Spiegazione dei modelli linguistici di grandi dimensioni:

Cosa sono e perché sono la tendenza più chiacchierata in materia di AI?

I Large Language Models (LLM) sono sistemi avanzati di intelligenza artificiale costruiti con tecniche di deep learning* e progettati specificamente per comprendere e generare il linguaggio umano, che potreste aver sentito nominare come linguaggio naturale.

Questi modelli si caratterizzano per le loro vaste dimensioni, costituite da decine o centinaia di miliardi di parametri**, che consentono loro di apprendere schemi intricati e sfumature del linguaggio. Grazie all'addestramento su un'enorme e variegata banca dati di testi, acquisiscono una comprensione del contesto, della semantica e della grammatica, consentendo loro di eseguire compiti quali la traduzione linguistica, la sintesi di testi, la generazione di contenuti e altro ancora, con notevole fluidità e coerenza.

La possibilità di sfruttare il linguaggio rende questa tecnologia incredibilmente potente per diverse applicazioni!

Molti strumenti digitali sono stati creati grazie agli LLM da quando sono diventati popolari con il lancio del ChatGPT di OpenAI. Hanno rivoluzionato il modo in cui le aziende operano e prendono decisioni. molto tutto in fretta, e questo è solo l'inizio!

In questo articolo esamineremo quali vantaggi hanno portato alla rapida ascesa degli LLMS nel mondo degli affari, quindi vi forniremo una rapida guida alla comprensione degli LLM (come funzionano e perché ChatGPT è diventato così famoso?). Infine, tratteremo le tre opzioni di implementazione degli LLM (soluzioni on-cloud, on-premises e ibride).

IN-DEPTH

* Le tecniche di apprendimento profondo sono un sottoinsieme di metodi di apprendimento automatico che coinvolgono reti neurali con più strati di neuroni artificiali (da cui "profondo"). Un neurone artificiale è una funzione matematica che prende input numerici, applica pesi a questi input (che significano l'importanza o l'influenza di quell'input sull'output del neurone), li somma e poi passa il risultato attraverso una funzione di attivazione per produrre un output.

L'uscita di uno strato funge da ingresso allo strato successivo, consentendo alle reti neurali di cogliere relazioni e modelli complessi nei dati. Il processo di addestramento di una rete neurale prevede la regolazione dei pesi dei neuroni per ridurre al minimo gli errori e consentire alla rete di fare previsioni o classificazioni accurate per vari compiti, come il riconoscimento delle immagini o l'elaborazione del linguaggio naturale.

** I parametri sono le variabili che il modello utilizza per fare previsioni o prendere decisioni. Possono essere appresi dal modello durante il processo di addestramento o impostati attraverso una procedura di ottimizzazione per influenzare le prestazioni del modello.

L'ascesa dei master in economia

L'adozione dei LLM nel mondo degli affari è stata a dir poco trasformativa. Grazie ai LLM sono stati resi possibili diversi progressi fondamentali, che hanno contribuito alla loro crescente adozione nei contesti aziendali:

Sfruttamento dei dati

L'era digitale ha inaugurato un'epoca di generazione di dati senza precedenti. Le aziende accumulano grandi quantità di dati testuali che possono essere sfruttati, dalle interazioni con i clienti ai rapporti sulle ricerche di mercato. Grazie all'unione di un motore di ricerca (che recupera i documenti pertinenti all'interrogazione dell'utente) e di un LLM (che risponde all'interrogazione in linguaggio naturale) è ora possibile setacciare una base di conoscenza interna ed estrarre preziose intuizioni dai suoi dati.

Automazione ed efficienza

Gli LLM consentono di automatizzare compiti che un tempo richiedevano l'intervento umano. Possono redigere e-mail, generare report, rispondere alle richieste dei clienti e persino assistere nelle ricerche legali. Possono aiutarci ad analizzare i flussi di lavoro esistenti, ridurre i colli di bottiglia e suggerire miglioramenti. Che si tratti di gestione della supply chain, logistica o servizio clienti, queste automazioni snelliscono i processi, riducono gli errori umani e liberano preziose risorse umane per compiti più strategici.

