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Capire i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) nel mondo dell'intelligenza artificiale

Nel campo in rapida evoluzione dell’intelligenza artificiale (IA), i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) si sono imposti come potenti strumenti in grado di cambiare il modo in cui interagiamo con la tecnologia, generiamo contenuti e svolgiamo varie attività di elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Questi grandi modelli linguistici funzionano per comprendere e manipolare il linguaggio umano con elevata precisione e sofisticatezza.

Indice

Che cos'è un LLM?

Un LLM, o modello linguistico di grandi dimensioni, è un sottoinsieme dei modelli di elaborazione del linguaggio naturale (NLP), che rappresentano un tipo rivoluzionario di intelligenza artificiale (AI). Questi modelli linguistici sono sottoposti a un addestramento approfondito su enormi set di dati di testo e codice, che consente loro di eccellere in un'ampia gamma di attività, dalla traduzione di lingue alla creazione di contenuti creativi, fino alla fornitura di risposte informative alle domande degli utenti. Gli LLM hanno ridefinito il modo con cui interagiamo con la tecnologia, rendendola simile alla conversazione con un essere umano altamente competente.

L'ascesa degli LLM: una panoramica

Gli LLM esistono da alcuni decenni, ma solo di recente sono diventati abbastanza potenti e sofisticati da poter essere utilizzati per un'ampia gamma di attività. Il primo LLM nasce negli anni ’60 con la creazione del primo chatbot, Eliza. Tuttavia, le sue capacità erano molto limitate. È stato solo a partire dagli anni 2010 che gli LLM sono maturati fino a raggiungere un livello di funzionalità adatto a modelli molto grandi e ad applicazioni del mondo reale.

Un momento cruciale nel progresso degli LLM è arrivato con l'introduzione dell'architettura Transformer, nel 2017. Il modello di trasformazione ha migliorato significativamente la comprensione delle relazioni tra le parole all'interno delle frasi, creando una generazione di testo sia grammaticalmente corretta che semanticamente coerente.

Negli ultimi anni, gli LLM sono stati pre-addestrato su ampi set di dati di centinaia di miliardi di testi e di codice, portando a miglioramenti sostanziali delle loro prestazioni in una serie di attività. Ad esempio, alcuni LLM ora sono in grado di generare testo indistinguibile da quello scritto da esseri umani.

Illustrazione che mostra la storia dello sviluppo dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM)
Quindi, cos'è un modello di trasformatore?

Un modello di trasformatore è un progresso fondamentale nel mondo dell'intelligenza artificiale e dell'elaborazione del linguaggio naturale. Rappresenta un tipo di modello di apprendimento profondo che ha svolto un ruolo trasformativo in vari compiti legati al linguaggio. I trasformatori sono progettati per comprendere e generare il linguaggio umano concentrandosi sulle relazioni tra le parole all'interno delle frasi.

Una delle caratteristiche dei modelli trasformatori è l'utilizzo di una tecnica chiamata "self-attention." Questa tecnica permette a questi modelli di elaborare ogni parola di una frase tenendo conto del contesto fornito dalle altre parole della stessa frase. Questa consapevolezza contestuale rappresenta una svolta significativa rispetto ai modelli linguistici precedenti ed è una delle ragioni principali del successo dei trasformatori.

I modelli di trasformatori sono diventati la spina dorsale di molti modelli linguistici moderni di grandi dimensioni. Utilizzando i transformer models, gli developers e i researchers sono stati in grado di creare AI systems più sofisticati e consapevoli del contesto, che interagiscono con il natural language in modi sempre più simili a quelli umani, portando in ultima analisi a miglioramenti significativi nelle user experiences e nelle AI applications.

Come funzionano i modelli linguistici di grandi dimensioni?

I modelli linguistici di grandi dimensioni funzionano utilizzando tecniche di apprendimento profondo per elaborare e generare il linguaggio umano.

