Gli LLM (Large Language Models) open source sono modelli di AI che utilizzano dati di testo in linguaggio naturale e di codice di programmi software pubblicamente disponibili per apprendere, comprendere e replicare il linguaggio umano.
Gli LLM open source, una forma di AI open source, possono essere modificati e condivisi liberamente, consentendo collaborazione e personalizzazione senza costi di licenza. Questa apertura promuove trasparenza, sicurezza, concorrenza e varie applicazioni in tutti i settori. Una forma di AI open source, questi LLM possono essere modificati e condivisi liberamente, consentendo collaborazione e personalizzazione per qualsiasi scopo senza costi di autorizzazione o licenza, promuovendo trasparenza e sicurezza, concorrenza e policultura, nonché applicazioni diverse.
I modelli linguistici di grandi dimensioni sono alla base delle interfacce utente moderne basate sull'intelligenza artificiale. Questi modelli, addestrati con enormi set di dati e architetture di reti neurali avanzate, consentono all'uomo di interagire con le applicazioni a un livello naturale. Il valore degli LLM risiede nella capacità di eseguire attività linguistiche con sfumature diverse, come il riepilogo di passaggi di testo di grandi dimensioni o, viceversa, la generazione di grandi blocchi di testo in risposta alle istruzioni dell'utente umano. In campi diversi, come servizio clienti, ricerca, creazione di contenuti e istruzione, gli LLM consentono agli utenti di effettuare richieste e inviare istruzioni complesse e all'AI di rispondere in modo che, in alcuni casi, anche gli utenti inesperti possano comprendere al livello dei super utenti.
Tuttavia, sebbene questi modelli possano consentire interazioni agevoli, sono estremamente complessi, spesso basati su dati proprietari che riducono la visibilità della struttura e delle funzionalità interne. Sebbene gli LLM open source in genere rappresentino un'alternativa più accessibile, i gradi di apertura variano. Mentre alcuni modelli linguistici di grandi dimensioni svelano il codice di addestramento e i dati sottostanti, consentendo a chiunque di utilizzarli, modificarli o distribuirli, altri potrebbero rilasciare solo il modello e limitati artefatti di supporto, rendendo quasi impossibile l'audit della filiera del modello a monte. Democratizzando l'accesso a potenti strumenti di AI, gli LLM open source offrono a una più ampia gamma di sviluppatori il potere di innovare e personalizzare le soluzioni di AI in base alle proprie esigenze specifiche.
Ogni discussione sugli LLM open source solleva la domanda: In che cosa gli LLM open source si differenziano dagli LLM proprietari? Gli LLM open source e quelli proprietari differiscono notevolmente in termini di trasparenza, accessibilità, adattabilità e coinvolgimento della community.
Gli LLM open source sono liberamente disponibili, possono essere utilizzati e modificati dagli utenti e possono essere condivisi (modifiche comprese) con altri. Questo incoraggia un approccio collaborativo all'innovazione a valle, consentendo agli sviluppatori di personalizzare questi modelli per soddisfare esigenze specifiche e contribuendo al contempo a un ecosistema dinamico in cui emergono continuamente miglioramenti e nuove applicazioni. In sostanza, ogni sviluppatore che migliora il modello di base e rende pubblico il codice sorgente del proprio modello perfezionato diventa un membro dell'ecosistema di AI di quella community.
Affinché ciò sia possibile, gli LLM open source si basano in larga misura sulla trasparenza dell'architettura del modello, dell'addestramento e dell'uso previsto per cui è stato progettato. Per massimizzare l'adozione da parte della community e a livello commerciale, i dati utilizzati per pre-addestramento e valutazione, le risorse coinvolte e il codice sottostante devono essere completamente accessibili per la revisione. Questo è un importante fattore di differenziazione negli LLM open source, poiché gli LLM proprietari solitamente non hanno visibilità sul loro funzionamento interno.
Gli LLM open source offrono maggiore libertà in termini di flessibilità: le organizzazioni possono adattare l'LLM alle proprie specifiche esigenze. D'altro canto, le modifiche introdotte nell'LLM derivato potrebbero indebolire la sicurezza, quindi è importante selezionare LLM open source dotati di solide pratiche di governance dei dati e dei modelli per garantire che i nuovi modelli soddisfino le aspettative in termini di sicurezza e prestazioni degli utenti a valle. Lavorare con una soluzione open source può comportare costi significativi, tra cui l'assunzione e la formazione di personale esperto, spese legali iniziali, aggiornamenti delle funzionalità, conformità alla sicurezza, supporto, fidelizzazione dei talenti e gestione continua del ciclo di vita del software.
