I modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) sono la tecnologia di base che ha alimentato l'ascesa fulminea dei chatbot di intelligenza artificiale generativa. Strumenti come ChatGPT, Google Bard e Bing Chat si basano tutti su LLM per generare risposte simili a quelle umane alle tue richieste e domande.

Ma cosa sono gli LLM e come funzionano? Qui abbiamo deciso di demistificare gli LLM.

Che cos'è un modello linguistico di grandi dimensioni?

Nei suoi termini più semplici, un LLM è un enorme database di dati di testo a cui è possibile fare riferimento per generare risposte simili a quelle umane ai tuoi prompt. Il testo proviene da una serie di fonti e può ammontare a miliardi di parole.

Tra le fonti comuni di dati di testo utilizzati ci sono:

  • Letteratura: I LLM spesso contengono enormi quantità di letteratura contemporanea e classica. Questo può includere libri, poesie e opere teatrali.
  • Contenuti in linea: un LLM conterrà molto spesso un ampio archivio di contenuti online, inclusi blog, contenuti Web, domande e risposte del forum e altro testo online.
    • instagram viewer
  • Notizie e attualità: alcuni LLM, ma non tutti, possono accedere ad argomenti di attualità. Alcuni LLM, come GPT-3.5, sono limitati in questo senso.
  • Social media: I social media rappresentano un'enorme risorsa di linguaggio naturale. Gli LLM utilizzano il testo delle principali piattaforme come Facebook, Twitter e Instagram.

Naturalmente, avere un enorme database di testo è una cosa, ma gli LLM devono essere addestrati a dargli un senso per produrre risposte simili a quelle umane. Come lo fa è ciò che tratteremo dopo.

Come funzionano gli LLM?

In che modo gli LLM utilizzano questi repository per creare le loro risposte? Il primo passo è analizzare i dati utilizzando un processo chiamato deep learning.

Il deep learning viene utilizzato per identificare i modelli e le sfumature del linguaggio umano. Ciò include l'acquisizione di una comprensione della grammatica e della sintassi. Ma soprattutto, include anche il contesto. La comprensione del contesto è una parte cruciale degli LLM.

Diamo un'occhiata a un esempio di come gli LLM possono utilizzare il contesto.

Il prompt nell'immagine seguente menziona il vedere un pipistrello di notte. Da ciò ChatGPT ha capito che si trattava di un animale e non, ad esempio, di una mazza da baseball. Naturalmente, altri chatbot come Bing Chat o Google Bard potrebbe rispondere in modo completamente diverso.

Tuttavia, non è infallibile e, come mostra questo esempio, a volte sarà necessario fornire informazioni aggiuntive per ottenere la risposta desiderata.

In questo caso, abbiamo deliberatamente lanciato una palla curva per dimostrare con quanta facilità si perde il contesto. Ma anche gli umani possono fraintendere il contesto delle domande, e ha solo bisogno di un suggerimento in più per correggere la risposta.

Per generare queste risposte, gli LLM utilizzano una tecnica chiamata generazione del linguaggio naturale (NLG). Ciò comporta l'esame dell'input e l'utilizzo dei modelli appresi dal suo repository di dati per generare una risposta contestualmente corretta e pertinente.

Ma gli LLM vanno più in profondità di questo. Possono anche adattare le risposte al tono emotivo dell'input. Se combinati con la comprensione contestuale, i due aspetti sono i principali driver che consentono agli LLM di creare risposte simili a quelle umane.

Per riassumere, gli LLM utilizzano un enorme database di testo con una combinazione di tecniche di deep learning e NLG per creare risposte simili a quelle umane ai tuoi suggerimenti. Ma ci sono dei limiti a ciò che questo può ottenere.

Quali sono i limiti degli LLM?

Gli LLM rappresentano un risultato tecnologico impressionante. Ma la tecnologia è tutt'altro che perfetta e ci sono ancora molti limiti su ciò che possono ottenere. Alcuni dei più notevoli di questi sono elencati di seguito:

  1. Comprensione contestuale: Ne abbiamo parlato come qualcosa che gli LLM incorporano nelle loro risposte. Tuttavia, non sempre lo fanno bene e spesso non sono in grado di comprendere il contesto, portando a risposte inappropriate o semplicemente sbagliate.
  2. Pregiudizio: Eventuali distorsioni presenti nei dati di addestramento possono spesso essere presenti nelle risposte. Ciò include pregiudizi verso il genere, la razza, la geografia e la cultura.
  3. Buon senso: Il buon senso è difficile da quantificare, ma gli esseri umani lo imparano fin dalla tenera età semplicemente osservando il mondo che li circonda. Gli LLM non hanno questa esperienza intrinseca su cui fare affidamento. Capiscono solo ciò che è stato loro fornito attraverso i loro dati di addestramento, e questo non dà loro una vera comprensione del mondo in cui esistono.
  4. Un LLM è valido solo quanto i suoi dati di addestramento: La precisione non può mai essere garantita. Il vecchio adagio del computer "Garbage In, Garbage Out" riassume perfettamente questa limitazione. Gli LLM sono buoni solo se la qualità e la quantità dei loro dati di formazione consentono loro di esserlo.

