Large Language Models, cosa sono
L’espressione Large Language Models (LLM), che letteralmente significa modelli linguistici di grandi dimensioni, viene usata per indicare i sistemi avanzati di Intelligenza Artificiale (IA) che, impiegando grandi quantità di dati e complessi algoritmi, sono in grado di comprendere dei contenuti, riassumerli, tradurli e generarli con un linguaggio naturale come quello umano. Tali modelli hanno il vantaggio di poter essere impiegati in ambiti molto diversi gli uni dagli altri.
Come funzionano i Large Language Models
Il funzionamento dei Large Language Models è piuttosto semplice. A essi viene posta una domanda tramite una chat. La domanda viene analizzata dal LLM e suddivisa in unità più piccole -che prendono il nome di token– costituite da parole chiave e piccole porzioni di testo. Attraverso questo sistema il modello cerca di comprendere la domanda che gli è stata posta e ciò che l’utente vuole ottenere esattamente ed è in grado di generare una risposta.
Alla base del meccanismo dei Large Language Models vi sono il machine learning (apprendimento automatico) e il deep learning (apprendimento profondo).
Il machine learning (ML) insegna ai computer e ai robot a compiere determinate azioni e attività in maniera naturale, come fanno gli uomini o gli animali, mediante l’uso di programmi di autoapprendimento. Una sottocategoria del machine learning è costituita dal deep learning, ovvero una rete neurale che simula il funzionamento del cervello umano per poter apprendere da grandi quantitativi di dati.
La differenza tra machine learning e deep learning sta nel diverso modo di lavorare e di apprendere. Negli algoritmi di machine learning vengo usati dei dati strutturati ed etichettati. Qualora si usino dati non strutturati, questi vengono pre-elaborati in modo da essere organizzati in un formato strutturato. Invece, il deep learning usa anche dati non strutturati. Ad esempio, se abbiamo le immagini di vari animali domestici e vogliamo categorizzarle, gli algoritmi di deep learning riescono a stabilire quali sono le caratteristiche principali da esaminare per distinguere i diversi animali.
L’enorme quantità di dati usati per la formazione di questi modelli consente loro di assimilare le regole grammaticali, le sfumature del linguaggio, l’uso delle diverse parole in vari contesti e anche le basi della cultura generale. Essi sfruttano dei dataset enormi, come grandi siti Internet, quali Wikipedia, Reddit, ma anche gli archivi dei quotidiani, nonché libri e pubblicazioni scientifiche.
Alcuni esempi di LLM
I più conosciuti Large Language Models sono sicuramente le diverse versioni di GPT, tra le quali troviamo GPT 3.5, uno dei motori di Chat GPT. Molto noto è anche BERT, sviluppato da Google.
Nonostante questi siano i modelli più popolari, perché di essi si parla quotidianamente anche su giornali e riviste non specializzate, i modelli di LLM sono moltissimi, dato che si tratta di un settore in forte crescita.
Quali sono le applicazioni professionali dell’IA
I campi di applicazione dell’Intelligenza Artificiale e dei LLM sono tantissimi e in costante crescita.
L’uso più noto di tali modelli è quello della creazione di testi: si può trattare di articoli per giornali, riviste o blog, ma anche di schede prodotto, newsletter o mail promozionali per gli e-commerce o ancora sceneggiature, trame e dialoghi sulla base di input forniti dall’utente, e anche materiali didattici o quiz o risposte a domande specifiche. Un Large Language Model può essere istruito anche per operare in un settore particolare, caratterizzato dall’uso di termini tecnici propri, come ad esempio quello legale.
Un altro impiego piuttosto diffuso e al quale siamo già un po’ tutti abituati è quello degli assistenti virtuali in grado di fornire risposte alle domande degli utenti.
Seppure i Large Language Models sono noti soprattutto per la produzione di testi, questi modelli possono essere impiegati anche nelle traduzioni o per la stesura di codice.
Nel settore video essi possono essere usati per la trascrizione automatica dell’audio in testo o per generare sottotitoli da trascrizioni audio.
I LLM vengono impiegati nel campo della ricerca scientifica per individuare articoli o testi nei quali sono trattati determinati argomenti. Lo stesso impiego si può avere in campo giuridico, per la ricerca di sentenze e norme. Un altro possibile impiego nel settore legale consiste nella possibilità di identificare e categorizzare le clausole contrattuali, per rendere più agevole l’individuazione degli effetti della stipula di un contratto.
In campo informatico le tecnologie LLM possono essere impiegate per creare dei rapporti di incidenti di sicurezza o per generare delle risposte automatiche a determinate minacce mediante degli script prestabiliti, in modo da rendere più rapida la risposta in caso di un eventuale incidente di sicurezza.
In ambito medico i Large Language Models sono usati per analizzare e sintetizzare informazioni provenienti da una gamma molto estesa di dati, per lo sviluppo di nuovi farmaci o per aiutare i medici nella formulazione di diagnosi.
Nelle aziende gli impieghi sono molto vari. Il settore delle risorse umane può usare l’IA per l’esame dei curricula e delle lettere di presentazione dei candidati, per estrarne informazioni particolari, come le competenze o le esperienze lavorative. Altro possibile impiego è l’analisi dei dati contenuti nei rapporti di incidenti, manutenzioni e processi produttivi, per individuare possibili aree di miglioramento o prevenire eventuali problemi.
Nell’ambito della robotica i LLM possono essere impiegati per permettere alle macchine di processare e rispondere a comandi verbali: tuttavia, affinché tali descrizioni si trasformino in comandi eseguibili dal robot, è necessario un ulteriore livello di elaborazione eseguito da altri sistemi di IA.
Nell’ambito del marketing i LLM sono usati per personalizzare le esperienze dei clienti in modo da aumentare le vendite.
L’uso dei Large Language Models non può prescindere dal controllo dell’uomo, che deve verificare la qualità delle risposte fornite dall’IA, soprattutto nei settori, come quello medico, dove le conseguenze dell’uso di informazioni errate può portare a gravi conseguenze. Il compito di tali modelli è, tuttavia, quello di ridurre i tempi necessari per lo svolgimento delle mansioni più ripetitive, liberarando tempo e risorse per altre attività.
È evidente che i Large Language Models stanno rivoluzionando il modo in cui le aziende usano l’Intelligenza Artificiale per migliorare i propri processi e servizi. Grazie alle loro capacità, le imprese che li adottano possono ottenere un vantaggio competitivo significativo nel mercato attuale.
