Come funzionano i Large Language Models?
Negli ultimi anni, c’è stato un notevole fermento nel settore tech con l’arrivo su ampia scala dei Large Language Models (LLM), in particolare sul loro potenziale di rivoluzionare vari campi come l’elaborazione del linguaggio naturale (aka NLP), la generazione di testo e persino la scrittura creativa; ma cosa sono esattamente gli LLM e come funzionano?
In questo breve post, esploreremo cosa sono gli LLM e come funzionano. Inoltre, esamineremo i tipi di applicazioni che possono essere create utilizzando gli LLM.
Cosa sono i Large Language Models?
I Large Language Models (abbreviati in LLM) sono sistemi che sfruttano tecniche di intelligenza artificiale in grado di leggere e comprendere grandi quantità di testo.
Imparando da una vasta gamma di contenuti scritti, possono generare risposte, completare frasi o persino scrivere paragrafi che sembrano scritti da un essere umano.
Questi modelli vengono addestrati utilizzando grandi quantità di testo, consentendo loro di comprendere meglio gli schemi di come le persone comunicano in diversi contesti.
Come funzionano?
Gli LLM vengono costruiti utilizzando tre componenti chiave:
Dati di input: articoli, siti e anche codice. Un set così eterogeneo di dati consente al modello di apprendere come agire in diversi contesti, che siano conversazioni piuttosto che sviluppo. Il testo viene solitamente tokenizzato, così da elaborare grandi porzioni di testo concentrandosi su frammenti gestibili e di piccole dimensioni. Questo passaggio è essenziale affinché il modello comprenda il linguaggio in modo più flessibile, soprattutto quando si ha a che fare con lingue o termini tecnici diversi.
Progettazione del modello: alla base di ogni LLM ci sono i transformers. Si tratta di un tipo di architettura di rete neurale specificamente progettata per elaborare dati sequenziali, come le frasi. Una caratteristica fondamentale dei transformers è il meccanismo di attenzione, che consente al modello di comprendere le relazioni tra le parole in una sequenza concentrandosi sulle parti più rilevanti. Questa capacità di assegnare attenzione (in altre parole, un peso) alle parole importanti consente al modello di comprendere il contesto in modo efficiente, rendendo i trasformatori ideali per attività come la traduzione linguistica, la generazione di testo e la sintesi.
Processo di apprendimento: durante il processo di apprendimento, il modello viene addestrato a predire la parola successiva in una sequenza. Ad esempio, dato l’input “La Terra ruota intorno al… “, il modello potrebbe inizialmente indovinare “La Terra ruota intorno alla Luna”. All’inizio dell’addestramento, queste previsioni possono essere casuali o errate, ma man mano che il modello passa attraverso più iterazioni, affina la sua comprensione. Con ogni ciclo di apprendimento, il modello regola i suoi parametri interni, migliorando la sua capacità di prevedere che “La Terra ruota intorno al Sole” sia un risultato più probabile.
Cos’è l’inferenza
Una volta addestrato, un LLM può essere utilizzato per l’inferenza, ovvero il processo di generazione di previsioni od output basati su nuovi input.
Nelle applicazioni in tempo reale, l’inferenza consente al modello di generare risposte coerenti e contestualmente rilevanti, che si tratti di generare testo, tradurre lingue o rispondere a domande. È qui che la conoscenza e i pattern appresi dal modello vengono applicati a casi di utilizzo pratici, rendendolo uno strumento potente per un’ampia gamma di attività.
A cosa servono gli LLM
Generazione di testo: gli LLM possono generare testo simile a quello umano in base a prompt di input o argomenti.
Chatbot e assistenti virtuali: questi modelli vengono utilizzati nelle applicazioni chatbot, consentendo loro di avviare conversazioni naturali con gli utenti.
Traduzione linguistica: gli LLM possono essere addestrati per attività di traduzione automatica, facilitando la comunicazione tra diverse lingue.
Generazione di contenuti: questi modelli possono aiutare a generare contenuti, come articoli, post di blog o persino interi libri, per quanto questa sia un’attività che richiederà sempre del controllo umano soprattutto sull’attendibilità e la correttezza.