C'è anche un'argomentazione secondo cui le preoccupazioni etiche possono essere considerate una limitazione degli LLM, ma questo argomento non rientra nell'ambito di questo articolo.

3 Esempi di LLM popolari

Il continuo progresso dell'IA è ora ampiamente sostenuto dagli LLM. Quindi, sebbene non siano esattamente una nuova tecnologia, hanno sicuramente raggiunto un punto di slancio critico e ora ci sono molti modelli.

Ecco alcuni degli LLM più utilizzati.

1. GPT

Generative Pre-trained Transformer (GPT) è forse il LLM più conosciuto. GPT-3.5 alimenta la piattaforma ChatGPT utilizzata per gli esempi in questo articolo, mentre è disponibile la versione più recente, GPT-4 tramite un abbonamento ChatGPT Plus. Microsoft utilizza anche l'ultima versione nella sua piattaforma Bing Chat.

2. LaMDA

Questo è l'LLM iniziale utilizzato da Google Bard, il chatbot AI di Google. La versione con cui Bard è stato inizialmente lanciato è stata descritta come una versione "leggera" dell'LLM. La più potente iterazione PaLM dell'LLM ha sostituito questo.

3. BERT

BERT è l'acronimo di Bi-directional Encoder Representation from Transformers. Le caratteristiche bidirezionali del modello si differenziano BERT da altri LLM come GPT.

Sono stati sviluppati molti altri LLM e le propaggini sono comuni dai principali LLM. Man mano che si sviluppano, questi continueranno a crescere in complessità, accuratezza e rilevanza. Ma cosa riserva il futuro per gli LLM?

Il futuro degli LLM

Questi senza dubbio modelleranno il modo in cui interagiamo con la tecnologia in futuro. La rapida diffusione di modelli come ChatGPT e Bing Chat ne è una testimonianza. A breve termine, È improbabile che l'intelligenza artificiale ti sostituisca al lavoro. Ma c'è ancora incertezza su quanto grande sarà il ruolo che avranno nella nostra vita in futuro.

Gli argomenti etici possono ancora avere voce in capitolo su come integriamo questi strumenti nella società. Tuttavia, mettendo questo da parte, alcuni degli sviluppi LLM attesi includono:

  1. Efficienza migliorata:Con gli LLM che presentano centinaia di milioni di parametri, sono incredibilmente affamati di risorse. Con miglioramenti nell'hardware e negli algoritmi, è probabile che diventino più efficienti dal punto di vista energetico. Ciò accelererà anche i tempi di risposta.
  2. Migliore consapevolezza contestuale:Gli LLM sono in autoformazione; maggiore è l'utilizzo e il feedback che ottengono, migliori diventano. È importante sottolineare che questo è senza alcuna ulteriore ingegneria importante. Con il progredire della tecnologia, ciò vedrà miglioramenti nelle capacità linguistiche e nella consapevolezza contestuale.
  3. Addestrato per compiti specifici:Gli strumenti tuttofare che sono il volto pubblico degli LLM sono soggetti a errori. Ma man mano che si sviluppano e gli utenti li addestrano per esigenze specifiche, gli LLM possono svolgere un ruolo importante in campi come la medicina, il diritto, la finanza e l'istruzione.
  4. Maggiore integrazione: gli LLM potrebbero diventare assistenti digitali personali. Pensa a Siri con gli steroidi e ti viene l'idea. Gli LLM potrebbero diventare assistenti virtuali che ti aiutano in tutto, dal suggerire i pasti alla gestione della tua corrispondenza.

Queste sono solo alcune delle aree in cui è probabile che gli LLM diventino una parte più ampia del modo in cui viviamo.

LLM che trasformano ed educano

Gli LLM stanno aprendo un entusiasmante mondo di possibilità. La rapida ascesa di chatbot come ChatGPT, Bing Chat e Google Bard è la prova delle risorse che vengono riversate sul campo.

Una tale proliferazione di risorse non può che vedere questi strumenti diventare più potenti, versatili e accurati. Le potenziali applicazioni di tali strumenti sono vaste e al momento stiamo solo grattando la superficie di una nuova incredibile risorsa.