Cos'è un grande modello di linguaggio (LLM)?
Nel mondo dinamico dell'Intelligenza Artificiale, i grandi modelli di linguaggio (LLM) rappresentano un importante passo avanti che rivoluziona il modo in cui interagiamo con la tecnologia. Questi modelli, basati su tecniche di apprendimento profondo, ridefiniscono i limiti di ciò che è possibile in materia di elaborazione del linguaggio naturale (NLP).
Definizione di un grande modello di linguaggio
Un grande modello di linguaggio (LLM), o modello di linguaggio più ampio in inglese, è un algoritmo di apprendimento profondo che può eseguire una varietà di attività di elaborazione del linguaggio naturale (NLP). I modelli di linguaggio di grandi dimensioni utilizzano modelli di trasformazione e sono formati con insiemi di dati giganteschi (da qui il termine "grande"). In questo modo è possibile riconoscere, tradurre, prevedere o generare testo o altri tipi di contenuto.
I grandi modelli del linguaggio sono noti anche come reti neurali, che sono sistemi informatici basati sul cervello umano. Queste reti neurali lavorano a strati.
Oltre all'apprendimento delle lingue umane per le applicazioni di IA, i grandi modelli di linguaggio sono anche in grado di eseguire diversi compiti, come la scrittura di codice software. Come il cervello umano, anche i grandi modelli di linguaggio devono essere preaddestrati e perfezionati per risolvere problemi come la classificazione del testo, la risposta alle domande, il riepilogo dei documenti e la generazione di testo.
I grandi modelli di linguaggio hanno anche la capacità di imparare. Questa capacità deriva dalle conoscenze che il modello acquisisce man mano che viene appreso. Possiamo pensare a questi "ricordi" come alla banca di informazioni del modello.
Principali componenti dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni
I modelli generali del linguaggio sono formati da diversi livelli di reti neurali. I livelli ricorrenti, i livelli di anticipazione, i livelli di integrazione e i livelli di attenzione lavorano in tandem per elaborare il testo di input e generare il contenuto generato.
- Il livello di integrazione crea le integrazioni dal testo di input. Questa parte del grande modello del linguaggio cattura il senso semantico e sintattico dell'input, in modo che il modello possa comprendere il contesto.
Esempio: se il testo di input è: "Un gatto insegue un cane", il livello di integrazione crea degli incastri che codificano le relazioni tra le parole, come il fatto che "perseguire" implica un’azione che coinvolge il gatto e il cane. - Il livello di anticipazione di un grande modello di linguaggio è costituito da più livelli collegati che trasformano i livelli di input. Questi livelli consentono al modello di eseguire astrazioni di livello superiore, ovvero di comprendere l'intento dell'utente in relazione al testo immesso.
Esempio: se il testo di input è "Prenota un volo da New York a Londra", il livello di anticipazione consente al modello di riconoscere che l'intento dell'utente è quello di trovare informazioni sul volo, ad esempio sulle città di partenza e di destinazione. - Il livello ricorrente interpreta le parole del testo in sequenza. Lei capisce la relazione tra le parole di una frase.
Esempio: nella frase "Ha aperto la porta e l'allarme è scattato", il livello ricorrente aiuta il modello a capire che "l'allarme" che si attiva è collegato all'azione "Aprire la porta". - Il livello di attenzione consente a un modello di linguaggio di concentrarsi sulle singole parti del testo di input rilevanti per l'operazione corrente. Questo livello consente al modello di generare risultati più accurati.
Esempio: per la domanda "Qual'è la capitale della Francia?", il livello di attenzione si concentra sulla parola "Francia" durante la generazione della risposta, poiché questa è la parte più importante della voce per rispondere alla domanda.
Quali sono i diversi tipi di grandi modelli di linguaggio?
Esiste un set di termini scalabili per descrivere i diversi tipi di modelli di linguaggio su larga scala. I tipi più comuni sono:
Modelli zero-shot
si tratta di modelli generalizzati di grandi dimensioni, addestrati su un corpus di dati generici e in grado di dare un risultato abbastanza preciso per i casi d'uso generali. Non è necessario un addestramento IA aggiuntivo.
Modelli specifici di un dominio
un'ulteriore formazione su un modello zero-shot può portare a un modello avanzato specifico di un dominio.
Modello di linguaggio
un modello di linguaggio è un tipo di LLM progettato specificamente per comprendere e generare il linguaggio umano. Questi modelli vengono spesso utilizzati per attività quali la traduzione automatica, la generazione di testo, il riepilogo del testo e la risposta alle domande.
Modello multimodale
i LLM sono stati originariamente progettati per trattare solo il testo. Grazie all'approccio multimodale, è possibile elaborare sia testo che immagini.
