Che cosa sono i modelli linguistici di grandi dimensioni?

Scritto da esseri umani o da intelligenza artificiale? I confini stanno diventando sempre più sfumati! Oltre alla velocità con cui svolgono le attività, i modelli di machine learning si distinguono per la loro complessità nell'elaborazione delle informazioni, ottenendo risultati sempre più fedeli al linguaggio naturale umano.

I Large Language Models (LLM) possono essere definiti come modelli di apprendimento automatico in grado di eseguire vari compiti nell'ambito del linguaggio. Sono costruiti con l'obiettivo di comprendere e generare testi.

Il termine "grande" in LLM è all'altezza del fatto di essere un modello addestrato con una vasta quantità di dati, il che porta alla capacità di mettere in relazione molteplici aspetti e modelli di linguaggio.

Qual è l'utilità e la caratteristica distintiva di LLM?

Ok, la generazione di testo da parte dell'intelligenza artificiale non è l'ultima innovazione, quindi cosa distingue LLM? LLM sorprende proprio per la sua capacità di generare testi altamente coerenti, grammaticalmente corretti e cognitivamente convincenti.

I LLM possono svolgere compiti come la traduzione linguistica, creare articoli completi da zero, riassumere documenti, aiutare con l'assistenza virtuale e persino programmare. L'elemento di differenziazione è la sua capacità di interpretare più funzioni all'interno dello stesso modello.

Il successo dei chatbot

I chatbot, come ChatGPT e Bard, sono esempi di tecnologie di intelligenza artificiale che utilizzano gli LLM. Queste interfacce hanno guadagnato molta popolarità negli ultimi anni fornendo un'assistenza virtuale migliorata agli utenti.

Possono gestire attività che vanno da attività amministrative come creare elenchi, organizzare fogli di calcolo, eseguire calcoli, pianificare riunioni e formattare testi a compiti più creativi come offrire suggerimenti di viaggio e persino comporre poesie!

ChatGPT è un'interfaccia lanciata nel 2022 da OpenAI. Utilizza i modelli linguistici GPT-3.5 nella sua versione gratuita e GPT-4.0 nella sua versione a pagamento.

Bard è un'interfaccia sviluppata da Google e lanciata nel 2023. La sua creazione si è basata sul Language Model for Dialogue Applications (LaMDA) e successivamente ha incorporato il Path Language Model (PaLM 2), in grado di fornire risposte più precise. Poiché è ancora in fase di test, questa interfaccia funziona solo nel browser e non dispone ancora di versioni dell'app.

Le sfide etiche dell'intelligenza artificiale

le applicazioni dell'IA possono offrire molte opportunità alle aziende, ma ci sono questioni etiche riguardanti l'uso dell'IA, come gli LLM, a cui dovresti prestare attenzione. I principali punti di preoccupazione sono:

Sensibilità politica e sociale: L'addestramento di LLM non considera la sensibilità sociale, il che significa che può generare testi con un certo grado di pregiudizio, scorrettezza politica o anche Contenuto non etico. L'apprendimento automatico manca di discernimento nel mondo reale, non importa quanto sia buono l'addestramento e quanto grande sia il numero di parametri, non hanno filtri sensibili alla società come gli esseri umani.

Notizie false: Garantire informazioni sicure è un punto di preoccupazione utilizzando gli LLM. La formazione dei dati non include il fact-checking. Non vi è alcun impegno dei dati alla verità, il che può portare a contenuto obsoleto, interpretazioni superficiali o, ancora peggio, alla generazione di fake news o testi malevoli e diffamatori. 

Sicurezza dei Dati: Un altro punto rilevante di preoccupazione è la sicurezza dei dati. L'addestramento non può distinguere tra ciò che è riservato e ciò che non lo è, quindi è necessaria una revisione dei dati condivisi con il modello, perché gli LLM dovrebbero solo feed su dati pubblici e fonti affidabili.

Per affrontare questi dilemmi, si è lavorato per rivedere le linee guida per l'input e l'output del modello. Gli scienziati dei dati e gli esperti di AI stanno già studiando tecniche per perfezionare e migliorare la comprensione e la precisione di questi sistemi.

Come si costruisce un LLM?

I modelli linguistici di grandi dimensioni vengono addestrati con un numero elevato di parametri, raggiungendo miliardi. Si tratta di un enorme algoritmo che combina l'apprendimento automatico (l'algoritmo apprende le regole da solo dai dati che inserisce) e le tecnologie di apprendimento profondo (algoritmi di alto livello che imitano il cervello umano neurale). L'immagine qui sotto può aiutare a capire:

Il primo passo dell'addestramento è identificare il set di dati, che in LLM è sostanziale. Dopo l'addestramento, i livelli di questa grande rete neurale vengono configurati (diversi livelli di elaborazione non lineare che simulano il modo in cui i neuroni pensano). Quindi l'apprendimento supervisionato viene utilizzato per produrre informazioni rilevanti dai dati forniti e, ultimo ma non meno importante, vengono condotti test di performance sul modello.

Con questo volume di dati da internet provenienti da varie fonti (articoli, libri, siti web, video), il modello li elabora per prevedere sequenze di parole che generano testo convincente. Analizza il testo e prevede la parola successiva, proprio come le persone possono "intuire" le frasi in una conversazione o durante la lettura di un testo. Tuttavia, gli LLM non possiedono l'intelligenza cognitiva. Forniscono risultati solo in base a ciò che è stato loro fornito in precedenza.

L'addestramento dei modelli linguistici richiede conoscenze tecniche specifiche, software specializzato e investimenti significativi. Secondo una panoramica tecnica del modello linguistico GPT-3 di OpenAI, il costo dell'IA sta aumentando in modo esponenziale.

Come scrivere input di testo pertinenti per gli LLM?

Poiché i LLM non possiedono una propria "intelligenza", il modo più efficace per migliorare l'accuratezza dei risultati è utilizzare i giusti prompt quando si interagisce con questa rete.

Con ogni nuovo input di comando, il modello espande il proprio database, sempre con l'obiettivo di fornire una risposta più precisa. Più contestuale è il comando di input, migliore è la risposta ottenuta. Ecco un esempio:

Le tecnologie dei Large Language Models puntano verso una rivoluzione nei servizi linguistici. Diventerà ogni anno ancora più difficile distinguere ciò che è stato prodotto da un essere umano o dall'intelligenza artificiale? 

In Bureau Work Servizi di Traduzione, crediamo che le tecnologie siano alleate, non concorrenti. La Principale è comprendere e studiare gli strumenti per lavorare a beneficio del maggior numero possibile di persone.

‍

‍

‍