LLM: come stanno cambiando il mondo aziendale e non solo

Come ormai molti sanno, i GPT (Generative Pre-trained Transformer) sono modelli di linguaggio capaci di generare testi simili a quelli scritti dagli esseri umani. Questa tecnologia è stata utilizzata in varie forme per anni, ma ha suscitato un interesse crescente recentemente grazie alle sue notevoli potenzialità.

I Large Language Models (LLM), invece, rappresentano un tipo specifico di modello di linguaggio, basato su una tecnologia più ampia nota come “foundation model”. Questi modelli sono pre-addestrati su enormi quantità di dati non etichettati, utilizzando un approccio auto-supervisionato. Ciò significa che il modello apprende dai dati in modo tale da produrre output che possono essere generalizzati e adattati a diversi contesti.

Gli LLM sono un’applicazione dei foundation models focalizzata specificamente su testo e contenuti simili, come il codice. Vengono addestrati su vasti dataset di testo, che possono includere libri, articoli e conversazioni. Le dimensioni di questi modelli possono essere impressionanti, arrivando a pesare decine di gigabyte o addirittura petabyte. Per mettere questo in prospettiva, un file di testo di un gigabyte può contenere circa 178 milioni di parole, mentre un petabyte equivale a un milione di gigabyte, rappresentando una quantità enorme di dati. Leggi la guida ai modelli open source.

Parametri

Un aspetto cruciale dei Large Language Models (LLM) è rappresentato dai parametri, che sono i valori che il modello può modificare autonomamente durante il processo di apprendimento. Maggiore è il numero di parametri di un modello, maggiore è la sua complessità e, in generale, la sua capacità di apprendere e rappresentare informazioni dettagliate.

Prendiamo come esempio GPT-3, uno dei modelli più noti. Questo LLM è pre-addestrato su un vasto corpus di dati che ammonta a circa 45 terabyte e utilizza 175 miliardi di parametri. Questo elevato numero di parametri consente al modello di catturare nuance e complessità nel linguaggio, rendendolo capace di generare testi di alta qualità.

Componenti fondamentali degli LLM:

Possiamo suddividere il funzionamento degli LLM in tre componenti principali:

Dati: I dati utilizzati per addestrare i modelli sono costituiti da enormi quantità di testo, che possono includere libri, articoli, siti web e conversazioni. La varietà e la quantità dei dati sono fondamentali, poiché un modello addestrato su un corpus diversificato avrà una comprensione più ampia del linguaggio e dei suoi usi.
Architettura: l’architettura dei LLM si basa su una rete neurale chiamata transformer. Questa struttura è progettata specificamente per elaborare sequenze di dati, come frasi o righe di codice. La peculiarità del transformer risiede nella sua capacità di comprendere il contesto di ogni parola in una frase, considerando le relazioni tra tutte le parole. Questo permette al modello di costruire una comprensione più profonda della struttura e del significato della frase.
Uno degli aspetti chiave dell’architettura transformer è il meccanismo di attenzione, che consente al modello di pesare l’importanza di ogni parola in relazione alle altre. In questo modo, il modello è in grado di focalizzarsi su parole o frasi particolari che sono più rilevanti per il contesto in cui si trova.
Addestramento: Durante l’addestramento, il modello impara a prevedere la parola successiva in una frase. Il processo inizia con una previsione casuale e, ad ogni iterazione, il modello regola i propri parametri interni per minimizzare la differenza tra le previsioni e i risultati effettivi. Questo approccio iterativo consente al modello di affinare progressivamente le sue capacità di previsione.
Grazie a questo processo di apprendimento, i modelli diventano sempre più abili nel generare frasi coerenti e comprensibili. Man mano che i parametri vengono regolati, il modello oltre ad imparare a completare frasi, può anche rispondere a domande, tradurre testi e persino generare contenuti creativi, dimostrando così una comprensione sempre più profonda e complessa del linguaggio.

Fine tuning

I Large Language Models (LLM) possono essere ulteriormente raffinati su dataset più specifici per migliorare le loro prestazioni in compiti mirati. Questo processo, noto come fine-tuning, consente ai modelli di adattarsi e diventare esperti in aree particolari, sfruttando la loro già acquisita comprensione generale del linguaggio.

Durante il fine-tuning, il modello pre-addestrato viene esposto a un nuovo insieme di dati, tipicamente più piccolo e specifico per il compito desiderato. Attraverso questo processo, il modello affina i suoi parametri per ottimizzare le sue capacità di esecuzione. Ad esempio, un LLM può essere fine-tuned su un dataset di recensioni di prodotti per migliorare la sua abilità nel generare valutazioni o riassunti pertinenti.

Il mondo aziendale

Ora che abbiamo chiarito cosa sono i GPT e i Large Language Models (LLM) e come funzionano, è interessante esplorare le loro applicazioni nel contesto aziendale. Questi modelli rappresentano una risorsa preziosa e versatile per diverse aree operative, migliorando l’efficienza e la qualità del lavoro in molteplici settori.

Servizi di assistenza clienti

Una delle applicazioni più promettenti dei LLM è nei servizi di assistenza clienti. Le aziende possono sviluppare chatbot intelligenti in grado di gestire una vasta gamma di richieste dei clienti, dalle domande frequenti alle risoluzioni di problemi. Grazie alla loro capacità di comprendere e generare linguaggio naturale, questi chatbot possono fornire risposte immediate e precise, liberando gli agenti umani per affrontare questioni più complesse. Questo arricchisce l’esperienza del cliente, che riceve un supporto rapido e accessibile.

Creazione di contenuti

Un altro ambito in cui i LLM stanno dimostrando grande utilità è nella creazione di contenuti. Le aziende possono sfruttare questi modelli per generare articoli, email, post sui social media e persino script per video su piattaforme come YouTube. Questa capacità di produrre testi coerenti e pertinenti consente alle organizzazioni di risparmiare tempo e risorse, migliorando al contempo la qualità dei contenuti prodotti. Ad esempio, un team di marketing può utilizzare un LLM per sviluppare bozze di campagne pubblicitarie, lasciando più tempo per la strategia e la creatività.

Sviluppo do software

Questi modelli possono generare e revisionare il codice, supportando gli sviluppatori in vari modi. Per esempio, un LLM può suggerire frammenti di codice o correggere errori comuni, accelerando il processo di sviluppo e riducendo la possibilità di bug. Inoltre, l’abilità di questi modelli di comprendere il linguaggio di programmazione permette di generare documentazione automatica, facilitando la manutenzione e l’aggiornamento del software.

Conclusione

Queste sono solo alcune delle possibili applicazioni dei Large Language Model nel mondo aziendale. Con il continuo sviluppo e miglioramento di questa tecnologia, è probabile che ne scopriremo di nuove nel prossimo futuro.

I Large Language Model sono una tecnologia molto promettente che sta rivoluzionando il modo in cui interagiamo con il linguaggio e le informazioni. Grazie alla loro capacità di comprendere e generare testo simile a quello umano, possono essere utilizzati in molteplici applicazioni nel mondo aziendale e non solo. Continueremo a seguire con interesse gli sviluppi futuri di questa tecnologia e le sue possibili applicazioni e raccontarvele nel blog di Exponenital AI!