I vantaggi di LLM
Grazie alle numerose applicazioni esistenti, i modelli di linguaggio di grandi dimensioni sono particolarmente utili per la risoluzione dei problemi. In quanto forniscono informazioni in un formato che gli utenti possono facilmente comprendere. Di seguito sono elencati alcuni dei vantaggi:
Funzionalità multilingue
gli LLM sono in grado di lavorare in più lingue senza richiedere una riprogettazione completa. Sono quindi molto versatili per le applicazioni a carattere mondiale.
Apprendimento few-shot e zero-shot
questi modelli sono in grado di generare contenuto senza la necessità di grandi quantità di testo. Possono svolgere compiti o rispondere a domande su argomenti che non hanno visto durante la formazione, il che è un vantaggio quando si tratta di nuovi argomenti.
Comprensione semantica
l'LLM è in grado di comprendere la semantica del linguaggio. Possono cogliere le sfumature, il contesto e persino le emozioni nel testo introdotto, che è prezioso per l'analisi dei sentimenti, le raccomandazioni di contenuto e la generazione di risposte realistiche e umane.
Efficienza e convenienza
da un punto di vista di bilancio, gli LLM sono molto redditizi in quanto non richiedono aggiornamenti significativi. Possono essere installati sull'infrastruttura esistente e utilizzati per svariate applicazioni, riducendo la necessità di strumenti specializzati.
Accessibilità
i modelli di linguaggio di grandi dimensioni contribuiscono a rendere alcune tecnologie più accessibili. Permettono di creare assistenti vocali, chatbot e altre applicazioni che facilitano l'uso della tecnologia per le persone che non sono necessariamente tecnofili o che soffrono di disabilità.
Personalizzazione
gli LLM possono essere ulteriormente perfezionati per fornire consigli e contenuti personalizzati. Questo è fondamentale in applicazioni come l'authoring dei contenuti, dove possono imparare le preferenze degli utenti e fornire esperienze su misura.
Accelerazione dell'innovazione
questi modelli costituiscono la base per una rapida innovazione nella comprensione e generazione del linguaggio naturale. Hanno il potenziale per favorire progressi in una vasta gamma di settori, dall'assistenza sanitaria all'istruzione, automatizzando i task e aiutando a prendere decisioni.
Efficienza dei dati
gli LLM sono in grado di lavorare in modo efficiente con dati di addestramento limitati, il che li rende preziosi per le attività in cui la raccolta dei dati è difficile o costosa.
Tipi di applicazioni con un LLM
I LLM sono sempre più diffusi perché possono essere facilmente utilizzati per una serie di attività di protezione dei dati, tra cui:
- Generazione di testi: la capacità di generare testi su qualsiasi argomento su cui è stato formato LLM.
- Traduzioni: per gli LLM formati in più lingue, la capacità di tradurre da una lingua all'altra è una funzionalità comune.
- Riepilogo contenuto: riepilogo di paragrafi o pagine di testo.
- Riscrittura del contenuto: la riscrittura di un paragrafo o di più capitoli di testo.
- Classificazione e categorizzazione: un LLM può classificare e categorizzare il contenuto condiviso.
- Analisi delle sensazioni: la maggior parte delle ricerche LLM può essere utilizzata per l'analisi delle sensazioni per aiutare gli utenti a comprendere meglio l'intento di un particolare contenuto o risposta.
- IA conversazionale e chatbot: l'LLM può consentire una conversazione con un utente in modo più naturale rispetto alle tecnologie di IA di vecchia generazione.
Uno degli utilizzi più comuni dell'IA conversazionale è il chatbot. Possono esistere diverse forme in cui un utente interagisce in base a un modello di domanda e risposta. Il chatbot di IA basato sul LLM più utilizzato nel 2023 è stato ChatGPT, sviluppato da OpenAI. Il 2024 sembra un anno promettente per altre aziende che desiderano innovare in questo settore.
Quali sono i diversi tipi di grandi modelli di linguaggio?
Esiste un set di termini scalabili per descrivere i diversi tipi di modelli di linguaggio su larga scala. I tipi più comuni sono:
Capire i database
prima di iniziare, è importante avere una buona comprensione dell'apprendimento automatico, dell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP, Natural Language Processing) e delle architetture di rete neurali, in particolare dei modelli di trasformazione che sono comunemente utilizzati in LLM. Sarà necessario assumere esperti oppure iniziare la propria formazione.
Addestramento del modello
questo passaggio consiste nell'inserire i dati raccolti nel modello e nel permettergli di apprendere gradualmente. L'addestramento di un LLM può richiedere molto tempo e risorse di IT, in quanto il modello deve regolare i propri parametri interni per generare o comprendere il linguaggio.
