I modelli di base dell'AI generativa consentono alle organizzazioni di gestire un'ampia varietà di compiti utilizzando un unico framework adattabile. Questi modelli sono realizzati per generalizzare le varie applicazioni, utilizzando set di dati estremamente grandi e tecniche di addestramento avanzate. Tra le caratteristiche principali che definiscono i modelli di base e li distinguono dai sistemi di intelligenza artificiale tradizionali riscontriamo quelle che seguono:

• Progettazione scalabile

  I modelli di base sfruttano i progressi hardware, come GPU ad alta produttività, l'efficiente architettura dei trasformatori e l'abbondanza di dati non strutturati per supportare lo sviluppo e le prestazioni.

• Metodi di addestramento tradizionali

  Una combinazione di apprendimento senza supervisione, apprendimento supervisionato e tecniche come l'apprendimento di rinforzo dal feedback umano (RLHF) aiuta a perfezionare i risultati.

• Funzionalità di apprendimento trasferibile

  Le conoscenze acquisite durante l'addestramento preliminare sui dati generalizzati vengono ottimizzate per compiti specifici, consentendo a questi modelli di gestire in modo efficiente diverse applicazioni.

• Comportamento emergente

  I modelli di base dimostrano comportamenti complessi derivanti dai dati di addestramento rispetto a ciò per cui sono esplicitamente programmati, consentendo risultati sorprendenti e sofisticati.

• Applicazione omogeneizzata

  Un unico modello di base può fungere da base per più applicazioni, semplificando lo sviluppo con un approccio di apprendimento universale.

• Funzionalità versatile

  I modelli di base sono strutturati in modo da gestire più tipi di dati (testo, immagini e codice) all'interno dello stesso framework, ampliando notevolmente i loro casi d'uso.

I modelli di base variano notevolmente in termini di funzionalità, applicazioni e output. Alcuni sono progettati per compiti come l'elaborazione del linguaggio naturale, mentre altri si concentrano sulla generazione di immagini o sul supporto dello sviluppo di software. Di seguito sono riportati alcuni dei modelli di base e delle piattaforme più rilevanti, ciascuno dei quali offre caratteristiche e punti di forza specifici:

• GPT

  Sviluppata da OpenAI, la serie Generative Pre-training Transformer (GPT) è tra i modelli di base più noti. Con iterazioni come GPT-3 e GPT-4, questi modelli potenziano strumenti come ChatGPT, offrendo funzionalità avanzate per la generazione di testo, il riepilogo e la risposta alle domande.

• Diffusione stabile

  Questo modello da testo a immagini genera immagini di alta qualità utilizzando tecniche di controllo attivo e di riduzione del rumore. Nota per la sua efficienza, richiede risorse computazionali minime rispetto alla concorrenza e può essere eseguita su dispositivi come smartphone.

• BERT

  BERT, acronimo di Bidirectional Encoder Representations from Transformers, è una pietra miliare nei modelli di base. Rilasciato nel 2018, questo modello è eccellente per comprendere il contesto all'interno del testo ed è utilizzato per compiti come rispondere alle domande e classificazione del testo.

• Claude

  I modelli Claude di Anthropic (tra cui Claude 3.5 Sonnet, Opus e Haiku) offrono funzionalità linguistiche complete e naturali. Sono progettati per compiti quali l'automazione dei workflow, la moderazione dei contenuti e l'accelerazione della ricerca, con particolare attenzione a risposte agevoli e rapide.

• Serie Jurassic AI21

  Jurassic-1 e Jurassic-2 di AI21 Labs sono specializzati nella generazione di testo simile a quello umano e nella risoluzione di compiti linguistici complessi. La serie Jurassic ha funzionalità paragonabili a quelle di GPT ed è nota per le sue capacità avanzate di seguire le istruzioni.

• Amazon Titan

  I modelli Titan di Amazon supportano un'ampia varietà di compiti, dalla generazione e il riepilogo del testo, alla ricerca semantica tramite le incorporazioni. Questi modelli possono essere ottimizzati per casi d'uso specifici, offrendo una maggiore flessibilità.

