Che cosa sono i Large Language Model (LLM)?
Un Large Language Model (LLM) è un modello linguistico basato sull’IA che elabora enormi quantità di dati e che è in grado, tra l’altro, di comprendere, riassumere e generare testi. Si basa sull’apprendimento automatico e funziona riconoscendo determinati modelli all’interno di un insieme di dati.
Quali sono le caratteristiche distintive di un Large Language Model?
In generale, i Large Language Model (LLM), detti anche modelli linguistici di grandi dimensioni o modelli linguistici IA, sono reti neurali. Si distinguono per il fatto che, con il loro aiuto, i computer sono in grado di risolvere problemi autonomamente e migliorare le proprie capacità. Grazie all’intelligenza artificiale e al deep learning, gli LLM riescono ad apprendere da soli, a patto di alimentarli con dati sufficientemente aggiornati.
I Large Language Model fanno parte dei cosiddetti modelli di fondazione FM, Foundation Model. Leggi il nostro articolo separato per sapere che cosa sono questi modelli di base dell’IA.
I modelli linguistici di grandi dimensioni possono svolgere diverse operazioni in linguaggio naturale, ad esempio:
- Creare testi
- Redigere riassunti
- Eseguire traduzioni
- Riconoscere e prevedere modelli di testo
- Fornire informazioni
- Siti web in tempo record
- Soluzioni IA per il tuo business
- Risparmio di tempo e risultati eccellenti
Per cosa si utilizzano i Large Language Model?
Gli LLM possono essere addestrati per svolgere una gran varietà di operazioni e campi di applicazione. Il loro utilizzo è particolarmente diffuso come IA generativa, ossia come soluzione di IA in grado di generare nuovi contenuti o dati simili a quelli con cui è stata addestrata. In questo caso, l’utilizzo del servizio avviene tramite il prompt engineering. A seguire trovi un riepilogo dei casi d’uso più apprezzati per i Large Language Model:
- Creazione di testi: gli LLM sono perfetti per quegli strumenti di IA che ti aiutano a generare testi. Non importa se ti serve una poesia, un’e-mail, un post per un blog, il reportage di una notizia o un testo su un prodotto, né da quante parole deve essere composto il testo.
- Analisi e ottimizzazione del testo: un Large Language Model ben addestrato può aiutarti a controllare la presenza di errori in un testo o a individuare le possibilità di miglioramento del testo a disposizione. Un altro tipico scenario di applicazione è la traduzione in altre lingue.
- Programmazione: le possibilità offerte dai modelli linguistici di IA presentano grandi opportunità anche nello sviluppo di applicazioni. In pratica ti permettono di verificare la correttezza del codice scritto o di creare automaticamente elementi ricorrenti.
- Analisi del sentiment: i modelli linguistici di grandi dimensioni ti permettono di riassumere e valutare il punto di vista dei clienti sulla base delle loro recensioni, dei commenti sui blog o delle reazioni sui social media nell’ambito di un’analisi del sentiment.
- Chatbot: la soluzione perfetta per rispondere rapidamente alle domande degli utenti su prodotti, servizi o prestazioni sono i chatbot basati sugli LLM.
- Ricerca sul DNA: gli strumenti di IA che utilizzano un Large Language Model semplificano notevolmente il lavoro nell’analisi delle sequenze di DNA. Ad esempio, aiutano a riconoscere modelli ricorrenti o insoliti nei filamenti di DNA.
- Elaborazione di materiale audio e video: gli LLM possono essere anche un aiuto prezioso nel tuo lavoro quotidiano con suoni e immagini. Ad esempio, ti permettono di generare sottotitoli in diverse lingue, riconoscere schemi vocali e volti, nonché produrre nuove immagini o canzoni.
Come funzionano gli LLM?
