Un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) è un tipo di intelligenza artificiale che è addestrato a comprendere e generare il linguaggio umano. A tal fine, analizza enormi quantità di testo per individuare i modelli statistici, le relazioni e le strutture che li caratterizzano. Una volta addestrato, un LLM è in grado di riassumere con disinvoltura documenti, rispondere a domande, redigere report e molto altro ancora.
Vengono definiti "grandi" perché contengono miliardi (o, sempre più spesso, trilioni) di parametri e vengono addestrati su enormi set di dati. La maggior parte utilizza un'architettura di rete neurale basata su trasformatori, che consente loro di comprendere il contesto di lunghi brani di testo, anziché limitarsi a una sola frase o parola alla volta.
Gli LLM non "conoscono" le cose nel senso umano. Non ragionano né verificano i fatti. Al contrario, formulano previsioni basandosi su tutto ciò che hanno appreso dai dati di addestramento.
L'addestramento di un modello linguistico di grandi dimensioni è un processo articolato in più fasi che trasforma il testo grezzo in un sistema in grado di rispondere al prompt umano. In genere si articola in tre fasi principali:
Da notare: la fase di allineamento è particolarmente sensibile alla qualità dell'addestramento. Risparmiare utilizzando revisori umani poco preparati o sottopagati non è affatto conveniente. I danni che un modello linguistico può subire a causa di una supervisione poco attenta possono costare molto di più di qualsiasi risparmio immediato.
Questi tre termini fanno tutti parte dello stesso concetto generale, ma si riferiscono a livelli diversi all'interno del mondo dei sistemi intelligenti.
L'intelligenza artificiale (IA) è la categoria più ampia. Include qualsiasi sistema informatico progettato per imitare l'intelligenza umana. Ciò può significare riconoscere immagini, prendere decisioni, ottimizzare la logistica o comprendere il linguaggio. L'IA è l'ombrello che copre tutte le tecnologie che rendono le macchine "intelligenti".
L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è un ramo dell'IA che si occupa specificamente del linguaggio umano. L'NLP consente ai sistemi di comprendere, generare e rispondere al linguaggio parlato o scritto. È alla base di strumenti quali l'analisi del sentiment, i filtri antispam, i chatbot, l'indicizzazione dei documenti e gli assistenti vocali.
I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) sono un sottoinsieme dell'NLP. Rappresentano l'attuale frontiera degli strumenti linguistici. A differenza dei sistemi NLP tradizionali che si basano su parole chiave o regole predefinite, gli LLM vengono addestrati su enormi set di dati di testo e utilizzano il deep learning per generare risposte più fluide, flessibili e sensibili al contesto.
In sintesi:
Con IA generativa si intende qualsiasi modello di IA in grado di produrre nuovi contenuti sulla base degli schemi appresi durante l'addestramento. Ciò può includere testo, immagini, musica o video.
Gli LLM sono un tipo specifico di IA generativa, progettati principalmente per lavorare con il linguaggio. Alcuni strumenti di IA generativa incentrati sul linguaggio sono alimentati da LLM. Altri si avvalgono della visione artificiale o dei modelli di diffusione per generare immagini o video. Questi modelli di GenAI si basano tutti sul deep learning, ma si differenziano per ciò che sono stati addestrati a generare.
Mentre gli LLM si concentrano principalmente sulla generazione di testo o codice, alcuni modelli avanzati includono ora funzionalità multimodali, come l'interpretazione di immagini o la combinazione di visione e linguaggio nella stessa risposta. Sebbene sia ancora una novità, questa tendenza sta diventando sempre più diffusa negli strumenti di livello aziendale.
Man mano che gli LLM si integrano sempre più nei flussi di lavoro aziendali fondamentali, le organizzazioni hanno bisogno di un approccio chiaro alla supervisione. Ciò significa definire chi può utilizzare questi strumenti, a quali dati può accedere e in che modo vengono esaminati i risultati. Una buona governance significa garantire che i team sappiano utilizzare questi strumenti in modo sicuro, efficace e conforme agli standard aziendali.
Per l'uso aziendale, specialmente nei settori regolamentati, la governance spesso include:
Gli LLM non sono solo un'altra funzione del software. Rappresentano un cambiamento nel modo in cui gli esseri umani interagiscono con le informazioni. Influenzano ogni aspetto della nostra vita, dal modo in cui effettuiamo ricerche a come elaboriamo sintesi, scriviamo, pianifichiamo e prendiamo decisioni. Come qualsiasi strumento potente, possono fare chiarezza o creare confusione, aiutare o danneggiare. Dipende tutto da come li utilizziamo. Per le aziende di oggi ciò significa capire cosa questi modelli sono in grado (e non sono in grado) di fare e creare le giuste tutele relative al loro utilizzo.