• Cohere

  Cohere offre modelli di generazione e rappresentazione. Anche se di dimensioni più ridotte di alcuni concorrenti, è eccellente per la comprensione del linguaggio e l'analisi semantica.

• BLOOM

  Modello multilingue sviluppato in collaborazione da ricercatori, BLOOM è in grado di generare testo in 46 lingue e codice in 13 linguaggi di programmazione. La sua efficienza e la progettazione ad accesso aperto lo rendono un punto di riferimento nello sviluppo collaborativo dell'AI.

 

 

Il valore primario dei modelli di base di GenAI risiede nella loro versatilità. Questi modelli sono in grado di gestire un'ampia serie di compiti in una grande varietà di settori. Tra questi si includono (a titolo esemplificativo ma non esaustivo):

Elaborazione linguistica

I modelli di base eccellono nell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), rendendo possibili funzionalità come la traduzione linguistica, l'analisi della percezione e la creazione automatizzata dei contenuti. Possono generare testo coerente, riassumere documenti e rispondere a domande complesse, fattori che li rendono preziosi per compiti come la comunicazione con i clienti e la gestione della conoscenza.

Comprensione visiva

I modelli di base possono analizzare e generare dati visivi (elementi chiave nella visione artificiale). Sono capaci di identificare oggetti, rilevare schemi e creare immagini da messaggi di testo, funzionalità che possono essere applicate ad ambiti tra cui veicoli autonomi, imaging medico, moderazione dei contenuti e altro ancora.

Generazione di codice

Portando il concetto di sviluppo no-code low-code alla loro conclusione logica, questi modelli possono tradurre messaggi in un linguaggio naturale in linguaggi di programmazione funzionali, riducendo i tempi e gli sforzi necessari per creare applicazioni software. Oltre alla creazione del codice, possono eseguire il debug e ottimizzare i programmi esistenti, fornendo agli sviluppatori potenti strumenti per l'automazione e l'innovazione.

Coinvolgimento incentrato sulle persone

I modelli di base sono estremamente efficaci nel migliorare il processo decisionale e l'interazione umana in tutto, dalla diagnostica clinica ai chatbot AI per il servizio clienti e l'assistenza. Imparando dagli input umani, questi modelli possono perfezionare continuamente le previsioni e le risposte che elaborano.

Da voce a testo

Grazie alle funzionalità avanzate di comprensione del linguaggio, i modelli di base possono trascrivere l'audio in testo in applicazioni che includono sottotitoli video, trascrizione dei dialoghi e interpretazione della lingua in tempo reale.

In poche parole, i modelli di base stanno cambiando il modo in cui le organizzazioni sfruttano l'intelligenza artificiale. Poiché sono potenti modelli pre-addestrati, eliminano la necessità di creare sistemi di intelligenza artificiale specializzati. Allo stesso tempo, la loro versatilità consente alle aziende di applicare l'intelligenza artificiale in un'ampia varietà di compiti e settori. In questo modo è possibile ottenere alcuni vantaggi significativi, quali:

Aumento dell'efficienza e della produttività

I modelli di base ottimizzano le operazioni automatizzando compiti ripetitivi e laboriosi. Ad esempio, possono classificare i dati, instradare le richieste dei clienti e generare report con un intervento umano minimo. Queste funzionalità consentono alle organizzazioni di ampliare le proprie operazioni riducendo al contempo le attività manuali. Gli sviluppatori possono scrivere ed eseguire il debug del codice più velocemente utilizzando strumenti generativi, mentre i dirigenti traggono vantaggio dai riepiloghi generati dall'intelligenza artificiale di documenti lunghi, accelerando i processi decisionali.

Creazione accelerata di contenuti

I team di marketing e dei contenuti traggono notevoli vantaggi dalle rapide funzionalità di generazione di contenuti dei modelli di base. Possono produrre testi di alta qualità su una varietà di argomenti, tradurre materiali in più lingue e persino creare immagini o video a supporto delle campagne. Questa accelerazione si traduce in una risposta più rapida alle richieste dei mercati in evoluzione.

