I modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) rappresentano una delle innovazioni più rivoluzionarie nell’ambito dell’intelligenza artificiale. Ma cosa sono esattamente i LLM e come vengono creati e istruiti? In questo articolo, esploreremo in dettaglio questi argomenti e scopriremo quali sono i LLM più diffusi oggi. 

Ad oggi i Large Language Models ci permettono di disporre di numerosi applicativi software di intelligenza artificiale che possono essere utilizzati in svariati campi.

Che cosa sono i LLM?

I modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) sono algoritmi di intelligenza artificiale addestrati su enormi quantità di dati testuali per comprendere, generare e manipolare il linguaggio naturale. Questi modelli sono capaci di eseguire una vasta gamma di compiti linguistici, dalla traduzione automatica alla generazione di testi, passando per il completamento automatico delle frasi e l’analisi del sentiment.

Come vengono creati i LLM?

Raccolta dei dati

La creazione di un LLM inizia con la raccolta di una grande quantità di dati testuali. Questi dati possono provenire da libri, articoli, siti web, forum, social media e molte altre fonti. La qualità e la diversità dei dati sono fondamentali per garantire che il modello possa comprendere e generare testo in modo accurato e contestualmente appropriato.

Preprocessing dei dati

Prima di addestrare il modello, i dati raccolti devono essere preprocessati. Questo processo include la pulizia dei dati (rimozione di rumori e informazioni irrilevanti), la tokenizzazione (suddivisione del testo in unità più piccole come parole o frasi) e la normalizzazione (conversione di tutte le parole in minuscolo, rimozione della punteggiatura, ecc.).

Architettura del modello

I LLM utilizzano architetture di reti neurali avanzate, come le trasformatori (Transformers). I trasformatori sono particolarmente efficaci nel gestire sequenze di testo lunghe e nel catturare le relazioni contestuali tra le parole.

Linguaggi di programmazione utilizzati

Per creare e addestrare i LLM, vengono utilizzati vari linguaggi di programmazione e framework. I più comuni includono:

• Python: Il linguaggio più popolare per l’IA e il machine learning, grazie alla sua semplicità e alla vasta gamma di librerie disponibili.
• TensorFlow: Un framework open-source di Google per il machine learning e le reti neurali.
• PyTorch: Un altro framework open-source sviluppato da Facebook, noto per la sua flessibilità e facilità d’uso.

Come Vengono Istruiti i LLM?

Addestramento Supervisionato

Il processo di addestramento supervisionato implica l’uso di un grande dataset etichettato. Durante l’addestramento, il modello impara a prevedere l’output corretto (ad esempio, la parola successiva in una frase) dato un input specifico. Gli errori commessi dal modello vengono utilizzati per aggiornare i pesi delle connessioni neurali, migliorando così le sue prestazioni.

Addestramento Non Supervisionato e Auto-supervisionato

Gli LLM vengono spesso addestrati utilizzando tecniche di addestramento non supervisionato o auto-supervisionato. In questi metodi, il modello impara a identificare schemi e strutture nel testo senza bisogno di etichette esplicite. Ad esempio, il modello può essere addestrato a prevedere parole mancanti in una frase o a ricostruire una frase data una parte di essa.

Fine-Tuning

Dopo l’addestramento iniziale, i LLM possono essere ulteriormente affinati (fine-tuning) su dataset specifici per adattarli a compiti particolari. Questo processo consente al modello di specializzarsi e migliorare le sue prestazioni in ambiti specifici.

I LLM Più Diffusi

GPT-3

Sviluppato da OpenAI, GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) è uno dei LLM più avanzati e conosciuti. Con 175 miliardi di parametri, GPT-3 può generare testo altamente coerente e contestualmente rilevante, ed è utilizzato in molte applicazioni, dalla scrittura automatica alla creazione di chatbot.

BERT

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), sviluppato da Google, è un modello pre-addestrato su enormi dataset testuali. È particolarmente efficace nei compiti di comprensione del linguaggio naturale, come l’analisi del sentiment e la risposta a domande.

T5

T5 (Text-to-Text Transfer Transformer), anch’esso di Google, tratta ogni problema di elaborazione del linguaggio naturale come un compito di conversione testo a testo. Questa flessibilità consente a T5 di eccellere in una vasta gamma di applicazioni, dalla traduzione alla riassunzione.

RoBERTa

Un’altra variante di BERT, RoBERTa (Robustly optimized BERT approach), è stata ottimizzata per migliorare le prestazioni su vari benchmark linguistici. RoBERTa ha dimostrato di essere particolarmente potente in compiti come l’analisi del sentiment e la classificazione del testo.

Conclusione

I modelli di linguaggio di grandi dimensioni stanno trasformando il modo in cui interagiamo con la tecnologia, grazie alla loro capacità di comprendere e generare testo in modo naturale. La loro creazione e addestramento richiedono una combinazione di dati di alta qualità, avanzate architetture di reti neurali e potenti linguaggi di programmazione. Con l’avanzamento continuo della ricerca e dello sviluppo, possiamo aspettarci che i LLM diventino ancora più sofisticati e capaci nei prossimi anni.

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