Gli LLM proprietari sono controllati e posseduti da singole entità e l'accesso è solitamente limitato tramite licenze e tariffe. Aziende come OpenAI e Google offrono LLM potenti, ma il loro utilizzo è spesso limitato a interfacce di programmazione delle applicazioni (API) predefinite o ad applicazioni specifiche dettate dai provider. Questo approccio chiuso può limitare la personalizzazione e l'adattamento, aumentando potenzialmente i costi e limitando l'accesso all'infrastruttura informatica cloud di inferenza che potrebbe non trovarsi nella stessa area geografica dell'utente finale. Inoltre, gli LLM proprietari possono basarsi su versioni ottimizzate di modelli open source, in cui le aziende aggiungono miglioramenti esclusivi o "ingredienti segreti", come prestazioni migliorate o funzionalità specializzate, che rendono queste versioni proprietarie. Un esempio di questo approccio include offerte come Now LLMs, in cui miglioramenti personalizzati li distinguono dalle alternative open source.
Detto questo, ci sono alcuni vantaggi nell'utilizzare soluzioni LLM proprietarie. Nello specifico, gli LLM di proprietà e concessi in licenza tendono a offrire una maggiore sicurezza e sono più intuitivi, con un supporto aziendale che fornisce assistenza quando necessario.
I programmi software open source non sono una novità; anzi, alcuni dei primi software venivano condivisi liberamente tra coloro che lavoravano con i computer. Tuttavia, con l'avvento relativamente recente dell'intelligenza artificiale, i concetti alla base dell'open source stanno iniziando a radicarsi nell'AI. Sebbene condividano filosofie di base relative a trasparenza, collaborazione e accessibilità, presentano anche alcune differenze significative:
Con software open source si intendono programmi o sistemi il cui codice sorgente è reso liberamente disponibile affinché chiunque possa utilizzarlo, modificarlo e condividerlo. Il software open source è regolamentato da licenze come la GNU General Public License (GPL) o la Apache License, che definiscono i termini di utilizzo e ridistribuzione. Tra gli esempi più noti ci sono Linux, Apache HTTP Server e Mozilla Firefox, che continuano a prosperare grazie ai contributi delle community di sviluppatori globali.
Con l'avvento dell'intelligenza artificiale, i principi alla base del software open source sono stati adattati all'AI. Il risultato è l'AI open source. L'Open Source Initiative definisce l'AI open source come: "Un sistema di AI reso disponibile secondo termini e modalità che garantiscono la libertà di:
Queste libertà si applicano sia a un sistema pienamente funzionale sia ai singoli elementi di un sistema. Una precondizione per l'esercizio di queste libertà è avere accesso alla forma preferita per apportare modifiche al sistema".
- Utilizzare il sistema per qualsiasi scopo e senza dover chiedere autorizzazione.
- Studiare il funzionamento del sistema e ispezionarne i componenti.
- Modificare il sistema per qualsiasi scopo, incluso cambiarne l'output.
- Condividere il sistema affinché altri possano utilizzarlo, con o senza modifiche, per qualsiasi scopo.
Queste libertà si applicano sia a un sistema pienamente funzionale sia ai singoli elementi di un sistema. Una precondizione per l'esercizio di queste libertà è avere accesso alla forma preferita per apportare modifiche al sistema".
Come il software open source, l'AI open source promuove la trasparenza e la collaborazione consentendo agli sviluppatori di accedere direttamente al codice dell'AI. Le licenze open source svolgono un ruolo centrale in questo ecosistema. Le licenze (come la Blue Oak Model License) delineano i termini e le condizioni associati all'utilizzo dell'AI. Questi quadri giuridici aiutano a mantenere accessibile l'AI open source, proteggendo al contempo i contributori da ogni responsabilità.
Gli LLM open source impiegano l'AI open source supportata da licenze per offrire agli sviluppatori la libertà di personalizzare e adattare modelli linguistici di grandi dimensioni alle loro esigenze specifiche, senza i vincoli dei sistemi proprietari.