Innovazione a costi contenuti

Utilizzando modelli di base pre-addestrati, le aziende risparmiano costi significativi associati all'addestramento dei sistemi di intelligenza artificiale da zero. Questi modelli offrono un punto di partenza solido, che richiede solo una messa a punto minima per allinearsi a compiti o settori specifici. Questo approccio rende l'intelligenza artificiale più accessibile, riducendo le risorse computazionali e le competenze necessarie per lo sviluppo.

Analisi dei dati e processi decisionali migliorati

I modelli di base eccellono nell'elaborazione e nell'analisi di grandi set di dati, tra cui le informazioni non strutturate. I responsabili aziendali possono utilizzare queste funzionalità per compiti quali analisi di mercato, rilevamento della percezione e interpretazione del feedback. Fornendo dati attuabili in modo più rapido e accurato rispetto ai metodi tradizionali, questi modelli migliorano il processo decisionale strategico.

Perfezionamento del coinvolgimento della clientela

Gli strumenti GenAI basati su modelli di base migliorano la comunicazione con i clienti offrendo interazioni personalizzate ed efficienti. Queste possono includere la gestione delle richieste dei clienti e l'assistenza nella creazione di risposte personalizzate. In questo modo le organizzazioni hanno la possibilità di migliorare la soddisfazione dei clienti riducendo al contempo il carico di lavoro dei team di assistenza.

Innovazione e creatività ottimali

Il potenziale creativo dei modelli di base, a volte trascurato, è ancora utile dalla prospettiva di business. Consentono di sviluppare arte, design e contenuti multimediali innovativi generati dall'intelligenza artificiale. Espandendo i limiti di ciò che l'intelligenza artificiale può fare, questi modelli stanno sbloccando nuove opportunità nell'intrattenimento, nel marketing, nella progettazione dei prodotti e in tutti gli altri settori che beneficiano di un nuovo approccio alla creatività.

Se, da un lato, i modelli di base offrono funzionalità flessibili e ampi casi d'uso, la tecnologia non si presenta priva di sfide. Queste sfide possono porre domande importanti che le organizzazioni dovranno affrontare man mano che adottano soluzioni basate sull'intelligenza artificiale generativa. Di seguito sono riportati alcuni dei problemi principali che devono essere considerati:

Sicurezza

I modelli di base, come sistemi centralizzati, presentano alcuni rischi per la sicurezza digitale. Agiscono come singoli punti di errore, rendendoli obiettivi interessanti per gli attori delle minacce. Una violazione di successo potrebbe compromettere i dati sensibili, interrompere le operazioni o persino alterare il comportamento di un modello per produrre risultati dannosi. Queste vulnerabilità sono particolarmente preoccupanti per i settori che gestiscono regolarmente informazioni riservate.

Per affrontare questi rischi, le organizzazioni devono investire in misure di sicurezza informatica complete, tra cui protocolli di crittografia, valutazioni regolari delle vulnerabilità e controlli degli accessi. Lo sviluppo di approcci decentralizzati, in cui i sistemi critici vengono distribuiti su più nodi, può anche ridurre i pericoli dei singoli punti di errore. Inoltre, i fornitori di servizi di intelligenza artificiale possono migliorare la sicurezza adottando architetture di modelli sicure e stabilendo un programma coerente per il controllo dei sistemi.

Pregiudizi

Poiché i modelli di base sono formati su grandi set di dati, spesso riflettono i pregiudizi presenti nei dati di addestramento. Dagli stereotipi di genere ai pregiudizi culturali, questo problema diventa particolarmente pressante quando i modelli distorti vengono utilizzati in sistemi decisionali come piattaforme di assunzione o valutazioni del credito.

Durante il processo di addestramento, gli sviluppatori devono dare priorità a set di dati diversi e inclusivi per ridurre al minimo i pregiudizi intrinseci. Controlli regolari e revisioni esterne dei risultati dei modelli garantiscono la responsabilità e l'integrazione di algoritmi incentrati sull'equità durante l'addestramento può portare a risultati più equi.

