Dal codice alla conversazione: come funziona un LLM?

I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) sono sistemi avanzati di IA generativa in grado di comprendere e generare testo simile a quello umano. Questi modelli possono riconoscere e interpretare le lingue umane, essendo stati addestrati su milioni di gigabyte di dati testuali raccolti da Internet. Innovazioni basate su LLM come ChatGPT sono diventate nomi familiari, rendendo l'IA 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 si stanno concentrando sull'adozione di LLM in tutte le loro funzioni aziendali.

In questo articolo, esploreremo come funzionano i 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 rivoluzionarie e affascinanti. Prima di approfondire i concetti fondamentali, esploriamo alcune delle pietre miliari più importanti.

Ecco una rapida panoramica delle principali pietre miliari nello sviluppo degli LLM:

• Anni '60: 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.

• Anni '90: Le reti neurali ricorrenti (RNN) sono state sviluppate per elaborare dati sequenziali come testo o voce. Potevano ricordare gli input passati, ma avevano difficoltà con le sequenze lunghe, il che ha portato alla creazione di reti Long Short-Term Memory (LSTM) per gestire questo problema.

• 2014: Le Gated Recurrent Units (GRU) sono state introdotte come una versione più semplice e veloce delle LSTM. Nello stesso periodo, sono stati sviluppati i meccanismi di attenzione, che consentono all'IA 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 multi-testa e l'elaborazione parallela. A differenza delle RNN, potevano analizzare intere sequenze contemporaneamente, rendendole più veloci e migliori nella comprensione del contesto.

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

‍

Come funziona un LLM?

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

Gli LLM sono un tipo di modello di base: sistemi di IA generici addestrati su set di dati massicci. Questi modelli possono essere ottimizzati per attività specifiche e sono progettati per elaborare e generare testo in un modo che imita la scrittura umana. Gli LLM eccellono nel fare previsioni da prompt minimi e sono ampiamente utilizzati nell'IA generativa per creare contenuti basati su input umani. Possono dedurre il contesto, fornire risposte coerenti e pertinenti, tradurre lingue, riassumere testi, rispondere a domande, assistere nella scrittura creativa e persino generare o correggere il 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 all'input che riceve. Generalmente, i modelli con più parametri tendono a fornire prestazioni migliori.

Ecco alcuni esempi di LLM popolari:

• GPT-4o: Rilasciato a maggio 2024, GPT-4o è l'ultimo modello multimodale di OpenAI. Può elaborare testo, immagini, audio e input video.
  ‍
• Claude 3.5: Introdotto a giugno 2024 da Anthropic, Claude 3.5 si basa sulla serie Claude 3 e offre funzionalità migliorate di elaborazione del linguaggio naturale e di 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 la loro economicità e le elevate prestazioni in vari 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 chiave di un LLM

I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) hanno diversi componenti chiave che collaborano 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 embedding suddivide le parole in parti più piccole e identifica le relazioni tra loro. 

Partendo da questo, il livello feedforward analizza queste parti per trovare schemi. Allo stesso modo, 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, consentendogli di dare priorità a parole chiave o frasi rispetto a quelle meno importanti. Prendiamo il caso della traduzione di "The cat sat on the mat" in francese: il meccanismo di attenzione assicura che il modello allinei "cat" con "le chat" e "mat" con "le tapis", preservando il significato della frase. Questi componenti lavorano insieme passo dopo passo per elaborare e generare 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 zero-shot: Questi modelli sono in grado di gestire compiti per i quali non sono stati specificamente addestrati. Utilizzano le conoscenze generali che hanno acquisito per comprendere nuovi prompt ed effettuare previsioni senza bisogno di ulteriore addestramento.
  ‍
• Modelli fine-tuned: I modelli fine-tuned si basano su modelli generali, ma vengono ulteriormente addestrati per compiti specifici. Questo addestramento aggiuntivo li rende molto efficaci per 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.