In generale, l’intelligenza artificiale non è in grado di fare nulla con dati non strutturati, come testi continui o immagini, in quanto si basa su valori numerici. Per poter lavorare con il linguaggio naturale, gli LLM si basano quindi su cosiddetti modelli trasformatori o modelli transformer. Questi modelli provvedono a trasformare i prompt inseriti convertendoli in token. Ciascun token comprende una parte di una parola, a cui viene assegnato a sua volta un ID univoco. In questo modo, il Large Language Model dispone di un valore numerico per ogni singolo token e può quindi rilevare e capire le singole componenti dell’input. Per migliorare l’elaborazione il più possibile si utilizzano diverse centinaia di miliardi di parametri, che vengono costantemente ottimizzati.
In linea di principio sarebbe possibile utilizzare anche parole o frasi intere come token per LLM. L’utilizzo di parti di parole ha tuttavia il vantaggio che tali componenti si presentano anche in parole non ancora note al modello linguistico dell’IA, il che rende l’addestramento più efficiente.
Il Large Language Model crea relazioni statistiche tra i singoli token rilevati e riconosce in tal modo i modelli, ad esempio in quale contesto ricorrono più spesso le rispettive parti di parole, ma anche il modo in cui le frasi di un paragrafo sono in relazione fra loro. Come risultato, un modello linguistico di grandi dimensioni genera prima i token, che vengono quindi convertiti in linguaggio naturale. La risposta si basa su probabilità: i token con bassa probabilità sono utilizzati meno spesso di quelli con probabilità elevata. Adeguando il parametro “temperatura” (maggiore è il valore, più creative saranno le risposte), è anche possibile fare in modo che un Large Language Model scelga termini meno comuni.
Quali modelli linguistici di IA esistono?
I Large Language Model svolgono oggi un ruolo importante nel mondo degli affari. Se utilizzati adeguatamente, offrono alle aziende diversi vantaggi, come una maggiore fidelizzazione dei clienti, innovazione, miglioramento dei processi decisionali e, soprattutto, maggiore produttività ed efficienza. Non sorprende quindi il gran numero di modelli linguistici disponibili e basati sull’IA. Nelle parti seguenti abbiamo riassunto per te alcune delle principali soluzioni sul mercato:
- GPT-3.5 e GPT-4: GPT-3.5 e GPT-4 di OpenAI sono fra i più famosi modelli linguistici di grandi dimensioni. Questi due rappresentanti della famiglia GPT (Generative Pretrained Transformer) sono alla base di ChatGPT, il chatbot noto in tutto il mondo. La versione 4 funziona probabilmente con oltre 1.000 miliardi di parametri.
- BERT: BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) è un Large Language Model prodotto da Google, già utilizzato in una serie di applicazioni per l’elaborazione del linguaggio naturale, dai motori di ricerca (tra cui Google stesso), fino ai chatbot. Nella sua versione più estesa, BERT large, utilizza 340 milioni di parametri diversi.
- PaLM: con PaLM (Pathways Language Model) e PaLM 2, Google offre anche un concorrente diretto di ChatGPT, basato sugli LLM. Questo bot, che si basa su 540 miliardi di parametri, è caratterizzato tra l’altro da una sofisticata comprensione della logica formale, della matematica e della codifica.
- LlaMA: questo modello linguistico di grandi dimensioni open source LlaMA (Large Language Model Meta AI) nasce da Meta, lo sviluppatore di Facebook. Il suo scopo è offrire a sviluppatori, ricercatori e aziende la possibilità di sviluppare, testare e scalare idee nel campo dell’IA in modo responsabile. A seconda del modello scelto sono presi in considerazione 8 o 70 miliardi di parametri.
- Claude: Claude è una soluzione LLM di Anthropic, pensata per fornire risultati quanto più utili, innocui e precisi possibile. L’obiettivo è realizzare un’IA più etica e responsabile rispetto ad altre alternative.
- Conformità al GDPR e hosting sicuro in Europa
- Potenti modelli basati sull'intelligenza artificiale
- Assenza di vendor lock-in grazie all'open source