Questioni etiche

I modelli di base sollevano questioni etiche, in particolare quando vengono utilizzati in applicazioni che hanno un potenziale impatto significativo sulla vita delle persone. In aree quali la diagnostica sanitaria o il processo decisionale legale, questi modelli potrebbero inavvertitamente produrre decisioni che violano i diritti fondamentali. Possono inoltre creare problemi a causa della mancata responsabilità, soprattutto alla luce della tipologia della loro natura "scatola nera".

Per affrontare problemi etici, le organizzazioni devono definire linee guida chiare per l'uso responsabile dell'intelligenza artificiale. I comitati etici di revisione e la collaborazione interdisciplinare possono aiutare a valutare il potenziale impatto di questi modelli prima della distribuzione. La trasparenza è altrettanto cruciale: fornitori di servizi di intelligenza artificiale devono documentare chiaramente i dati di addestramento, le limitazioni e le applicazioni previste dei loro modelli in modo che gli stakeholder possano prendere decisioni informate sul loro utilizzo.

Problemi ambientali

L'addestramento e il funzionamento dei modelli di base richiedono risorse computazionali enormi, contribuendo a un impatto ambientale significativo. L'elevato consumo di energia durante l'addestramento comporta notevoli emissioni di carbonio, alimentando i timori sulla sostenibilità di questa tecnologia.

Le organizzazioni possono ridurre l'impatto ambientale ottimizzando le architetture di modelli in modo da richiedere meno potenza computazionale. L'utilizzo di hardware ad alta efficienza energetica e la priorità delle fonti di energia rinnovabile nei data center possono anche contribuire a ridurre l'impronta di carbonio. Gli sforzi collaborativi per sviluppare modelli più piccoli ma ugualmente efficaci possono ridurre ulteriormente il costo ambientale senza sacrificare le prestazioni.

Data la loro adattabilità e scalabilità intrinseca, le possibili applicazioni dei modelli di base sono quasi illimitate. Detto questo, alcuni settori sono particolarmente ben posizionati per trarre vantaggio da questa tecnologia a causa della natura delle loro sfide e dei dati che generano. Di seguito sono riportati alcuni settori chiave e come possono sfruttare i modelli di base:

• Assistenza sanitaria

  I modelli di base possono contribuire alla scoperta di nuovi farmaci (come la generazione di potenziali composti per il trattamento) e alla progettazione di farmaci innovativi. Inoltre, supportano compiti come l'analisi dell'imaging medico e la cura personalizzata del paziente.

• Ambito legale

  I professionisti nell'ambito legale potrebbero utilizzare modelli di base per compiti quali la stesura di documenti, l'analisi dei contratti e il riepilogo della legge del caso. Grazie ai progressi in termini di accuratezza e tracciabilità dei fatti, la loro utilità potrebbe espandersi ulteriormente.

• Istruzione

  Questi modelli possono contribuire all'apprendimento personalizzato generando problemi di pratica, creando piani di lezioni e offrendo agli studenti un feedback personalizzato in base ai loro stili di apprendimento individuali.

• Finanza

  I modelli di base migliorano la rilevazione delle frodi, analizzano le tendenze di mercato e generano dati predittivi per supportare il processo decisionale, rendendoli preziosi per la gestione dei rischi finanziari e il coinvolgimento dei clienti.

• Manifatturiero

  Questi modelli possono ottimizzare le filiere, prevedere i guasti delle apparecchiature e progettare nuovi prodotti utilizzando prototipi generati dall'intelligenza artificiale.

• Vendita al dettaglio

  Nel settore della vendita al dettaglio, i modelli di base supportano il marketing personalizzato e le interazioni ottimizzate con i clienti attraverso chatbot e sistemi di raccomandazione gestiti dall'AI.