Miglioramento del processo decisionale

Quando vengono forniti dati storici e informazioni in tempo reale, i LLM possono generare intuizioni che informano le scelte strategiche, le previsioni di mercato e le valutazioni del rischio. Questi modelli consentono alle aziende di prendere decisioni basate sui dati con maggiore rapidità e precisione, grazie alla grande quantità di informazioni che possono elaborare e alla loro capacità di sintetizzare dati testuali complessi.

Miglioramento dell'esperienza del cliente

L'uso più immediato dei LLM è anche il più famoso: i chatbot. Rivoluzionati dagli LLM, i chatbot possono ora fornire risposte istantanee alle richieste dei clienti, offrire raccomandazioni e mantenere una comunicazione coerente e utile, aumentando in ultima analisi la soddisfazione e la fedeltà dei clienti. Questo supporto può essere fornito anche internamente al personale del servizio clienti, contribuendo a una rapida risoluzione dei problemi e all'accessibilità delle informazioni anche da parte di team meno esperti che si occupano di assistenza di primo livello.

Innovazione e creatività

I laureati in Lettere sono molto bravi a generare contenuti creativi, come descrizioni di prodotti, testi di marketing e persino opere d'arte. Questa creatività apre nuove strade per il branding e il content marketing, dove contenuti freschi e pertinenti sono fondamentali per il coinvolgimento del pubblico e la visibilità del marchio.

Vantaggio competitivo

Grazie a tutti i vantaggi trasformativi sopra descritti, le aziende che sfruttano il potere dei LLM ottengono un vantaggio competitivo. Possono anticipare le tendenze del mercato, adattare le loro strategie di marketing, prendere decisioni migliori e adattarsi alle mutevoli preferenze dei clienti in modo più efficace, posizionandosi per un successo a lungo termine.

Capire l'LLMS

Come funzionano gli LLM?

Il modo in cui i LLM imparano a usare il linguaggio è piuttosto notevole e differisce dagli approcci di programmazione tradizionali. Gli sviluppatori umani non potrebbero prevedere e codificare ogni singola domanda che si potrebbe porre a un modello come ChatGPT. Invece, questi modelli si basano su una vasta quantità di dati testuali per apprendere modelli e associazioni tra parole, frasi e concetti.

Questo diagramma è rappresentativo di modelli generativi (simili a GPT), ma può essere applicato anche a modelli non generativi (simili a BERT) fino al fine-tuning. Di seguito spieghiamo meglio queste differenze. In questo articolo approfondiamo anche il tema dei modelli di fondazione:
https://tinyurl.com/foundation-models-in-nlp

In sintesi, le LLM apprendono il linguaggio analizzando grandi quantità di dati testuali in modo in modo auto-supervisionatoidentificando schemi e relazioni in quei dati, per poi mettere a punto i loro parametri interni per eseguire compiti specifici legati al linguaggio. Inoltre, i LLM possono imparare e adattarsi a nuove informazioni dopo l'addestramento iniziale, aggiornandosi con ulteriori dati e metodi di apprendimento supervisionato, per orientarsi verso il comportamento desiderato.

I LLM addestrati possono rispondere a un'ampia gamma di domande e generare testo senza una programmazione esplicita per ogni singolo compito, rendendoli strumenti versatili e adattabili a varie applicazioni.

Perché ChatGPT è diventato così famoso?

ChatGPT rappresenta un significativo avanzamento nell'elaborazione del linguaggio naturale e nell'intelligenza artificiale rispetto alle tecnologie precedenti. Dietro la facciata del famoso chatbot, ci sono i modelli di base di OpenAI: la prima versione è stata rilasciata nel 2018 e le successive si stanno ampliando.

APPROFONDIMENTO

Volete approfondire la comprensione dei modelli di fondazione? Consultate il nostro articolo dedicato al medium.

GPT-3 (rilasciato nel 2020) è un LLM con una vasta conoscenza e comprensione della grammatica ed è stato la spina dorsale di InstructGPT, il predecessore del noto ChatGPT (rilasciato nel 2022). Oggi gli utenti commerciali di ChatGPT possono sfruttare sia GPT-3.5 che il più potente GPT-4 (rilasciato a metà marzo 2023) tramite API. Il GPT-4 è più grande del suo predecessore, può ricevere immagini come input ed è più bravo a ragionare e a seguire le istruzioni. È probabile che l'azienda stia già lavorando al GPT-5.

