Dal codice alla conversazione: Come funziona un LLM?

L'evoluzione dei modelli linguistici di grandi dimensioni

La storia dei modelli linguistici di grandi dimensioni abbraccia diversi decenni, ricchi di progressi nella ricerca e di 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 crea 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) sono state sviluppate per elaborare dati sequenziali come il testo o il parlato. Queste reti erano in grado di ricordare gli input passati, ma avevano difficoltà con le sequenze lunghe, il che portò alla creazione di reti LSTM (Long Short-Term Memory) per gestire questo problema.

• 2014: Vengono introdotte le Gated Recurrent Units (GRU), una versione più semplice e veloce delle LSTM. Nello stesso periodo vengono 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, possono 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.

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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 insiemi 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 funzionano con 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 testo, immagini, audio e video.
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• Claude 3.5: Introdotto nel giugno 2024 da Anthropic, Claude 3.5 si basa sulla serie Claude 3 e fornisce migliori capacità di elaborazione del linguaggio naturale e di risoluzione dei problemi.
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• Lama 3: La serie Llama 3 di Meta, rilasciata nell'aprile 2024, comprende modelli con un massimo di 70 miliardi di parametri. Questi modelli open-source sono noti per la loro economicità e le ottime prestazioni in vari benchmark.
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• 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.

Come l'elaborazione del linguaggio naturale si relaziona con i 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 testo, 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 consente 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, gli LLM permettono alle macchine di comunicare in modo naturale e intuitivo.

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Applicazioni dei 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 nel settore delle tecnologie legali

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 giuridici, come leggi e casi passati, per trovare le informazioni di cui gli avvocati hanno bisogno. I 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 snellire 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.

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LLM nella ricerca e nel mondo accademico

Un'altra interessante applicazione dei LLM è il settore dell 'istruzione. I 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 fornire un'esperienza di apprendimento personalizzata, consentendo 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.

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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, presentano 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, in quanto 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 la chiave per usarli in modo responsabile.

Punti di forza

I modelli linguistici di grandi dimensioni stanno modificando 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.

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