  1. Data collection: Il primo passo per l'addestramento degli LLM consiste nel raccogliere un'enorme quantità di testo e codice da Internet. Questo set di dati comprende un'ampia gamma di contenuti scritti dall'uomo, fornendo ai LLM una base linguistica diversificata.
  2. Dati di pre-addestramento: Durante la fase di pre-addestramento, i LLM sono esposti a questo vasto set di dati. Imparano a prevedere la parola successiva in una frase, il che li aiuta a capire le relazioni statistiche tra parole e frasi. Questo processo permette loro di afferrare la grammatica, la sintassi e anche una certa comprensione del contesto.
  3. Fine-tuning dei dati: Dopo il pre-addestramento, gli LLM vengono messi a punto per compiti specifici. Ciò comporta l'esposizione a un set di dati più ristretto relativo all'applicazione desiderata, come la traduzione, l'analisi del sentiment o la generazione di testi. La messa a punto affina la capacità di svolgere questi compiti in modo efficace.
  4. Comprensione contestuale: I LLM considerano le parole che precedono e seguono una determinata parola in una frase, consentendo loro di generare un testo coerente e contestualmente rilevante. Questa consapevolezza contestuale è ciò che distingue gli LLM dai modelli linguistici precedenti.
  5. Adattamento ai compiti: Grazie alla messa a punto, gli LLM possono adattarsi a un'ampia gamma di compiti. Possono rispondere a domande, generare testi simili a quelli umani, tradurre lingue, riassumere documenti e altro ancora. Questa adattabilità è uno dei principali punti di forza dei LLM.
  6. Impiego: Una volta addestrati, gli LLM possono essere impiegati in varie applicazioni e sistemi. Alimentano chatbot, motori di generazione di contenuti, motori di ricerca e altre applicazioni di AI, migliorando le user experiences.

In sintesi, i LLM funzionano apprendendo prima le complessità del linguaggio umano attraverso un pre-addestramento su enormi insiemi di dati. Poi mettono a punto le loro capacità per compiti specifici, sfruttando la comprensione del contesto. Questa adattabilità li rende strumenti versatili per un'ampia gamma di applicazioni di elaborazione del linguaggio naturale.

Inoltre, è importante notare che la selezione di un LLM specifico per il vostro caso d'uso, così come i processi di pre-training del modello, la messa a punto e altre personalizzazioni, avvengono indipendentemente da Atlas (e quindi al di fuori di Atlas Vector Search).

Qual è la differenza tra un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) e l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP)?

L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è un settore dell'informatica dedicato a facilitare le interazioni tra computer e linguaggio umano, comprendendo sia la comunicazione parlata che quella scritta. Il suo campo di applicazione comprende la capacità dei computer di comprendere, interpretare e manipolare il linguaggio umano, con applicazioni quali la traduzione automatica, il riconoscimento vocale, la sintesi del testo e la risposta alle domande.

D'altra parte, i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) emergono come una categoria specifica di modelli NLP. Questi modelli sono sottoposti a un rigoroso addestramento su vasti archivi di testo e codice, che consente loro di discernere intricate relazioni statistiche tra parole e frasi. Di conseguenza, le LLM mostrano la capacità di generare testi coerenti e contestualmente rilevanti. I LLM possono essere utilizzati per una serie di compiti, tra cui la generazione di testi, la traduzione e la risposta a domande.

Esempi di LLM nelle applicazioni del mondo reale
Miglioramento del servizio clienti

Immaginiamo un'azienda che vuole migliorare l'esperienza del servizio clienti: sfrutterà le capacità di un modello linguistico di grandi dimensioni per creare un chatbot in grado di rispondere alle domande dei clienti sui loro prodotti e servizi. Questo chatbot viene sottoposto a un processo di addestramento utilizzando ampi set di dati costituiti dalle domande dei clienti, dalle risposte corrispondenti e da una documentazione dettagliata sui prodotti. Ciò che distingue questo chatbot è la sua profonda comprensione delle intenzioni dei clienti, che gli consente di fornire risposte precise e informative.

Motori di ricerca più intelligenti

I motori di ricerca fanno parte della nostra vita quotidiana e gli LLM li alimentano, rendendoli più intuitivi. Questi modelli sono in grado di capire ciò che si sta cercando, anche se non è stato formulato perfettamente, e di recuperare i risultati più pertinenti da vasti database, migliorando l'esperienza di ricerca online.

Raccomandazioni personalizzate

Quando si fanno acquisti online o si guardano video su piattaforme di streaming, spesso si vedono raccomandazioni di prodotti o contenuti che potrebbero piacere. Alla base di queste raccomandazioni intelligenti ci sono gli LLM, che analizzano il comportamento passato degli utenti per suggerire cose che corrispondono ai loro gusti, rendendo le esperienze online più personalizzate e su misura.

Generazione di contenuti creativi

Gli LLM non sono solo elaboratori di dati, ma anche menti creative. Dispongono di algoritmi di deep learning in grado di generare contenuti, dai post dei blog alle descrizioni dei prodotti, fino alle poesie. Questo non solo fa risparmiare tempo, ma aiuta anche le aziende a creare contenuti coinvolgenti per il loro pubblico.