ChatGPT ha il merito di aver reso facile sfruttare le informazioni del modello di fondazione attraverso il suo noto approccio conversazionale. Si trattava di un passo necessario per rendere i LLM accessibili al grande pubblico.

Un altro fattore cruciale nella diffusione di questa tecnologia è l'integrazione di plugin (moduli software esterni che aggiungono funzionalità). Ad esempio, esistono plugin per l'interazione con le pagine web, per automatizzare i servizi di prenotazione, per il calcolo matematico preciso con motori esterni come Wolfram e molte altre applicazioni.

Grazie a queste integrazioni e alla sua capacità di comprendere e generare un notevole linguaggio naturale, ChatGPT ha aperto le porte a un'intera gamma di applicazioni commerciali: dalla funzione di assistente virtuale nell'assistenza ai clienti all'aiuto nell'ideazione creativa. In quest'epoca di rapidi progressi tecnologici, ChatGPT si è posto come il primo e difficile da battere LLM per le masse.

Esistono alternative?

Sì! Sono state sviluppate diverse alternative a ChatGPT. Esistono diversi tipi di LLM, ognuno con una propria architettura e un proprio scopo.

Innanzitutto, facciamo una distinzione tra modelli generativi e non generativi. I modelli generativiI modelli generativi, come ChatGPT, sono in grado di completare un dato testo in ingresso e di generare un testo in uscita plausibile, token dopo token. Questo permette di avere scambi di chat in un linguaggio naturale sorprendentemente fluente e di richiedere compiti che non sono stati trattati in modo specifico durante l'addestramento del modello.

Al contrario, modelli non generativi possono solo "leggere" il testo, senza "scrivere": Il BERT di Google è un esempio di questo tipo, preaddestrato a indovinare parole mascherate. Poiché il loro output è un numero limitato di valori di predizione, sono adatti a compiti come la classificazione del testo (come la sentiment analysis) o l'identificazione di informazioni chiave nel testo e la loro classificazione in un insieme di categorie predefinite. Questo tipo di modello deve essere adattato ai compiti desiderati.

In secondo luogo, possiamo fare una distinzione tra modelli nascosti dietro API proprietarie (come OpenAI ChatGPT, Google Bardo Anthropic Claude), e quelli completamente open source (come Meta LLaMA, TII Falcono il sistema di Google BERT). Per la maggior parte di questi modelli, sono state rilasciate sia versioni di base che versioni perfezionate.

Mentre alcuni modelli proprietari possono essere perfezionati in una certa misura se si paga un premio per l'accesso alle API, i modelli open-source sono, per natura, accessibili per ulteriori perfezionamenti. Ciò significa avere il controllo totale del modello e della sua generazione di risposte, consentendoci di personalizzare le sue capacità in base alle esigenze di ciascun cliente e caso d'uso.

Mantenere l'intero ambiente di processo all'interno dell'azienda può anche aumentare il controllo sulla sicurezza e sulla privacy dei dati sensibili, un aspetto importante per la maggior parte delle aziende e soprattutto per i loro clienti. Tuttavia, la gestione di modelli open-source presenta delle insidie:

- Non tutti sono utilizzabili in commercio (lo stesso vale per i dataset open-source);
- Di solito hanno prestazioni inferiori in lingue diverse dall'inglese;
- Bisogna tenere conto dei loro requisiti computazionali (è necessario acquistare o noleggiare l'hardware per eseguire il modello).

APPROFONDIMENTO

Prendiamo come esempio LLaMA: si tratta di una famiglia di LLM generativi di varie dimensioni, sviluppati da Meta. Hanno un'architettura basata su trasformatori, simile ai GPT di OpenAI. La prima versione (rilasciata all'inizio del 2023) non era disponibile per l'uso commerciale, ma la seconda lo è (dalla metà del 2023) e include diversi miglioramenti tecnici. Alpaca e Vicuna sono rispettivamente adattamenti di LLaMA per le istruzioni e per le chat.

LLM personalizzati

Infine, alcune organizzazioni e ricercatori sviluppano LLM personalizzati su misura per le loro specifiche esigenze e casi d'uso. Questi modelli possono essere addestrati su dati proprietari o con obiettivi specifici.

