioni provenienti da fonti diverse, risolvere problemi complessi e supportare la comunicazione multilingue, risultando utili in molti settori.

Tuttavia, comportano anche alcune sfide, come il rischio di diffondere informazioni errate, le questioni etiche legate alla creazione di contenuti realistici ma falsi e le occasionali imprecisioni in ambiti critici. Inoltre, possono avere un notevole impatto ambientale: uno studio del 2019 ha stimato che l’addestramento di un singolo modello di grandi dimensioni può produrre una quantità di carbonio pari a quella generata da cinque auto durante il loro intero ciclo di vita. Per usarli in modo responsabile è fondamentale bilanciarne i vantaggi e i limiti.

Punti chiave#

I modelli linguistici di grandi dimensioni stanno trasformando il nostro modo di usare l'AI generativa, facilitando la comprensione e la creazione di testi simili a quelli umani da parte delle macchine. Aiutano settori come quello legale, il commercio al dettaglio e l'istruzione a diventare più efficienti, che si tratti di redigere documenti, consigliare prodotti o creare esperienze di apprendimento personalizzate.

Sebbene gli LLM offrano molti vantaggi, come far risparmiare tempo e semplificare le attività, comportano anche alcune sfide, tra cui problemi di accuratezza, questioni etiche e impatto ambientale. Con il miglioramento di questi modelli, il loro ruolo nella vita quotidiana e sul lavoro è destinato a diventare ancora più importante.

Per saperne di più, visita il nostro repository GitHub e partecipa alla nostra community. Scopri le applicazioni dell’AI nelle auto a guida autonoma e nell’agricoltura nelle pagine dedicate alle nostre soluzioni.