Cosa sono e come funzionano i Large Language Models
TERZA LEZIONE
Principi di Funzionamento dei Large Language Models
I LLM, acronimo di Large Language Models, sono modelli di intelligenza artificiale creati per comprendere e generare linguaggio umano. Si tratta di sistemi addestrati leggendo miliardi di parole provenienti da libri, articoli, siti web e documenti tecnici. Il loro obiettivo è quello di riconoscere schemi nel linguaggio per poter rispondere in modo coerente e contestuale alle richieste degli utenti.
Questi modelli ricevono un input – come una domanda, una frase o un comando – e generano un output sulla base delle probabilità. Non hanno coscienza, né opinioni proprie: semplicemente, scelgono la parola più probabile da generare dopo, considerando tutto ciò che hanno “letto” in fase di addestramento. Questo processo predittivo, su vasta scala, si trasforma in una potenza computazionale capace di svolgere compiti linguistici complessi con grande efficacia.
Alla base dei LLM vi è una struttura ispirata al cervello umano: le reti neurali artificiali. Queste reti sono composte da strati successivi di “nodi” connessi tra loro, ciascuno dei quali elabora numeri e trasmette risultati. Ogni connessione possiede un peso, che viene ottimizzato durante l’addestramento affinché il modello migliori progressivamente le sue risposte.
I LLM moderni, come GPT, si basano sull’architettura Transformer, introdotta da Google nel 2017. Il cuore di questa struttura è il meccanismo di “attenzione” (attention), che consente al modello di concentrarsi sulle parti più rilevanti del testo d’ingresso per produrre risposte più accurate e coerenti.
Addestramento, Prompt e Ottimizzazione dei LLM
Durante l’addestramento, il modello impara attraverso un processo iterativo: riceve una frase con una parola mancante, cerca di prevederla, confronta la previsione con quella corretta, e regola i parametri per migliorare. Questo meccanismo viene ripetuto miliardi di volte fino a raggiungere una notevole accuratezza.
Interagire con un LLM significa fornire un prompt, ovvero un testo iniziale. Il modello legge questo testo, costruisce una rappresentazione interna del significato e genera una continuazione parola dopo parola. Con prompt diversi, possiamo far eseguire al modello compiti differenti: generare riassunti, scrivere codice, tradurre, svolgere ruoli specifici.
Dopo l’addestramento, il modello non apprende più automaticamente, ma può essere ulteriormente ottimizzato. Questo avviene tramite il fine-tuning (per specializzarlo su un dominio specifico) oppure con tecniche come il Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF), in cui le risposte vengono valutate da esseri umani per migliorarne utilità e sicurezza.
L’uso consapevole dei prompt e la personalizzazione del modello sono due elementi chiave per ottenere il massimo beneficio dall’intelligenza artificiale generativa.
LLM Generici e LLM Aziendali: Quale scegliere?
Un LLM generico è addestrato su dati pubblici e generalisti: Wikipedia, libri, siti web. Conosce un po’ di tutto, ma non è specializzato in un ambito preciso. È perfetto per compiti ampi come scrivere testi, rispondere a domande generiche, fare brainstorming.
Un LLM aziendale, invece, parte da un modello generico ma viene raffinato usando documenti interni: policy, report, database. Il risultato è un assistente virtuale che comprende il linguaggio, i processi e le necessità specifiche dell’azienda, migliorando la precisione e l’efficacia delle risposte in ambito professionale.
La scelta tra i due dipende dal contesto d’uso. Se l’obiettivo è supportare attività interne, l’adozione di un LLM aziendale personalizzato è fortemente consigliata. Questo approccio consente un livello superiore di integrazione e utilità rispetto a soluzioni più generiche.
In conclusione, i LLM rappresentano uno strumento rivoluzionario, ma devono essere selezionati, configurati e usati con criterio per offrire reale valore alle persone e alle organizzazioni.
TERZA LEZIONE
Principi di Funzionamento dei Large Language Models
I LLM, acronimo di Large Language Models, sono modelli di intelligenza artificiale creati per comprendere e generare linguaggio umano. Si tratta di sistemi addestrati leggendo miliardi di parole provenienti da libri, articoli, siti web e documenti tecnici. Il loro obiettivo è quello di riconoscere schemi nel linguaggio per poter rispondere in modo coerente e contestuale alle richieste degli utenti.
Questi modelli ricevono un input – come una domanda, una frase o un comando – e generano un output sulla base delle probabilità. Non hanno coscienza, né opinioni proprie: semplicemente, scelgono la parola più probabile da generare dopo, considerando tutto ciò che hanno “letto” in fase di addestramento. Questo processo predittivo, su vasta scala, si trasforma in una potenza computazionale capace di svolgere compiti linguistici complessi con grande efficacia.
Alla base dei LLM vi è una struttura ispirata al cervello umano: le reti neurali artificiali. Queste reti sono composte da strati successivi di “nodi” connessi tra loro, ciascuno dei quali elabora numeri e trasmette risultati. Ogni connessione possiede un peso, che viene ottimizzato durante l’addestramento affinché il modello migliori progressivamente le sue risposte.
I LLM moderni, come GPT, si basano sull’architettura Transformer, introdotta da Google nel 2017. Il cuore di questa struttura è il meccanismo di “attenzione” (attention), che consente al modello di concentrarsi sulle parti più rilevanti del testo d’ingresso per produrre risposte più accurate e coerenti.
Addestramento, Prompt e Ottimizzazione dei LLM
Durante l’addestramento, il modello impara attraverso un processo iterativo: riceve una frase con una parola mancante, cerca di prevederla, confronta la previsione con quella corretta, e regola i parametri per migliorare. Questo meccanismo viene ripetuto miliardi di volte fino a raggiungere una notevole accuratezza.
Interagire con un LLM significa fornire un prompt, ovvero un testo iniziale. Il modello legge questo testo, costruisce una rappresentazione interna del significato e genera una continuazione parola dopo parola. Con prompt diversi, possiamo far eseguire al modello compiti differenti: generare riassunti, scrivere codice, tradurre, svolgere ruoli specifici.
Dopo l’addestramento, il modello non apprende più automaticamente, ma può essere ulteriormente ottimizzato. Questo avviene tramite il fine-tuning (per specializzarlo su un dominio specifico) oppure con tecniche come il Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF), in cui le risposte vengono valutate da esseri umani per migliorarne utilità e sicurezza.
L’uso consapevole dei prompt e la personalizzazione del modello sono due elementi chiave per ottenere il massimo beneficio dall’intelligenza artificiale generativa.
LLM Generici e LLM Aziendali: Quale scegliere?
Un LLM generico è addestrato su dati pubblici e generalisti: Wikipedia, libri, siti web. Conosce un po’ di tutto, ma non è specializzato in un ambito preciso. È perfetto per compiti ampi come scrivere testi, rispondere a domande generiche, fare brainstorming.
Un LLM aziendale, invece, parte da un modello generico ma viene raffinato usando documenti interni: policy, report, database. Il risultato è un assistente virtuale che comprende il linguaggio, i processi e le necessità specifiche dell’azienda, migliorando la precisione e l’efficacia delle risposte in ambito professionale.
La scelta tra i due dipende dal contesto d’uso. Se l’obiettivo è supportare attività interne, l’adozione di un LLM aziendale personalizzato è fortemente consigliata. Questo approccio consente un livello superiore di integrazione e utilità rispetto a soluzioni più generiche.
In conclusione, i LLM rappresentano uno strumento rivoluzionario, ma devono essere selezionati, configurati e usati con criterio per offrire reale valore alle persone e alle organizzazioni.
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