Scoprite come funzionano i Large Language Models (LLM), la loro evoluzione nel tempo e come possono essere applicati in settori come quello legale e della vendita al dettaglio.

Scoprite come funzionano i Large Language Models (LLM), la loro evoluzione nel tempo e come possono essere applicati in settori come quello legale e della vendita al dettaglio.
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 basate su 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!
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:
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.
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:
I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) hanno diversi componenti chiave che lavorano insieme per comprendere e rispondere alle richieste dell'utente. 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 pezzi più piccoli e identifica le relazioni tra di essi.
Sulla base di ciò, lo strato feedforward analizza questi pezzi per trovare degli schemi. In modo simile, lo strato ricorrente assicura che il modello mantenga l'ordine corretto delle parole.
Un altro componente importante è il meccanismo di attenzione. Esso aiuta il modello a concentrarsi sulle parti più rilevanti dell'input, consentendogli 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.
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:
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.
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.
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.
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 sintesi delle recensioni dei prodotti. Rufus è anche in grado di rilevare le recensioni false e di consigliare ai clienti le taglie dei vestiti.
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.
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.
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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