L'LLM è un'intelligenza artificiale basata su deep learning che utilizza modelli trasformatori (set di reti neurali composte da coppie di encoder e decodificatori) per comprendere e generare testo. Sulla base di estesi set di dati, sfrutta l'autoattenzione per le relazioni di processo nel linguaggio, fungendo da intelligenza artificiale generativa per la creazione di contenuti.
L'evoluzione degli LLM deriva da anni di ricerca e sviluppo nel machine learning (ML) e nella NLP, culminando in modelli in grado di interagire con il dialogo, rispondere alle domande, scrivere testi coerenti e creare contenuti realmente percepibili come simili a quelli umani. Sebbene il concetto di comprensione delle macchine e generazione di testo paragonabile a quello umano sia da tempo un obiettivo di informatici e linguisti, la più importante innovazione è stata lo sviluppo di modelli basati su reti neurali, in particolare l'introduzione dell'architettura dei trasformatori nel 2017.
Con l'aumento della potenza computazionale e la crescita in dimensioni dei set di dati, questi modelli sono stati addestrati mediante un corpo di testo in continua espansione, culminando nello sviluppo degli LLM che conosciamo oggi. Questi modelli, come la serie GPT di OpenAI, hanno stabilito nuovi standard per la comprensione delle macchine e la generazione del linguaggio umano, consentendo alle macchine di comunicare con un livello di sfumature e complessità non raggiungibile in passato.
L'LLM è un'intelligenza artificiale basata su deep learning che utilizza modelli trasformatori (set di reti neurali composte da coppie di encoder e decodificatori) per comprendere e generare testo. Sulla base di estesi set di dati, sfrutta l'autoattenzione per le relazioni di processo nel linguaggio, fungendo da intelligenza artificiale generativa per la creazione di contenuti.
Il linguaggio costituisce il fondamento delle interazioni umane poiché consente di comunicare idee, instaurare rapporti e affrontare le sfide che caratterizzano la nostra esistenza sociale e professionale. La lingua non è semplicemente uno strumento di comunicazione, bensì è il mezzo attraverso cui accediamo al mondo che ci circonda. Con l'avanzare del progresso, l'interazione umana con gli strumenti e le tecnologie ha iniziato a basarsi sempre di più sul linguaggio naturale, rendendo i nostri scambi con le macchine più intuitivi e significativi.
Pertanto, il sogno di creare un'intelligenza artificiale è sempre stato legato alla creazione di sistemi in grado di comprendere, interpretare e generare un linguaggio umano. Negli ultimi anni, il sogno è diventato realtà, con lo sviluppo di modelli linguistici (LM) basati sull'intelligenza artificiale. Componenti principali dell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), i modelli linguistici di base sono addestrati mediante set di dati limitati per svolgere attività molto specifiche: generazione di testo semplice, classificazione, analisi della percezione, ecc. Un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) è l'evoluzione naturale del modello linguistico (LM) standard, che consente di creare soluzioni di IA generativa in grado di eseguire una gamma molto più ampia di attività linguistiche.
Con l'espandersi dell'applicazione dei sistemi LLM, si sono evolute diverse varianti per rispondere a esigenze e sfide specifiche. Le categorie principali di LLM includono:
Questi LLM sono ottimizzati per attività quali sintesi, traduzione o risposta alle domande. Concentrandosi su una funzione specifica, i sistemi LLM specifici per attività possono offrire prestazioni ed efficienza migliori all'interno dei ruoli designati.
Questi modelli sono stati progettati per essere altamente flessibili e adattabili a una vasta gamma di compiti linguistici senza necessità di addestramento specifico per ogni singola azione. Possono generare testi complessi, comprendere il contesto e rispondere a query su vari argomenti, il che li rende estremamente utili per una vasta gamma di utilizzi.
Progettati su misura per le competenze in campi specifici (ad esempio, legge, medicina o finanza), gli LLM specifici per dominio sono addestrati mediante set di dati specializzati. La knowledge base dedicata consente loro di comprendere e generare contenuti specifici del settore con maggiore precisione rispetto alle controparti di uso generico.
Con la globalizzazione delle comunicazioni, sono stati sviluppati LLM multilingue al fine di comprendere e generare testi in più lingue. Questi modelli sono fondamentali per sviluppare sistemi di intelligenza artificiale che possano servire una pluralità di comunità, abbattendo le barriere linguistiche e favorendo così un accesso più agevole alle informazioni.
Gli LLM few-shot sono progettati per eseguire attività con esempi o indicazioni minimi. Possono adattarsi rapidamente a nuove attività, aspetto che li rende flessibili ed efficienti per le applicazioni in cui non sono disponibili dati di addestramento estesi.
