Il prompt-tuning: come sta rivoluzionando l’utilizzo degli LLM
Negli ultimi anni, i Large Language Models (LLM), come ChatGPT, hanno guadagnato popolarità grazie alla loro capacità di generare testi di alta qualità e di adattarsi a una varietà di compiti. Ma cosa sono esattamente e come funzionano?
In parole semplici, i LLM sono modelli di fondazione, il che significa che sono modelli riutilizzabili addestrati su una vasta quantità di dati disponibili su Internet. Questa enorme quantità di informazioni consente ai LLM di essere così flessibili e di rispondere a diverse esigenze. Approfondisci leggendo il nostro blog su la rivoluzione degli LLM.
Fino a poco tempo fa, la tecnica più efficace per migliorare le prestazioni di un LLM pre-addestrato per un compito specifico era il “fine-tuning”. Questo metodo implica la raccolta e l’etichettatura di esempi pertinenti al compito desiderato, adattando il modello esistente piuttosto che crearne uno nuovo da zero.
Tuttavia, è recentemente emersa una tecnica più semplice ed energeticamente efficiente, nota come “prompt-tuning”.
Il prompt-tuning
Il prompt-tuning offre alle aziende con dati limitati un modo efficace per adattare un grande modello linguistico a un compito specifico, evitando la necessità di raccogliere migliaia di esempi etichettati come nel caso del fine-tuning. Questa tecnica è particolarmente vantaggiosa per le organizzazioni che potrebbero non avere le risorse per gestire l’intero processo di addestramento di un modello da zero.
In pratica, il prompt-tuning si basa sull’uso di indicazioni che forniscono un contesto specifico al modello di intelligenza artificiale riguardo al compito da eseguire. Questi prompt possono assumere diverse forme: possono essere parole o frasi aggiuntive scritte dall’utente, oppure numeri generati automaticamente dall’IA, che vengono poi inseriti nel layer di embedding del modello. Questo approccio guida il modello verso decisioni o previsioni più mirate, ottimizzando la sua performance senza la necessità di un addestramento estensivo.
Un aspetto cruciale di questa tecnica è il prompt-engineering, che consiste nel progettare in modo strategico questi prompt affinché il modello possa eseguire compiti specializzati. La prompt-engineering richiede una comprensione approfondita delle capacità del LLM e del compito specifico, in modo da elaborare indicazioni che possano migliorare l’accuratezza e la pertinenza delle risposte generate.
Ad esempio, in un contesto in cui un’azienda desidera utilizzare un LLM per il supporto clienti, il prompt potrebbe includere frasi che chiariscono il tipo di assistenza richiesta, come “Rispondi a una domanda comune sui resi.” In questo modo, il modello è meglio equipaggiato per fornire risposte utili e contestualizzate.
Tecniche
Ci sono tre principali opzioni per adattare un modello pre-addestrato:
1. Fine-tuning
Questa tecnica prevede di prendere un modello pre-addestrato e integrarlo con esempi specifici per il compito desiderato. Dopo aver addestrato il modello con questi dati, è possibile fornire input al modello affinché esegua il compito richiesto. Il fine-tuning è particolarmente utile quando si dispone di una grande quantità di dati etichettati e si desidera personalizzare il modello per un compito specifico.
2. Prompt Engineering
In questo caso, il modello viene utilizzato così com’è, senza alcun adattamento. Si fornisce un prompt di input e si aggiunge un prompt ingegnerizzato all’inizio. In sostanza, si utilizzano due prompt per specializzare l’output del modello. Questa tecnica è utile quando si desidera adattare il modello a un compito specifico senza doverlo riaddestrare completamente.
3. Prompt Tuning
In tal caso si utilizza il modello pre-addestrato senza modificarlo, fornendo un input e aggiungendo un prompt soft adattabile, generato dall’intelligenza artificiale stessa. Questa combinazione consente di utilizzare il modello in modo specializzato. Il prompt tuning sta dimostrando di essere rivoluzionario in vari settori. Ad esempio, nell’apprendimento multitasking, dove i modelli devono passare rapidamente tra compiti diversi, i ricercatori stanno creando prompt universali che possono essere facilmente riutilizzati. Tecniche come il multitask prompt tuning permettono al modello di adattarsi rapidamente a nuove situazioni, riducendo significativamente i costi rispetto al riaddestramento. Inoltre, il prompt tuning mostra risultati promettenti anche nell’apprendimento continuo, in cui i modelli di IA devono assimilare nuovi compiti senza dimenticare quelli precedenti.
Conclusione
Il prompt-tuning sta emergendo come una tecnica rivoluzionaria in diversi settori. Questa metodologia non solo rende più semplice e rapida l’individuazione e la risoluzione di problemi nei modelli di intelligenza artificiale, ma offre anche un approccio innovativo per ottimizzare l’efficacia di questi strumenti.
Tuttavia, è fondamentale riconoscere che, come molte tecnologie emergenti, il prompt-tuning presenta delle limitazioni, tra cui una certa mancanza di interpretabilità. Questo aspetto può sollevare interrogativi sulla trasparenza e sull’affidabilità dei risultati generati.
Continueremo a esplorare e approfondire queste tematiche, mantenendovi aggiornati attraverso il nostro blog ufficiale di Exponential AI. Rimanete sintonizzati per ulteriori scoperte e sviluppi nel campo dell’intelligenza artificiale!