Ognuno di questi LLM può eccellere in aree diverse o avere punti di forza specifici, che li rendono adatti a un'ampia gamma di compiti di elaborazione del linguaggio naturale. La scelta del LLM dipende dai requisiti e dagli obiettivi specifici di un determinato progetto o applicazione.

Spesso, un LLM generico di grandi dimensioni può consentire di affrontare molti compiti e casi d'uso contemporaneamente, offrendo la flessibilità necessaria per adattarsi rapidamente all'evoluzione delle esigenze. Tuttavia, quando i costi di gestione devono essere limitati, un'opzione migliore sarebbe quella di messa a punto di un modello più piccolo su un insieme di dati specifici di alta qualità. In questo modo si massimizzerebbe l'efficienza, senza perdere molto in termini di prestazioni di predizione.

Implementazione degli LLM

Un altro importante fattore di differenziazione tra gli LLM è il luogo in cui sono ospitati: su cloud o on-premise. I modelli basati su API proprietarie non possono essere scaricati e ospitati in sede. Al contrario, i modelli open-source sono tipicamente ospitati in sede, perché uno dei loro principali vantaggi è la riservatezza dei dati. In alcuni casi, l'opzione migliore potrebbe essere una combinazione di entrambi.

Di seguito sono riportati i principali pro e contro per valutare ciascuna soluzione. Tenendo presente l'osservazione preliminare di cui sopra, le "soluzioni on-cloud" sono destinate solo ai LLM dietro API, mentre le "soluzioni on-premises" sono destinate ai LLM open-souce.

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Soluzioni on-cloud

1 Questi modelli veramente massicci, ospitati in enormi centri dati, sono ottimi per la conoscenza generalista, nonché per la comprensione e la generazione del linguaggio naturale.

Il contro: Si perde l'accesso interno al modello, mentre la possibilità di mettere a punto i meccanismi avrà un costo aggiuntivo.

2 Gli LLM ospitati nel cloud, come ChatGPT, sono facilmente accessibili da qualsiasi luogo con una connessione a Internet.

Il contro: L'accesso ai LLM ospitati nel cloud si basa sulla connettività a Internet, che può essere un limite in molti luoghi.

3 L'infrastruttura e la gestione dei server non sono di vostra competenza: queste attività sono gestite dal provider cloud, semplificando la manutenzione. Inoltre, i modelli di prezzo pay-as-you-go eliminano la necessità di significativi investimenti hardware iniziali, semplificando la scalabilità e assicurandovi di ottenere immediatamente la potenza di calcolo necessaria per le vostre attività.

Il contro: Sebbene il pay-as-you-go possa essere conveniente per le piccole imprese e le startup, un utilizzo prolungato o un fabbisogno imprevisto di risorse può comportare costi più elevati a lungo termine.

4 Le soluzioni cloud spesso dispongono di centri dati in più regioni geografiche, garantendo un accesso a bassa latenza per gli utenti di tutto il mondo.

Il contro: Conservare i dati sensibili nel cloud significa che i dati sensibili della vostra azienda e dei vostri clienti vengono trasmessi a terzi attraverso le API, e questo potrebbe causare grossi problemi di privacy per la vostra azienda!

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Soluzioni on-premises

1 Le soluzioni on-premises offrono il massimo controllo sui dati e sulla sicurezza, fondamentale per i settori con severi requisiti di conformità.

Il contro: Le organizzazioni dovranno occuparsi della manutenzione dei server in esecuzione e degli aggiornamenti occasionali dei modelli, il che può richiedere molte risorse e costituire una sfida per il personale interno privo di competenze tecniche approfondite. In questo caso, l'alternativa migliore sarebbe quella di ottenere un supporto continuo da un fornitore esterno.

2 L'implementazione locale può comportare una minore latenza, garantendo tempi di risposta più rapidi. Inoltre, non dipendono dalla connettività Internet, il che li rende adatti ad ambienti sicuri e isolati.

Il contro: L'espansione dell'infrastruttura on-premise può essere più lenta e costosa rispetto alla scalabilità basata sul cloud.

3 Le organizzazioni hanno il pieno controllo su hardware, software e configurazioni, consentendo implementazioni di modelli su misura.