Incorporando gli LLM, le aziende migliorano le interazioni con i clienti, le funzionalità di ricerca, le raccomandazioni sui prodotti e la creazione di contenuti, trasformando in ultima analisi il panorama tecnologico.

Tipi di modelli linguistici di grandi dimensioni

Non tutti i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) sono adatti quando vengono utilizzati per attività di elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Ciascun LLM è personalizzato per compiti e applicazioni specifiche. La comprensione di queste tipologie è essenziale per sfruttare appieno il potenziale degli LLM:

Un diagramma di flusso che raffigura la classificazione di modelli linguistici di grandi dimensioni.
Modelli pre-addestrati:

I modelli di pre-addestramento come GPT-3 (Generative Pre-trained Transformers), T5 (Text-to-Text Transfer Transformer) e XLNet (Extra Large Neural Networks) sono sottoposti a un addestramento approfondito su enormi quantità di dati di testo. Possono creare testi coerenti e grammaticalmente corretti su una varietà di argomenti che fungono da base per altre attività di intelligenza artificiale, come ulteriore formazione e perfezionamento.

Modelli ottimizzati:

I modelli ottimizzati, come BERT (Rappresentazioni di codificatori bidirezionali da Transformers), RoBERTa e ALBERT (entrambe estensioni di BERT) sono un altro modello di machine learning per l'NLP, e iniziano come modelli pre-addestrati, per poi venire perfezionati su attività o set di dati specifici. Sono molto efficaci per compiti particolari come l'analisi del sentiment, la risposta alle domande e la classificazione del testo.

Una rappresentazione visiva mostra i risultati di ricerca di Google per i modelli multimodali.
Modelli multimodali:

I modelli multimodali, come CLIP e DALL-E, combinano testo e informazioni visive. CLIP è l'acronimo di Contrastive Language-Image Pre-training. Il nome DALL-E è un gioco di parole che unisce "Dali" (riferito all'artista Salvador Dalí) e "Wall-E" (il robot animato del film Pixar). Entrambi sono noti per la loro capacità di eseguire attività che implicano il collegamento di informazioni visive e testuali.

Un'immagine che mostra una poltrona a forma di avocado.

In sintesi, i modelli pre-addestrati offrono un'ampia base, i modelli perfezionati si specializzano su attività specifiche e un modello multimodale colma il divario tra testo e immagini. La scelta dipende dal caso d'uso specifico e dalla complessità dell'attività da svolgere.

Atlas Vector Search: accelera il tuo percorso verso la costruzione di applicazioni di ricerca avanzata e IA generativa

Nel mondo frenetico di oggi, MongoDB Atlas Vector Search porta la tecnologia degli LLM a un livello superiore integrandosi con un'ampia varietà di LLM e framework popolari e rendendo più semplice che mai iniziare a creare applicazioni AI. Ad esempio, puoi utilizzare Atlas Vector Search per:

  • Archiviare e cercare incorporamenti di vettori generati da OpenAI, Hugging Face e Cohere, proprio accanto ai dati e ai metadati di origine. Ciò consente di creare applicazioni di IA generativa ad alte prestazioni in grado di generare testo, fornire traduzioni linguistiche e rispondere alle domande in modo più completo e informativo, eliminando i costi generali della gestione di database operativi e vettoriali disparati.
  • Fornisci memoria a lungo termine agli LLM con la retrieval-augmented generation (RAG) e integrazioni con framework applicativi come LangChain e LlamaIndex. Atlas Vector Search fornisce il contesto aziendale pertinente dai dati proprietari a un LLM e consente agli LLM di apprendere dalle loro interazioni con gli utenti nel tempo, per fornire risposte più personalizzate e pertinenti e ridurre le sviste.
  • Visualizza ed esplora facilmente i dati di incorporamento dei vettori nel browser web con Nomic.
  • Crea applicazioni LLM in C# e Python con Microsoft Semantic Kernel.
Un'immagine che descrive Atlas Vector Search e le applicazioni di IA generativa.

Se sei interessato a creare applicazioni avanzate di ricerca e intelligenza artificiale generativa, Atlas Vector Search è il punto di partenza perfetto. Atlas Vector Search fornisce una piattaforma potente e flessibile per lo sviluppo e l'implementazione di applicazioni di intelligenza artificiale.

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