Raccolta di dati
un database LLM è costituito da un vasto insieme di dati. Questo database include generalmente un gran numero di testi provenienti da libri, siti Web, articoli e altre fonti, per garantire che il modello possa apprendere una varietà di stili e contesti linguistici.
Adeguamento e valutazione
dopo la formazione iniziale, il modello viene in genere ottimizzato con dati più specifici che consentono di migliorare le prestazioni in alcuni task o domini. È necessaria una valutazione continua per misurare la precisione del modello e apportarvi miglioramenti.
Scelta dell'infrastruttura adeguata
a causa dei requisiti di IT della formazione LLM, è necessario avere accesso a hardware potente. Ciò spesso significa utilizzare soluzioni Cloud che offrono GPU o TPU* performanti.
Implementazione e manutenzione
dopo l'addestramento, il modello viene utilizzato per le applicazioni effettive. È necessaria una manutenzione costante per aggiornare il modello con nuovi dati, adattarlo alle modifiche nell'uso della lingua e migliorarlo in risposta ai commenti.
Selezione dell'architettura del modello
scegli un'architettura di rete neurale. I modelli di trasformatori, come BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) o GPT (Generative Pre-trained Transformer), sono scelte popolari per la loro efficacia.
Considerazioni etiche
è importante considerare le implicazioni etiche del LLM, tra cui le distorsioni nei dati di formazione e il potenziale uso improprio della tecnologia. Un difetto fondamentale che può ridicolizzare e rendere un'applicazione poco credibile.
Considerata la complessità e le risorse necessarie a questo processo, la creazione di un LLM è generalmente riservata alle aziende che dispongono di risorse consistenti o alle persone che hanno accesso a piattaforme di Cloud computing e conoscenze approfondite in materia di soluzioni IA e ML.
FAQ
Quali sono i principali LLM?
I principali modelli di linguaggio (LLM) includono OpenAI GPT-3 e GPT-2, BERT, T5 e Google TransformerXL per la comprensione contestuale del linguaggio. RoBERTa (da Facebook AI e XLNet) unisce le qualità di GPT e BERT, ERNIE de Baidu, mentre ELECTRA brilla nel campo del pre-allenamento. DeBERTa di Microsoft migliora la tecnica di attenzione.
Come valutare le prestazioni di un LLM?
La valutazione LLM delle prestazioni consiste nella valutazione di fattori quali la padronanza della lingua, la coerenza e la comprensione del contesto, l'accuratezza dei fatti e la capacità di generare risposte pertinenti e significative.
Come funzionano i modelli di linguaggio più grandi?
I modelli di linguaggio di grandi dimensioni utilizzano modelli trasformativi e vengono formati con enormi set di dati. In questo modo è possibile riconoscere, tradurre, prevedere o generare testo o altri contenuti. I grandi modelli del linguaggio sono noti anche come reti neurali.
Qual è la differenza tra i grandi modelli di linguaggio e l'IA generativa?
La principale differenza tra i grandi modelli di linguaggio (LLM) e l'IA generativa risiede nel loro campo di applicazione. L'LLM si concentra specificamente sulla comprensione e la generazione del linguaggio umano, trattando le attività relative al testo. L'IA generativa, invece, è più ampia e può creare vari tipi di contenuto, come immagini, musica e video, oltre al testo.
Che cos'è un modello di trasformatore?
Un modello di trasformatore è un'architettura di Intelligenza Artificiale Avanzata, utilizzata principalmente nell'elaborazione del linguaggio naturale. Si distingue per la capacità di elaborare simultaneamente intere sequenze di dati (come frasi o paragrafi), piuttosto che analizzarle parola per parola. Questo approccio, basato su meccanismi di attenzione, consente al modello di comprendere il contesto e le relazioni tra le parole di un testo, rendendo l'elaborazione del linguaggio più efficace e accurata.
OVHcloud e LLM
IA & Machine Learning
In OVHcloud siamo convinti dell’incredibile potenziale di questa disciplina in qualsiasi settore e pensiamo che la complessità non debba costituire un freno all’utilizzo del Big Data e del Machine Learning.
AI Training
Eseguire l'addestramento dell’Intelligenza Artificiale nel Cloud senza preoccuparsi del funzionamento dell'infrastruttura è possibile: grazie ad AI Training, i data scientist possono concentrarsi sul proprio core business senza pensieri relativamente all'orchestrazione delle risorse di calcolo.
Public Cloud
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* Le GPU sono processori polivalenti utilizzati per giochi, grafica e alcune attività di apprendimento automatico, eccellenti nell'elaborazione parallela. Le TPU, invece, sono specializzate nell'apprendimento automatico, in particolare per la formazione e l'esecuzione efficaci di grandi modelli di IA, spesso utilizzati nel Cloud e nell'Edge Computing.