Creare sistemi in grado di comprendere e utilizzare la comunicazione umana con un alto grado di sofisticazione è un'impresa complessa. Implica la creazione di modelli in grado di elaborare grandi quantità di dati, riconoscere schemi linguistici e generare risposte coerenti, contestualmente appropriate e (idealmente) indistinguibili da quelle prodotte da operatori umani. Al centro di ogni LLM vi sono diversi componenti chiave che lavorano in armonia per raggiungere questo livello di competenza linguistica, ciascuno dei quali svolge un ruolo cruciale nell'elaborazione, l'apprendimento e la generazione del linguaggio per soddisfare le esigenze degli utenti:
Il livello di incorporamento è la prima fase della pipeline di elaborazione di un LLM. La sua funzione principale è quella di convertire le parole (denominate token) in rappresentazioni numeriche che consentono al modello di elaborare matematicamente il linguaggio. Ciò facilita la comprensione delle similitudini semantiche e sintattiche tra le parole.
Ogni parola univoca nel vocabolario del modello è associata a un vettore denso. Le parole con significati simili sono posizionate l'una accanto all'altra all'interno di questo spazio vettoriale, aiutando il modello a comprendere le relazioni tra i termini e alcune delle sfumature linguistiche.
Il livello FFN, spesso parte di un blocco trasformatore più grande all'interno degli LLM, è responsabile della trasformazione non lineare dei dati. Questo consente al modello di creare associazioni complesse tra i dati di input e i dati di output, contribuendo alla sua capacità di generare testo accurato e contestualmente rilevante.
All'interno di un blocco trasformatore, dopo che il meccanismo di attenzione elabora i dati di input, il livello FFN applica una serie di trasformazioni lineari e attivazioni non lineari. Questa fase è fondamentale per assistere il modello nell'apprendimento e nella generazione di una varietà di modelli linguistici.
Non tutti gli LLM utilizzano livelli ricorrenti, bensì solo quelli per cui la capacità di elaborare sequenze di dati è rilevante. Fondamentali in modelli come LSTM (Long Short-Term Memory) e GRU (Gated Recurrent Units), i livelli ricorrenti consentono al modello di mantenere una sorta di memoria. Questo favorisce la comprensione e la generazione di un linguaggio dotato di un senso di continuità e di contesto nell'uso a lungo termine.
I livelli ricorrenti processano sequenze di un elemento alla volta, conservando le informazioni su elementi già visti nella sequenza. Ciò si ottiene attraverso dei cicli che consentono di trattenere le informazioni, rendendo questi livelli particolarmente efficaci per attività che coinvolgono dati sequenziali, come il mantenimento di una finestra di dialogo in corso.
Il meccanismo di attenzione è un algoritmo che consente al modello di concentrarsi sulle diverse parti della sequenza di input più rilevanti per l'attività che deve svolgere. Questo focus selettivo consente al modello di creare testo più coerente e contestualmente rilevante attraverso una gestione efficace delle dipendenze a lungo raggio in quella lingua.
Il meccanismo attribuisce un peso ad ogni parte dei dati di input, indicandone l'importanza nella generazione della parola successiva nella sequenza. In questo modo, è in grado di concentrarsi sulla parte più rilevante dell'input, ignorando le altre parti che potrebbero non essere altrettanto importanti.
Colonna portante dei più avanzati LLM, i trasformatori si affidano in larga misura al meccanismo di attenzione per elaborare il testo. Sono costituiti da un'architettura rappresentata da coppie di codificatori (che elaborano il testo di input) e decodificatori (che generano il testo di output pertinente).
Le funzionalità di elaborazione parallela dei trasformatori consentono un apprendimento più efficiente, permettendo a questi modelli di acquisire relazioni complesse e significati sottili nei dati contestuali. Ciò li rende particolarmente utili per comprendere e generare linguaggio umano.