Esistono numerose opzioni per le organizzazioni interessate a lavorare con LLM open source. Di seguito sono riportati alcuni dei modelli linguistici open source sviluppati in modo più trasparente attualmente disponibili:
StarCoder, sviluppato dalla collaborazione scientifica aperta del progetto BigCode guidata da Hugging Face e ServiceNow, è un LLM open source progettato per la generazione di codice. Addestrato con oltre 80 linguaggi di programmazione, eccelle nella generazione di codice, nella generazione di flussi di lavoro e perfino nelle attività di riepilogo del testo. StarCoder ha un'ampia finestra di contesto e caratteristiche uniche come capacità di riempimento, che lo rendono una scelta vincente come modello di base. È concesso in licenza OpenRAIL-M, che consente il libero utilizzo commerciale con restrizioni sui casi d'uso dell'AI etica e responsabile.
Creato dalla startup tedesca di AI Aleph Alpha, Luminous si concentra sulla fornitura di funzionalità avanzate di comprensione e generazione del linguaggio naturale. È progettato per competere con LLM avanzati (come le versioni recenti di ChatGPT) offrendo al contempo trasparenza e uno sviluppo etico dell'AI. Luminous è composto da 13 miliardi di parametri ed è disponibile per compiti che spaziano da applicazioni di linguaggio su piccola scala a quelle su larga scala.
I modelli Granite di IBM sono LLM con codice open source progettati per applicazioni di livello enterprise. I modelli Granite sono addestrati su 116 linguaggi di programmazione e possono essere utilizzati per la generazione di codice e la correzione di bug, oltre che per riepiloghi e spiegazioni più tradizionali. Sono rilasciati con licenza Apache 2.0, il che li rende adatti sia alla ricerca che all'uso commerciale.
Phi-2, sviluppato da Microsoft Research, è un modello leggero da 2,7 miliardi di parametri, ma che nonostante ciò è in grado di competere con molti modelli più grandi in termini di prestazioni. Phi-2 è in grado di svolgere compiti complessi, tra cui ragionamento basato sul buon senso, programmazione, matematica e comprensione del linguaggio. Le sue dimensioni compatte lo rendono ideale per una sperimentazione efficiente ed è disponibile in Azure AI Studio.
Basandosi sul successo del framework Stable Diffusion, Stable Video Diffusion è un modello open source focalizzato sulla generazione e sull'editing video. Sfrutta l'AI per creare contenuti visivi dinamici, offrendo potenti strumenti per settori come l'intrattenimento e la pubblicità.
Llama 3 di Meta (la cui versione più recente è la 3.1) è l'ultimo modello della famiglia Llama. Disponibile in versioni con dimensioni che vanno da 8 miliardi a 405 miliardi di parametri, Llama 3 si basa sull'architettura dei suoi predecessori. Llama 3 dimostra buone prestazioni nel ragionamento, nella programmazione e nei compit multilingue e ha strumenti di sicurezza ampliati o rilevamento di codice non sicuro.
Sviluppato da Google, BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) è un modello trasformatore basato solo su codificatore, progettato per comprendere e generare linguaggio umano. Sin dal suo lancio nel 2018, BERT è stato ampiamente adottato per vari compiti di elaborazione del linguaggio naturale (NLP), come la classificazione del testo, le risposte alle domande e l'analisi della percezione. Nonostante non sia recentissimo, la sua influenza continua a plasmare la NLP moderna.
Versatili e accessibili, gli LLM open source trovano ampia applicazione in numerosi settori. Ecco alcuni dei modi più importanti in cui possono essere applicati:
Gli LLM open source possono essere utilizzati per trasformare senza sforzo PDF in coinvolgenti contenuti audio in stile podcast. Implementando un flusso di lavoro LLM composto, è possibile convertire il testo dai PDF in uno script conversazionale e quindi narrarlo utilizzando la tecnologia avanzata di sintesi vocale. È la soluzione ideale per creare contenuti accessibili, materiale didattico o semplicemente per dare vita ai documenti in un nuovo formato.
Può essere difficile valutare l'emozione che si cela dietro il feedback dei clienti. Gli LLM open source possono essere addestrati ad analizzare il testo per determinare la percezione generale espressa: positiva, negativa o neutra. Ciò consente alle aziende di comprendere meglio le risposte dei clienti per migliorare i propri prodotti e servizi. L'analisi della percezione è uno strumento fondamentale per monitorare i social media e ottenere dati sui clienti.
Molti modelli LLM open source possono assistere gli sviluppatori fornendo suggerimenti sul codice, scrivendo algoritmi complessi, correggendo bug nel codice e persino documentando il codice. Possono generare frammenti di codice da descrizioni in linguaggio naturale, consentendo agli utenti di dire al codice cosa vogliono che faccia in un linguaggio semplice.