I modelli di base dell'AI generativa si fondano su architetture di reti neurali avanzate e tecniche di addestramento per elaborare i dati e generare i risultati. Il loro funzionamento comporta la comprensione di schemi, relazioni e contesti all'interno di grandi set di dati, consentendo loro di eseguire compiti che vanno dalla generazione di testo alla creazione di immagini. Di seguito è riportato un breakdown dei processi chiave alla base di questi modelli:

Architettura del trasformatore

Il core dei modelli di base è l'architettura del trasformatore, introdotta dai ricercatori di Google nel 2017. A differenza delle tradizionali reti neurali ricorrenti e convoluzionali, i trasformatori utilizzano un "meccanismo di attenzione" progettato per valutare l'importanza dei diversi elementi nei dati sequenziali. Questo consente loro di elaborare input complessi (come testo o immagini) e prevedere con precisione l'elemento successivo in una sequenza.

Apprendimento autonomo

I modelli di base utilizzano l'apprendimento autonomo per l'addestramento su enormi quantità di dati non etichettati. Creando etichette da soli dai dati di input, questi modelli eliminano la necessità di set di dati etichettati manualmente, rendendo il processo di addestramento più scalabile ed efficiente. Questo approccio rappresenta un elemento distintivo fondamentale rispetto ai tradizionali metodi di machine learning (ML).

Pre-addestramento

Durante l'addestramento, i modelli di base vengono esposti ad ampi set di dati, spesso provenienti da Internet, per apprendere gli schemi statistici del linguaggio o di altri tipi di dati. Questa fase è molto intensiva dal punto di vista computazionale e si concentra sulla comprensione generale, dotando il modello di ampie capacità anziché competenze specifiche per ogni compiti.

Regolazione

Dopo l'addestramento preliminare, i modelli vengono ottimizzati utilizzando set di dati più piccoli e specifici per il dominio. Questa fase adatta il modello per compiti specializzati perfezionando i risultati, concentrandosi su rilevanza e precisione. La messa a punto spesso incorpora il feedback umano per allineare ulteriormente il comportamento del modello ai risultati desiderati.

I modelli di base sono al centro dell'AI generativa. La loro capacità di adattare ed eseguire un'ampia gamma di compiti garantisce la loro continua rilevanza con l'evoluzione della tecnologia di intelligenza artificiale. E sebbene l'obiettivo finale dell'intelligenza generale artificiale (AGI) rimanga lontano, lo sviluppo di modelli di base rappresenta un passo cruciale verso sistemi di intelligenza artificiale più avanzati e adattabili.

Man mano che i modelli di base diventano sempre più potenti, è fondamentale che le aziende, le autorità di regolamentazione e la società si impegnino ad affrontare le sfide associate a questi progressi. Garantire lo sviluppo e la distribuzione responsabili dei modelli di base ottimizzerà i vantaggi e ridurrà al minimo i rischi. La formazione continua e le risorse saranno essenziali per tenere informati i professionisti e gli stakeholder sui progressi in questo campo in rapida evoluzione.

ServiceNow è oggi la soluzione di intelligenza artificiale aziendale leader del settore, che offre alle organizzazioni gli strumenti di cui hanno bisogno per sfruttare appieno il potenziale dei modelli di base. Tutto ciò è reso possibile grazie alle funzionalità di intelligenza artificiale della Now Platform®.

La Now Platform è appositamente progettata per integrare l'intelligenza artificiale senza problemi nei workflow dei reparti IT, Servizio clienti, Risorse umane e altri ancora. E con funzionalità di AI nativa come la comprensione del linguaggio naturale (NLU), l'automazione intelligente e l'analisi avanzata dei dati, questa soluzione completa consente alle organizzazioni di semplificare le operazioni in tutta l'azienda, migliorando la produttività e offrendo un'esperienza utente di livello superiore. Il controller AI generativa di ServiceNow amplifica ulteriormente queste funzionalità, consentendo alle aziende di connettersi, configurare e gestire modelli di lingue di grandi dimensioni, tra cui OpenAI, Azure OpenAI e Now LLM di ServiceNow, senza la complessità dello scripting personalizzato.

Dall'automazione dei compiti ripetitivi alla generazione di dati attuabili e al miglioramento del self-service, ServiceNow aiuta le aziende di ogni settore a sbloccare nuovi livelli di innovazione. Guarda subito la demo di ServiceNow e ridefinisci ciò che l'intelligenza artificiale può fare per te.