Che cosa sono e come funzionano i Large Language Model

Come funzionano i modelli linguistici di grandi dimensioni

I LLM operano sfruttando le tecniche di apprendimento profondo e grandi quantità di dati testuali. Questi modelli sono tipicamente basati su un’architettura transfomer, un modello neurale noto per la sua capacità di elaborare sequenze di dati tramite meccanismi di attenzione parallela, eccellente per gestire dati sequenziali come gli input di testo.

Durante il processo di addestramento, questi modelli apprendono a formulare previsioni sulla prossima parola di una frase, sulla base del contesto fornito dalle precedenti parole.
La prima fase di addestramento richiede l’esplorazione di un massiccio volume di dati, noto come corpus. Questo processo si articola in più fasi, iniziando con l’apprendimento non supervisionato: vengono sottoposti al modello dati non strutturati e non etichettati per estrarre relazioni e informazioni su parole e concetti.

Nella seconda fase, l’LLM viene addestrato e messo a punto con una forma di auto apprendimento supervisionato (self-supervised learning). In questo passaggio si iniziano ad etichettare i dati, in modo da assistere nell’apprendimento della grammatica, della semantica e delle relazioni concettuali.

La fase successiva coinvolge l’apprendimento profondo con l’utilizzo dell’architettura Transformer. Questa architettura è nota per la sua efficacia nell’elaborare sequenze di dati tramite un meccanismo di attenzione, il quale attribuisce pesi agli elementi (token) della sequenza.
Questo meccanismo di attenzione consente di catturare informazioni distribuite in tutto il testo, facilitando la modellazione delle dipendenze a lungo termine. In altre parole, il modello può interpretare il significato di una parola non solo in base al contesto immediato, ma anche tenendo conto di informazioni distanti nella sequenza.

Le performance del modello possono essere migliorate grazie al prompt engineering e all’ottimizzazione del prompt e altre tecniche come l’apprendimento per rinforzo dal feedback umano (RLHF, Reinforcement Learning with Human Feedback) per rimuovere i bias, i pregiudizi e le allucinazioni (contenuti che si discostano dall’input dell’utente, contraddicono il contesto precedentemente generato o si discostano dalle conoscenze comuni). Questo processo rappresenta uno degli step più critici per garantire che i LLM di livello enterprise siano pronti all’uso e non espongano le organizzazioni a rischi reputazionali.

Una volta completato l’addestramento, un LLM può generare testo prevedendo la prossima parola, basandosi sull’input e sfruttando la conoscenza acquisita. Il risultato tipicamente si presenta coerente e contestualmente rilevante. Tuttavia, è importante notare che alcune casistiche possono limitare l’accuratezza, la correttezza e l’equità dei modelli linguistici di grandi dimensioni.

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Tipologie di LLM

Esistono diverse tipologie di modelli linguistici di grandi dimensioni, ognuna con caratteristiche distintive che rispondono a esigenze specifiche. Tra le più comuni troviamo:

• Modello zero-shot. Si tratta di un modello ampio e generalizzato addestrato su un vasto corpus generico di dati. Questo significa che può essere utilizzato per molteplici scopi, senza necessità di addestramento aggiuntivo. Ad esempio, GPT-3 può rispondere a domande, scrivere testi, e persino eseguire compiti logici senza essere specificamente programmato per tali compiti. È come un interprete linguistico universale che può adattarsi a varie richieste.
• Modelli fine-tuned o specifici per dominio. Dopo un addestramento zero-shot, questi modelli possono essere ulteriormente perfezionati per adattarsi a un campo specifico o a compiti particolari. Ad esempio, OpenAI Codex, basato su GPT-3, è stato addestrato specificamente per la programmazione. Questo significa che può aiutare a scrivere codice in modo intelligente, comprendendo il contesto e le logiche di programmazione. L’utilità di questi modelli emerge in ambiti dove è richiesta una conoscenza specifica, come nella scrittura di codice informatico o nella risoluzione di problemi settoriali.
• I modelli di rappresentazione del linguaggio, come BERT, sfruttano il contesto delle parole nelle frasi per migliorare la comprensione del significato. Ideali per attività di elaborazione del linguaggio naturale (NLP), come il riconoscimento delle entità nel testo o la comprensione del contesto semantico delle frasi. Un esempio pratico è l’abilità di BERT di comprendere il contesto delle parole in una ricerca online, migliorando la pertinenza dei risultati. > Scopri il corso Fine-Tuning dei modelli 
• I modelli multimodali, come GPT-4 o Clip (link esterno), sono progettati per gestire non solo il testo, ma anche le immagini. Questi modelli possono essere utilizzati in una vasta gamma di applicazioni, come la descrizione di immagini, la generazione di didascalie e l’analisi di testo associato a immagini. Ad esempio, GPT-4 potrebbe essere utilizzato per descrivere il contenuto di una fotografia in modo coerente con il contesto circostante.

I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) come GPT-4 e i suoi predecessori hanno notevolmente avanzato l’elaborazione del linguaggio naturale. Nonostante i notevoli progressi, sottostanno a diverse sfide tecniche che devono essere considerate.

Il costo computazionale, ad esempio, costituisce una barriera in termini di risorse necessarie per addestrare e utilizzare efficacemente questi modelli. L’interpretabilità, ossia la capacità di comprendere le decisioni e le previsioni del modello, rimane un punto critico, soprattutto considerando l’importanza di applicazioni in settori sensibili come la salute o la finanza. La resistenza all’inganno, o adversarial robustness, è un’altra sfida cruciale: la capacità di questi modelli di mantenere la loro precisione e affidabilità anche di fronte a manipolazioni intenzionali dei dati richiede approfondimenti e soluzioni.

Inoltre, quando questi modelli vengono ampliati per gestire compiti più complessi o operare in ambienti dinamici, emergono nuove sfide legate alla scalabilità, alla privacy e all’elaborazione in tempo reale. La scalabilità richiede una gestione oculata delle risorse computazionali, la privacy impone considerazioni etiche e normative sempre più stringenti e l’elaborazione in tempo reale sollecita l’ottimizzazione delle prestazioni senza compromettere la qualità dei risultati.