Come l'elaborazione del linguaggio naturale si relaziona agli LLM

L'Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP) aiuta le macchine a comprendere e lavorare con 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 campi. Utilizzano tecniche di NLP per comprendere il linguaggio e poi applicano l'AI Generativa per creare risposte originali, simili a quelle umane. Questa combinazione consente agli LLM di elaborare il linguaggio e generare testi creativi e significativi, rendendoli utili per compiti come conversazioni, creazione di contenuti e traduzione. Unendo i punti di forza sia dell'NLP che dell'AI Generativa, gli LLM rendono possibile alle macchine comunicare in un modo che risulta naturale e intuitivo.

‍

Applicazioni degli LLM in vari settori

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

Utilizzo degli LLM nel legal tech

I modelli di IA stanno trasformando il settore legale e gli LLM hanno reso compiti come la ricerca e la redazione di documenti legali molto più veloci per gli avvocati. 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 assistere nella stesura di 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 semplificare i flussi di lavoro. Le organizzazioni possono utilizzare gli LLM per rispettare le normative identificando potenziali violazioni e fornendo raccomandazioni per affrontarle. Durante la revisione dei contratti, gli LLM possono evidenziare i dettagli chiave, identificare rischi o errori e suggerire modifiche.

‍

Vendita al dettaglio ed e-commerce: Chatbot basati sull'IA con LLM

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

Inoltre, i chatbot basati su LLM possono rispondere alle domande comuni dei clienti su prodotti, servizi e spedizioni. Questo libera i rappresentanti del servizio clienti per gestire problemi più complessi. Un ottimo esempio è l'ultimo chatbot AI di Amazon, Rufus. Utilizza gli LLM per generare riepiloghi delle recensioni dei prodotti. Rufus può anche rilevare recensioni false e consigliare opzioni di dimensionamento dell'abbigliamento ai clienti.

LLM nella ricerca e nel mondo accademico

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

Quando vengono ottimizzati con i libri di testo scolastici, gli LLM possono fornire un'esperienza di apprendimento personalizzato, consentendo agli studenti di imparare al proprio ritmo e concentrarsi sugli argomenti che trovano impegnativi. Gli insegnanti possono anche sfruttare gli LLM per valutare il lavoro degli studenti, come saggi e test, risparmiando tempo e consentendo 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 a contenuti didattici nella loro lingua madre.

‍

Pro e contro dei modelli linguistici di grandi dimensioni

Gli LLM offrono molti vantaggi grazie alla comprensione del linguaggio naturale, automatizzando attività come la sintesi e la traduzione, e supportando la codifica. Possono combinare informazioni provenienti da diverse fonti, risolvere problemi complessi e supportare la comunicazione multilingue, rendendoli utili in molti settori. 

Tuttavia, presentano anche delle sfide, come il rischio di diffondere disinformazione, preoccupazioni etiche riguardo alla creazione di contenuti realistici ma falsi e occasionali imprecisioni in aree critiche. Inoltre, hanno un significativo impatto ambientale, poiché l'addestramento di un singolo modello può produrre tanto carbonio quanto cinque automobili. Bilanciare i loro vantaggi con queste limitazioni è fondamentale per utilizzarli in modo responsabile.

Punti chiave

I modelli linguistici di grandi dimensioni stanno rimodellando il modo in cui utilizziamo l'IA 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. 

Sebbene gli LLM offrano molti vantaggi, come il risparmio di tempo e la semplificazione delle attività, presentano anche sfide come problemi di accuratezza, preoccupazioni etiche e impatto ambientale. Con il miglioramento di questi modelli, sono destinati a svolgere un ruolo ancora più importante nella nostra vita quotidiana e nei luoghi di lavoro.

Per saperne di più, visita il nostro repository GitHub e interagisci con la nostra community. Esplora le applicazioni dell'IA nelle auto a guida autonoma e nell'agricoltura nelle nostre pagine dedicate alle soluzioni. 🚀