Capire i LLM: tutto sui Large Language Models alla base di ChatGPT e gli altri strumenti di intelligenza artificiale

01/06/2023

By fogliotiziana

I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) hanno rivoluzionato il campo dell’intelligenza artificiale e dell’elaborazione automatica del linguaggio. In questo articolo esploreremo le basi degli LLM, come funzionano e le loro applicazioni chiave.

LLM: comprendere questi potenti modelli linguistici

Un LLM è un enorme database testuale utilizzato per generare risposte simili a quelle di un essere umano. Le fonti di testo sono varie e possono includere miliardi di parole, dalla letteratura, ai contenuti online, alle notizie e ai social media.

Capaci di catturare il contesto, il tono, le sfumature e gli aspetti culturali del linguaggio, gli LLM come GPT-4 di OpenAI vengono quindi utilizzati per vari compiti linguistici dopo essere stati addestrati a produrre risposte umane da questi dati.

LLM, come funzionano

Gli LLM funzionano prendendo sequenze di testo come input e generando previsioni basate sul contesto. L’addestramento degli LLM viene eseguita utilizzando tecniche di apprendimento supervisionato o non supervisionato su grandi insiemi di dati testuali.

Gli LLM utilizzano il deep learning per analizzare i dati e identificare modelli e sfumature del linguaggio umano, tra cui grammatica, sintassi e contesto. Comprendere il contesto è essenziale per i LLM.

Per generare risposte, gli LLM utilizzano la generazione del linguaggio naturale (NLG), che esamina l’input e utilizza modelli appresi per creare una risposta contestualmente corretta e pertinente. Gli LLM possono anche adattare le loro risposte in base al tono emotivo dell’input.

Architetture LLM: trasformazione dell’elaborazione del linguaggio naturale

L’architettura degli LLM è costituita da diversi livelli di reti neurali, introdotte da Google nel 2017. Queste architetture hanno consentito una migliore comprensione del contesto e un migliore supporto per frasi lunghe.

Applicazioni pratiche di LLM

Ecco alcuni esempi di applicazioni LLM:

Traduzione automatica: gli LLM possono tradurre testi da una lingua all’altra con elevata precisione.
Copywriting: gli LLM possono generare post di blog, riepiloghi o descrizioni di prodotti.
Risposte alle domande: gli LLM possono fornire risposte precise a domande complesse.
Assistente personale intelligente: gli LLM possono funzionare come chatbot per aiutare gli utenti con varie attività.

Sfide e limiti degli LLM

Sebbene gli LLM rappresentino un impressionante progresso tecnologico, hanno ancora dei limiti:

Comprensione del contesto: gli LLM non sempre comprendono correttamente il contesto, il che può portare a risposte inappropriate o errate.
Bias: le risposte possono riflettere pregiudizi presenti nei dati di addestramento, come genere, razza, geografia e pregiudizi culturali.
Buon senso: gli LLM non hanno l’intrinseca esperienza del mondo reale che gli umani hanno e comprendono solo ciò che è stato loro fornito dai loro dati di addestramento.
Qualità dei dati di addestramento: l’accuratezza non può essere garantita e gli LLM sono buoni solo quanto la qualità e la quantità dei loro dati di addestramento.

I Large Language Models (LLM) sono indubbiamente un’entusiasmante area dell’intelligenza artificiale, ma questi algoritmi hanno dei limiti da non sottovalutare.

Uno dei limiti chiave degli LLM è la loro suscettibilità al bias. Gli LLM sono addestrati su un’enorme quantità di dati testuali, ma questi dati di input possono includere una quantità significativa di pregiudizi presenti nei dati. Il risultato delle distorsioni nei dati di input è un output discriminatorio dell’IA, che rafforza le disuguaglianze sociali esistenti.

Un altro limite degli LLM è la loro mancanza di interpretabilità. Gli LLM sono algoritmi complessi e il deep learning in generale è spesso considerato una “scatola nera”, rendendo difficile sapere esattamente come e perché il modello è arrivato a un determinato output.

Infine, le dimensioni e la potenza di calcolo necessarie per addestrare ed eseguire gli LLM possono rappresentare un limite significativo. Gli LLM, e il deep learning più in generale, richiedono enormi quantità di dati e risorse informatiche, il che li rende costosi da sviluppare e mantenere, per non parlare del loro potenziale impatto sull’ambiente.

Esempi famosi di LLM

GPT: Il Generative Pre-trained Transformer (GPT) è uno degli LLM più noti, utilizzato in particolare da ChatGPT e Microsoft Bing Chat, la sua capacità di generare testi altamente coerenti e contestualmente rilevanti lo rende adatto a vari compiti di PNL.
LaMDA: questo è l’LLM iniziale utilizzato da Google Bard, il chatbot AI di Google.
BERT: Il Bi-directional Encoder Representation from Transformers (BERT) si distingue dagli altri LLM per le sue caratteristiche bidirezionali.
Anthropic’s Codex: Codex è un LLM avanzato progettato per la generazione di codice e la programmazione in linguaggio naturale. Consente agli sviluppatori di creare codice per un’ampia gamma di linguaggi di programmazione utilizzando semplici comandi di testo.

Prospettive future per LLM

Nonostante le sfide e i limiti, gli LLM aprono prospettive entusiasmanti per automatizzare i processi relativi al linguaggio e creare interazioni uomo-macchina più naturali. Man mano che gli LLM continuano a evolversi e progredire, è probabile che svolgano un ruolo sempre più importante in un’ampia gamma di settori e applicazioni. Gli LLM sono quindi qualcosa da guardare con interesse, che tu sia un appassionato di linguaggio naturale o semplicemente interessato all’intelligenza artificiale.

Il rapido successo di chatbot come ChatGPT, Bing Chat e Google Bard testimonia le risorse investite in quest’area. Le potenziali applicazioni di questi strumenti sono vaste e siamo solo all’inizio…