Comprendere e generare testi è solo una delle modalità di utilizzo degli LLM. Questi AIS avanzati offrono un numero pressoché illimitato di applicazioni pratiche, tra cui:
- Ricerca online
I motori di ricerca online traggono enorme vantaggio dagli LLM, i quali sono in grado di comprendere e interpretare le query di ricerca in un linguaggio naturale, fornendo risultati di ricerca più accurati e contestualmente rilevanti. - Servizio clienti
Gli LLM possono potenziare chatbot e assistenti virtuali per gestire le richieste dei clienti, fornire supporto e risolvere i problemi in modo più efficiente e simile a quello umano, riducendo i tempi di risoluzione e migliorando la precisione della soluzione. - Generazione di risposte basate su knowledge base
I sistemi LLM sono in grado di analizzare ampie banche dati al fine di fornire risposte a domande specifiche, il che rende questi sistemi estremamente preziosi in ambiti quali l'assistenza tecnica, la ricerca e gli strumenti didattici. - Generazione di testo
Dalla generazione di report alla composizione di e-mail, gli LLM sono in grado di produrre testo coerente e contestualmente pertinente che riproduce gli stili di scrittura umana. - Copywriting
Il marketing e la pubblicità traggono grandi vantaggi dagli LLM, che possono generare testi creativi e convincenti per siti web, annunci pubblicitari, post sui social media e altro ancora, risparmiando tempo e risorse. - Generazione di codici
Gli LLM in grado di comprendere i linguaggi di programmazione, generare snippet di codice, eseguire il debugging o persino creare interi programmi basati su descrizioni di linguaggio naturale stanno rendendo la programmazione più accessibile, consentendo anche a chi non è programmatore di creare software complessi. - Classificazione del testo
Gli LLM sono in grado di classificare il testo in base a categorie predefinite con un'accuratezza molto elevata, facilitando l'utilizzo di queste tecnologie in applicazioni come la moderazione dei contenuti, la rilevazione dello spam e l'organizzazione delle informazioni. - Analisi della percezione
Comprendere la percezione alla base dei dati di testo consente alle aziende di valutare le opinioni dei clienti, le tendenze di mercato e la percezione dei social media per guidare le strategie di marketing e lo sviluppo dei prodotti. - Ricerca sul DNA
Gli LLM possono essere utili per l'analisi delle sequenze genetiche. Ciò ha contribuito ai progressi della medicina, come l'identificazione dei disturbi genetici. - Traduzione
Gli LLM possono tradurre testo in lingue diverse con un elevato grado di precisione, consentendo una comunicazione più chiara oltre le barriere linguistiche e rendendo i contenuti accessibili a livello globale.
Gli LLM costituiscono un significativo passo avanti nell'intelligenza artificiale. Detto questo, lo sviluppo e la distribuzione di questi prodotti implicano alcune sfide uniche. Di seguito sono riportati alcuni degli ostacoli principali correlati alle soluzioni LLM:
Lo sviluppo degli LLM comporta un investimento finanziario sostanziale: costi per le risorse computazionali, lo stoccaggio dei dati e il personale qualificato. La collaborazione tra istituti accademici, settori e enti governativi può aiutare a distribuire costi e risorse, rendendo più accessibile lo sviluppo LLM.
L'addestramento degli LLM per raggiungere i livelli di prestazioni desiderati può richiedere settimane o addirittura mesi, consumando grandi quantità di potenza computazionale. L'addestramento incrementale e l'utilizzo di modelli più efficienti possono ridurre i tempi e il consumo di risorse.
Gli LLM richiedono ampi set di dati eterogenei per comprendere in maniera efficace le molteplici sfaccettature del linguaggio umano. Il crowdsourcing e le partnership per la condivisione dei dati possono migliorare la varietà e il volume dei dati di addestramento, ottimizzando la forza e l'applicabilità del modello.
Il consumo di energia associato all'addestramento e all'esecuzione di LLM può contribuire a un'impronta ecologica considerevole. L'utilizzo di fonti di energia rinnovabile per i data center e l'ottimizzazione dell'efficienza degli algoritmi di intelligenza artificiale possono contribuire a mitigare l'impatto ambientale.
L'uso dei dati personali per l'addestramento degli LLM solleva problemi di privacy e i modelli stessi possono essere oggetto di utilizzo malevolo. L'implementazione di rigorose tecniche di anonimizzazione dei dati e il miglioramento dei protocolli di sicurezza dei modelli proteggono la privacy degli utenti e l'integrità del sistema.
Gli LLM sono in grado di ereditare o amplificare i pregiudizi presenti nei dati di addestramento, determinando output scorretti o discriminatori. Per ridurre questo rischio, è essenziale gestire con la massima attenzione i set di dati di addestramento e applicare tecniche di rilevamento dei pregiudizi e di mitigazione.
Capire come i sistemi LLM arrivano a determinate conclusioni può risultare complesso, sollevando interrogativi riguardo ai loro meccanismi decisionali. La ricerca sull'intelligenza artificiale spiegabile (XAI) mira a rendere il funzionamento degli LLM più trasparente e comprensibile per gli utenti, favorendo la fiducia e l'affidabilità.
Nonostante le sfide associate allo sviluppo e all'implementazione di modelli linguistici di grandi dimensioni, i vantaggi che offrono superano notevolmente i costi. Di seguito sono riportati alcuni dei vantaggi maggiormente degni di nota degli LLM che ne evidenziano il potenziale trasformativo:
Gli LLM sono in grado di eseguire attività notevoli per le quali non sono stati esplicitamente addestrati (aspetto nota come apprendimento "zero-shot"). Ciò significa che possono comprendere ed eseguire istruzioni in contesti che non hanno mai incontrato in fase di addestramento, dimostrando un livello di adattabilità e comprensione che è all'avanguardia nell'intelligenza artificiale.
