Cos'è in AI il LLM: introduzione al Large Language Model

I Large Language Model sono considerati una delle frontiere più avanzate e promettenti dell’AI, perché rappresenta uno dei più grandi progressi nel campo dell’elaborazione del linguaggio naturale. L’evoluzione nel tempo presenta un grande potenziale per migliorare e automatizzare varie applicazioni in tutti i settori. I Large Language Model vengono allenati usando una grande quantità di testi provenienti da diverse fonti.

Durante questo addestramento il modello impara la grammatica o la sintassi e altri elementi utili, il modello viene poi valutato sulla sua capacità di generare testi coerenti e sensati a partire da un input inserito.

Modelli linguistici di grandi dimensioni: ecco cosa sono

I modelli linguistici di grandi dimensioni, LLM, sono un tipo di modello di intelligenza artificiale che usa reti neurali profonde per apprendere da enormi quantità di dati testuali, come testi scritti o parlati.

I modelli linguistici di grandi dimensioni sono in grado di generare testi coerenti e rilevanti su qualsiasi argomento, a partire da una parola, una frase o un testo di input.

In questo modo possono essere adattati a diverse esigenze specifiche dopo un pre-addestramento, i LLM sono in grado di elaborare e generare testo, e può essere usato per una vasta gamma di applicazioni, tra cui la traduzione o il riassunto.

Per fare un esempio di LLM troviamo GPT-4, sviluppato da OpenAI, una società di ricerca dedicata all’AI, che può generare testi su qualsiasi argomento e in qualsiasi stile, a partire da una semplice frase o parola. GPT-4 è accessibile tramite una API, che è un’interfaccia che permette agli sviluppatori di usare il modello per creare applicazioni e servizi basati sul linguaggio.

Come funziona un LLM

I modelli linguistici di grandi dimensioni si basano su tecniche di deep learning per elaborare e comprendere il linguaggio naturale. L’addestramento si basa su un elevato numero di set di dati, questo perché contengono fonti e parole di molteplici siti web, articoli e altre fonti.

Il deep learning è una tecnologia che consente ai computer di apprendere da grandi quantità di dati, utilizzando reti neurali artificiali ispirate al funzionamento del cervello umano.

Grazie alla formazione su enormi quantità di dati, i modelli linguistici di grandi dimensioni riescono a catturare le sfumature del linguaggio, della grammatica, del contesto e anche di alcuni elementi della cultura generale.

Per fare questo, usa una rete neurale artificiale, che è un sistema computazionale ispirato al funzionamento del cervello umano. Tutto questo gli permette di generare delle risposte, dei testi riassuntivi, la generazione di traduzioni, cambiando anche il tipo di stile e di testo.

LLM e linguaggio naturale

Nell’intelligenza artificiale il linguaggio naturale è lo studio e l’applicazione di tecniche che consentono ai computer di comprendere, generare e manipolare il linguaggio umano.

Questo campo si chiama elaborazione del linguaggio naturale, Natural Language Processing, un ramo dell’AI che si basa sia sulla linguistica che sull’apprendimento automatico. L’elaborazione del linguaggio naturale permette di interrogare i dati usando il testo o la voce in linguaggio naturale.

Large Language Model: sfide e rischi

I LLM sono modelli potenti e promettenti, ma anche complessi e delicati, che richiedono una grande attenzione e responsabilità da parte di chi li usa o li crea. I LLM devono essere sviluppati e usati in modo etico e responsabile, ed è necessario avere una maggiore consapevolezza e trasparenza sul funzionamento e gli impatti dei LLM da parte degli utenti finali e del pubblico in generale.

Tra le sfide ci sono la necessità di usare enormi risorse computazionali ed energetiche per allenare e usare i modelli, la difficoltà di garantire la qualità e l’affidabilità dei testi generati, la gestione dei dati sensibili e la protezione dei diritti d’autore.

Tra i rischi ci sono la possibilità che i modelli vengano usati per scopi negativi o illegali, come la diffusione di notizie false, la manipolazione delle opinioni pubbliche o la violazione della privacy.

Inoltre, i modelli possono incorporare e amplificare i pregiudizi e le distorsioni presenti nei dati usati per allenarli, compromettendo la loro equità e neutralità.

 

I problemi dei modelli linguistici di grandi dimensioni

I modelli linguistici di grandi dimensioni apprendono dai dati a loro disposizione, ma questi dati possono essere incompleti, inaccurati, obsoleti o distorti. Il processo crea dei problemi nella qualità dei dati, in quanto porta a una generazione di errori ma anche incoerenze o pregiudizi nei testi generati dai modelli linguistici di grandi dimensioni.

Un altro aspetto importante, che deriva dalla generazione di testo tramite i modelli linguistici di grandi dimensioni, è l’impatto sulla società. I modelli linguistici di grandi dimensioni possono apprendere e generare testi su qualsiasi tema, ma come vengono usati dipende dalle intenzioni di chi li utilizza o li sviluppa. Infatti, tutto ciò comporta dei rischi e delle sfide in termini di sicurezza, privacy, veridicità e moralità dei testi prodotti da questi modelli.

Infine, un altro elemento critico è la vera comprensione dell’input, poiché i modelli linguistici di grandi dimensioni sono capaci di imitare e comprendere il linguaggio umano, ma non sempre riescono a coglierne il significato profondo delle parole, delle frasi o dei concetti. Questo si riflette anche nella coerenza dei testi generati dai LLM, che può essere carente o inconsistente.