Il contro: Le configurazioni on-premises richiedono in genere investimenti iniziali significativi in hardware, software e risorse IT. Tuttavia, i prezzi sono fissi anziché a consumo, il che significa che i costi di implementazione si ammortizzano nel lungo periodo.

4 È più probabile che le soluzioni on-premise siano implementate con costi fissi (hardware, configurazione e trasferimento del software personalizzato, ecc.) che si ammortizzano nel lungo periodo.

Il contro: Il confronto è con le soluzioni pay-as-you-go, più tipiche delle configurazioni cloud, che spesso rappresentano un investimento iniziale e un impegno minore.

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Soluzioni ibride

Nelle applicazioni commerciali pratiche, l'LLM fa parte di una suite software più ampia, che include molte funzionalità come l'ingestione dei dati, il parser dei documenti e il motore di ricerca... Questi importanti componenti possono essere implementati anche attraverso soluzioni ibride, a seconda del caso d'uso. Ad esempio, potrebbe avere senso utilizzare un motore di ricerca on-premise con un LLM ospitato su cloud (o viceversa).

1 I dati possono essere segmentati: i dati sensibili possono rimanere in sede quando si affrontano problemi di privacy, mentre si sfrutta il cloud per calcoli scalabili su dati non sensibili.

2 Le organizzazioni possono ridurre le spese a lungo termine utilizzando le risorse cloud e on-premise nel modo più efficace dal punto di vista dei costi e scalando al contempo.

3 L'approccio ibrido offre la flessibilità necessaria per adattarsi alle mutevoli esigenze e alla crescita senza sacrificare il controllo dei dati.

Sono tutti professionisti? Purtroppo non lo è. L'implementazione e la gestione di una soluzione ibrida possono essere costose e complesse e richiedono un'attenta integrazione e coordinamento tra i componenti on-premises e cloud.

Come scegliere?

Il più grande passo avanti dei LLM rispetto agli approcci precedenti è che rendono la messa a punto più facile e più veloce. Sfruttando le loro conoscenze interne e le loro capacità generali, richiedono meno dati. Di conseguenza, facilitano notevolmente la gestione di un'ampia gamma di casi d'uso e accelerano il perfezionamento dei processi aziendali.

Tuttavia, per alcuni compiti specifici, i LLM mostrano prestazioni notevoli anche senza dati di addestramento precedenti. Ciò rende gli LLM una scelta eccezionalmente efficiente per le aziende che cercano soluzioni rapide ed efficaci.

Molti fornitori stanno proponendo soluzioni diverse: servizi come Microsoft Azure, ad esempio, hanno alzato la posta in gioco per le imprese che si preoccupano della proprietà dei dati. Nel frattempo, noi di Artificialy, abbiamo scelto di offrire sia l'integrazione di soluzioni di terzi che il nostro LLM personalizzato.: un modello multilingue che abbiamo messo a punto a partire da progetti open-source e che è ospitato interamente in sede, ideale per i casi d'uso in cui la riservatezza dei dati è obbligatoria.

La scelta del metodo di implementazione dipende in ultima analisi dalle priorità specifiche di un'organizzazione, tra cui la privacy dei dati, le esigenze di scalabilità, i requisiti di conformità e le considerazioni di budget. Ci sono molti aspetti da tenere a mente e una strategia ben ponderata che bilanci questi fattori è necessaria per scegliere una soluzione che porti a un'implementazione efficiente e di successo.

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Se state pensando se sfruttare un LLM per la vostra azienda, questo articolo dovrebbe avervi dato un'idea abbastanza precisa di quali sono le vostre possibilità. A proposito, un Grande Modello Linguistico mi ha aiutato a scrivere questo articolo!

Nel prossimo articolo tratteremo in modo molto più dettagliato come scegliere tra queste opzioni e vi forniremo alcuni esempi pratici di come si muovono le aziende reali. Seguiteci su Linkedin per ricevere una notifica quando sarà pubblicato!

Siamo solo a un'e-mail di distanza, facciamo due chiacchiere! Potete raggiungerci all'indirizzo privategpt@artificialy.com e visitare il nostro sito web aziendale www.artificialy.com

Questo articolo è stato scritto da Federico Magnolfi,
Ingegnere di apprendimento automatico presso Artificialy SA.