Foundation model (FM): caratteristiche e applicazioni
I foundation model o modelli fondativi sono modelli di intelligenza artificiale molto versatili in grado di elaborare vari tipi di dati quali testo, immagini, voce e video. Possono essere usati in vari modi: ad esempio sono utili per la creazione di contenuti, per migliorare l’assistenza al cliente, per accelerare lo sviluppo di prodotti e migliorare la ricerca.
Caratteristiche dei foundation model (FM)
I foundation model (in italiano: modelli di fondazione o modelli fondativi) si basano su algoritmi di deep learning precedentemente addestrati con molti record di dati provenienti da internet. Al contrario dei modelli ristretti di intelligenza artificiale (IA in italiano o AI in inglese) che sono addestrati per svolgere un compito specifico, i foundation model vengono addestrati con un enorme volume di dati e sono in grado di trasferire le conoscenze acquisite da un area all’altra. Questi modelli rappresentano un punto di svolta nella ricerca e nell’uso dell’IA poiché sono in grado di generalizzare e usare in modo trasversale conoscenze in vari settori.
Il fatto che siano così versatili è una caratteristica fondamentale che li distingue dai modelli di IA tradizionali, rendendoli adatti a tantissimi usi diversi. Dopo l’addestramento, le grandi reti neurali sono adattate per eseguire vari compiti. Dopodiché ciascun modello di fondazione può essere personalizzato all’infinito per automatizzare attività concrete.
La creazione di foundation model può costare milioni di euro perché tali modelli sono composti da vari miliardi di iperparametri e usano centinaia di gigabyte di dati. Questo investimento è motivato dall’enorme potenziale che tali modelli presentano nel risolvere problemi complessi e nell’aprire nuovi orizzonti per le applicazioni di IA.
Qual è la differenza fra foundation model e large language model?
I termini “foundation model” e “modelli linguistici di grandi dimensioni” (large language model, LLM) sono strettamente collegati ma non identici. Un LLM può comprendere e generare solo porzioni di testo. I foundation model, invece, possono elaborare diversi tipi di dati, ad esempio immagini, testo, voce e video.
Entrambi i tipi di modelli presentano alcune somiglianze fondamentali. Sia i foundation model (FM) che i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) sono in grado di comprendere la relazione semantica tra le parole, il che permette loro di tradurre frasi da una lingua all’altra e di fornire risposte pertinenti e contestualmente adeguate.
Un esempio di rappresentazione delle relazioni semantiche è il modello Word2vec, che rappresenta le parole sotto forma di vettori in uno spazio semantico, permettendo di interpretare le connessioni significative tra di esse. I LLM come GPT si spingono oltre, catturando la co-occorrenza di parole e frasi attraverso l’apprendimento statistico e comprendendo il contesto delle frasi in base al messaggio complessivo.
Entrambi i modelli eseguono anche analisi del sentiment. I foundation model sono in grado di decodificare il tono positivo, negativo o neutro dei testi, mentre i LLM possono riconoscere toni più complessi quali sarcasmo, ipocrisia o gioia. Nonostante queste somiglianze, le differenze tra FM e LLM sono molto marcate. I foundation model si prestano a eseguire numerose operazioni su diversi tipi di dati, mentre i modelli linguistici di grandi dimensioni sono pensati esclusivamente per l’elaborazione di testi.
Punti in comune
| Foundation model | Large language model |
|---|---|
| Comprendono la relazione semantica tra le parole e generano risposte contestualmente appropriate | Utilizzano l’apprendimento statistico per comprendere la co-occorrenza delle parole |
| Eseguono l’analisi del sentiment e decodificano il tono dei testi | Forniscono un’analisi avanzata del sentiment |
| Permettono ai chatbot di elaborare gli input e recuperare le informazioni pertinenti | Migliorano l’esperienza conversazionale con risposte più naturali |
Differenze
| Foundation model | Large language model |
|---|---|
| Possono essere utilizzati per una vasta gamma di compiti, come l’elaborazione di immagini e testi | Sono sviluppati appositamente per l’elaborazione dei testi |
| Non sono addestrati solo su dati vocali, quindi spesso generano risposte più generiche | Sono addestrati esclusivamente su dati vocali |
| I risultati possono essere meno precisi ma innovativi | I risultati sono più stabili ed elaborati |
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Ambiti di applicazione dei foundation model
I foundation model possono essere usati per eseguire numerose operazioni utilissime per le aziende, ad esempio:
- Creazione di contenuti: i modelli fondativi risultano particolarmente efficaci nel creare contenuti aziendali. Sono in grado di generare testi di marketing, scrivere descrizioni di prodotti per siti web di e-commerce e creare report aziendali basati sui protocolli delle riunioni. Automatizzando queste attività, le aziende possono lavorare in modo più efficiente e produrre contenuti di alta qualità in tempi più brevi.
- Assistenza al cliente: i foundation model migliorano notevolmente le capacità dei chatbot, generando risposte simili a quelle umane e migliorando la costumer experience. Con una messa a punto adeguata, questi modelli possono anche eseguire analisi del sentiment e fornire risposte empatiche e contestualmente appropriate, contribuendo così a incrementare la fedeltà e la soddisfazione dei clienti.
- Sviluppo di prodotti: nell’ambito dello sviluppo di prodotti, i foundation model possono essere usati per analizzare recensioni dei clienti, risultati di ricerche e dati provenienti dai social. Queste analisi aiutano a perfezionare i prodotti esistenti e a svilupparne di nuovi. Utilizzando questi modelli, le aziende riescono a rispondere più rapidamente ai cambiamenti del mercato e a lanciare prodotti più innovativi.
- Ricerca e sviluppo: i modelli fondativi sono in grado di analizzare record di dati complessi e fornire indicazioni importanti per nuovi progetti di ricerca e sviluppo. Questo può aumentare di molto l’efficienza e l’accuratezza della ricerca.
I foundation model sono uno strumento davvero innovativo per numerose aziende. La scelta del modello giusto, adattato a esigenze e obiettivi specifici, può migliorare ulteriormente le operazioni aziendali e fornire un vantaggio competitivo.