Le dimensioni degli LLM consentono loro di elaborare e analizzare grandi set di dati ben oltre la capacità umana, scoprendo schemi, dati e relazioni nascoste al loro interno. Questa funzionalità è preziosa per la ricerca, la business intelligence e qualsiasi campo che si basa su analisi di dati su larga scala.
Anche se gli LLM sono addestrati mediante diversi set di dati per comprendere i modelli linguistici generali, possono essere ottimizzati per specifici domini o attività. Ciò significa che possono essere adattati per fornire prestazioni di livello esperto in molte aree professionali, il che li rende strumenti incredibilmente versatili per le aziende.
Dalla scrittura e il riepilogo alla traduzione e il servizio clienti, gli LLM sono in grado di automatizzare un'ampia gamma di attività. Questa automazione può ridurre significativamente il tempo e le risorse necessarie per funzioni specifiche, consentendo agli operatori umani di concentrarsi su sfide più creative e complesse.
Gli LLM possono generare contenuti innovativi, ispirare soluzioni creative e simulare diverse prospettive su un problema, fungendo da strumenti collaborativi complementari alle conoscenze umane. Che si tratti di scrittura, progettazione o risoluzione dei problemi, gli LLM offrono una nuova dimensione ai processi creativi.
Traducendo lingue, riassumendo testi complessi e rispondendo alle domande, gli LLM rendono le informazioni più accessibili a un pubblico più ampio. Ciò contribuisce a colmare le lacune educative e a promuovere una società più informata.
Fornendo informazioni ricavate da grandi set di dati e offrendo analisi predittive, gli LLM supportano processi decisionali e pianificazione strategica migliori in ambiti aziendali, statali e altro ancora. La loro capacità di elaborare grandi quantità di informazioni può portare a politiche e strategie più informate ed efficaci.
Automatizzando e potenziando le attività che implicano l'elaborazione del linguaggio naturale, dalle interazioni del servizio clienti alla creazione di contenuti, fino all'analisi dei dati e al supporto decisionale, gli LLM consentono alle organizzazioni di estendere le operazioni, ridurre i costi e personalizzare le esperienze dei clienti in modi altrimenti non possibili. Possono elaborare e generare rapidamente informazioni da una grande quantità di dati di testo, consentendo alle aziende di restare al passo con le tendenze, comprendere meglio la percezione dei clienti e prendere decisioni basate sui dati con maggiore rapidità e precisione.
Inoltre, l'adattabilità degli LLM nei vari domini consente di applicare questi modelli a campi estremamente specializzati, offrendo un'assistenza accurata e affidabile intesa a integrare l'esperienza umana. Questa versatilità migliora l'efficienza operativa e apre nuove strade per l'innovazione di prodotti e servizi, creando opportunità per soddisfare le esigenze in continua evoluzione di clienti e mercati.
In poche parole, gli LLM sono potenti catalizzatori di trasformazione che consentono alle aziende di integrare la propria forza lavoro professionale, espandendo e riallineando i confini delle capacità dei dipendenti.
Quello che è iniziato molto tempo fa come un tentativo di rendere i sistemi informatici più accessibili e coerenti attraverso l'applicazione del linguaggio umano è diventato una rivoluzione nell'intelligenza artificiale generativa. Oggi, le aziende di tutti i settori e industrie stanno investendo in soluzioni LLM. Tuttavia, per sfruttare appieno il potenziale degli LLM è necessario disporre delle risorse, del supporto e dell'esperienza adeguati. È qui che entra in gioco ServiceNow.
Grazie alle sue tecnologie complete di intelligenza artificiale e machine learning, ServiceNow trasforma il modo in cui viene svolto il lavoro, rendendo ogni aspetto delle operazioni aziendali più efficiente e intuitivo. Basate sulla pluripremiata ServiceNow AI Platform e dotate di intelligenza artificiale generativa, framework di machine learning, elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e analisi avanzata, le soluzioni IA ServiceNow migliorano con la massima semplicità la produttività dei dipendenti, arricchendo al contempo l'esperienza dei clienti.
Approfitta dell'elaborazione intelligente dei documenti basata su LLM, della comprensione del linguaggio naturale, del supporto multilingue e della ricerca semantica per offrire servizi personalizzati e contestuali informati, attuabili e affidabili. Che si tratti di automatizzare le richieste di servizi, ottimizzare le knowledge base o fornire analisi predittive, l'intelligenza artificiale di ServiceNow garantisce alle organizzazioni di raggiungere i propri obiettivi e superare le aspettative di dipendenti e clienti.
Scopri la prossima evoluzione dell'intelligenza artificiale; guarda la demo di ServiceNow oggi stesso e sperimenta in prima persona la potenza trasformativa di modelli linguistici di grandi dimensioni, per un futuro più efficiente, innovativo e orientato al cliente.