Gli LLM sono ampiamente utilizzati per generare testi coerenti e contestualmente pertinenti. Ciò include la creazione di articoli, storie e dialoghi per gli assistenti virtuali. Questa è una parte importante dell'AI generativa (GenAI) e trova applicazioni praticamente in ogni ambito.
Gli LLM open source possono automatizzare la creazione di contenuti e generare riassunti di documenti lunghi, aiutando gli utenti a comprendere rapidamente i punti principali di testi estesi. Ciò è particolarmente utile per i professionisti che hanno bisogno di elaborare grandi volumi di informazioni in modo efficiente.
Gli LLM contribuiscono ad abbattere le barriere linguistiche. Grazie alle loro capacità multilingue, molti LLM open source possono tradurre testi tra più lingue, rendendo possibile una comunicazione chiara con un pubblico globale. Questi modelli vengono addestrati su diversi set di dati linguistici, garantendo traduzioni accurate e contestualizzate che vanno ben oltre la semplice traduzione parola per parola.
Gli LLM open source sono alla base degli attuali chatbot AI e degli assistenti virtuali basati sull'intelligenza artificiale, migliorando il supporto clienti grazie alla fornitura di risposte rapide e precise alle domande. Se progettati per compiti conversazionali, gli LLM riescono a gestire le interazioni con i clienti in modo efficace e naturale per l'utente. Quale ci fosse una situazione che l'LLM non è in grado di affrontare, è possibile automatizzare l'inoltro del problema a un agente umano.
Gli LLM possono essere integrati nelle piattaforme didattiche per offrire esperienze di apprendimento personalizzate. Possono adattare i contenuti agli stili di apprendimento individuali, fornire spiegazioni e generare problemi pratici specificamente pensati per le esigenze e le capacità dei singoli utenti.
- Settore sanitario
Le soluzioni di telemedicina basate sull'AI con tecnologia LLM mettono a disposizione operatori sanitari virtuali sempre disponibili, in grado di effettuare diagnosi, fornire informazioni e organizzare i dati dei pazienti. Similmente ai chatbot e agli agenti virtuali basati sull'AI, questi programmi sono progettati per valutare i problemi dei pazienti sulla base di dati provenienti da ampi set di dati, in modo da sapere quando fornire assistenza autonomamente e quando allertare le équipe mediche umane.
- Finanza
Nel settore finanziario, gli LLM open source migliorano il rilevamento delle frodi, automatizzano il supporto clienti ed eseguono analisi della percezione per identificare le tendenze emergenti. Questi modelli analizzano documenti finanziari e altri dati per fornire dati di mercato in tempo reale.
- Giornalismo e notizie
Giornalisti e organizzazioni giornalistiche utilizzano LLM open source per la sintesi e la traduzione. Gli LLM possono essere utilizzati internamente per analizzare le informazioni senza condividere dati proprietari all'esterno della redazione. Inoltre, quando le circostanze richiedono tempi di consegna immediati, le agenzie di stampa possono affidare agli LLM open source la creazione di contenuti pertinenti e informativi che si rivolgano ai destinatari specifici delle notizie.
- Settori basati sulla scienza
Gli LLM supportano la ricerca scientifica automatizzando le revisioni della letteratura, l'analisi dei dati e la generazione di ipotesi, ma possono fare molto di più. L'estrema flessibilità di questi modelli consente agli scienziati di adattarli a qualsiasi tipo di ricerca: dalla lotta al cambiamento climatico all'analisi delle sequenze di DNA, fino alla modellazione di fenomeni astrofisici.
Sistemi autonomi personalizzabili che possono seguire le istruzioni del linguaggio umano e rispondere di conseguenza: non è difficile immaginare quali vantaggi questi modelli possano comportare per le aziende. Le aziende che sfruttano gli LLM open source possono aspettarsi di vedere:
Sebbene gli LLM open source offrano numerosi vantaggi, possono anche presentare alcuni rischi. Per garantire un utilizzo responsabile ed efficace, è importante comprendere le seguenti sfide e come affrontarle:
Gli LLM open source, grazie al loro accesso illimitato, possono essere utilizzati sia per scopi dannosi che per scopi benefici. Diffondere informazioni errate, violare la privacy, accedere a informazioni riservate o proprietarie: sono tutti modi in cui è possibile sfruttare l'intelligenza artificiale. Per garantire un uso etico sono necessarie una governance della community proattiva e linee guida chiare per bilanciare innovazione, sicurezza e responsabilità.
La qualità dei contributi della community agli LLM open source può variare, dando luogo a output incoerenti. Senza una supervisione standardizzata, questi modelli potrebbero produrre risultati inaffidabili, soprattutto nelle applicazioni in cui la precisione è fondamentale. Mantenere standard elevati significa tenere sotto controllo tutti i contributi al codice e perfezionarli quando necessario. Sfortunatamente, questo può rivelarsi un lavoro impegnativo quando si lavora con codice open source.
Un'AI è valida tanto quanto lo sono le informazioni su cui si basa e quando queste informazioni includono opinioni preconcette o supposizioni ingiuste, l'AI può imparare a perpetuarle. Gli LLM possono essere influenzati dai bias presenti nei loro dati di addestramento, con conseguenti output distorti e ingiusti. Una supervisione attenta e la selezione di dati diversificati sono essenziali per attenuare il bias e garantire equità e inclusività nei contenuti e nelle decisioni generati dall'AI.
Nel selezionare un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) open source, le organizzazioni devono considerare diversi fattori per assicurarsi di scegliere la soluzione più adatta alle proprie esigenze. Ecco le considerazioni più importanti:
- Obiettivi
Identificare lo scopo principale dell'LLM. Che risultati otterrà per l'azienda? Su cosa si concentrerà? Alcuni modelli sono pensati appositamente per la ricerca, mentre altri sono adatti all'uso commerciale. È importante assicurarsi che l'LLM sia allineato con obiettivi specifici.
- Precisione
Valutare la precisione del modello per i compiti che dovrà affrontare. Anche se è possibile personalizzare il codice, alcuni LLM sono più adatti a usi diversi.
- Costo
Sebbene gli LLM open source siano gratuiti, bisogna considerare i costi di hosting, addestramento e mantenimento del modello. I modelli più grandi richiedono più risorse, il che può comportare un aumento delle spese infrastrutturali e operative.
- Prestazioni
Valutare la fluidità linguistica, la coerenza e la comprensione del contesto dell'LLM. Prestazioni elevate in queste aree migliorano l'esperienza dell'utente e l'efficacia dei compiti.
- Sicurezza dei dati
Assicurarsi che l'LLM sia in grado di gestire in modo sicuro i dati sensibili, soprattutto quando si tratta di informazioni personali o proprietarie.
- Qualità dei dati di addestramento
Verificare la qualità dei dati di addestramento originali utilizzati dall'LLM. Dati di alta qualità portano a output migliori. Se necessario, utilizzare dati personalizzati per perfezionare il modello e ottenere risultati migliori.
- Competenze disponibili
Gli LLM complessi richiedono competenze avanzate in data science, operazioni di machine learning (MLOps) e NLP. È necessario assicurarsi che il team che lavorerà più a stretto contatto con l'LLM abbia l'esperienza necessaria. In caso contrario, occorre pianificare la formazione adeguata o l'assunzione di personale per colmare tale lacuna di competenze.
ServiceNow fornisce modelli linguistici proprietari di alto livello tramite il servizio Now LLM, offrendo funzionalità avanzate basate sull'AI come riepilogo delle chat, riepilogo dei record degli agenti, ricerca potenziata dall'AI, traduzione dinamica e flussi di conversazione fluidi. Queste funzionalità si basano sull'innovazione open source; ServiceNow addestra apertamente modelli di base, come StarCoder, nell'ambito delle sue iniziative. Questi modelli vengono poi perfezionati in Now LLM proprietari, specificamente pensati per ottimizzare la produttività in tutta l'azienda e offrire esperienze di AI generativa eccezionali.
Questa base open source, potenziata grazie alla collaborazione con partner come Hugging Face e NVIDIA, consente a ServiceNow di promuovere l'AI in modo responsabile, condividendo al contempo innovazioni preziose con la community. Grazie a questo approccio, le organizzazioni traggono vantaggio da competenze di AI avanzate e specializzate, che spaziano dai suggerimenti automatizzati sui flussi di lavoro alla generazione precisa di codice da testo. Inoltre, poiché i Now LLM fanno parte della Now Platform® completamente integrata, migliorano in modo ottimale i flussi di lavoro e le applicazioni esistenti, favorendo l'efficienza in ogni reparto.
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