L'architettura dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) impiega modelli di trasformatore con meccanismi di attenzione che consentono l'elaborazione parallela delle sequenze. Questi modelli vengono addestrati attraverso la predizione del token successivo in testo su scala internet, utilizzando risorse computazionali massicce e hardware specializzato come GPU e TPU.

Le capacità principali degli LLM includono l'apprendimento con pochi tentativi e con zero tentativi, permettendo loro di adattarsi a nuove attività a partire da un numero minimo di esempi o addirittura senza alcuno. Possiedono una profonda comprensione multilingue, la capacità di ragionare su finestre di contesto che abbracciano migliaia di token e manifestano capacità emergenti che affiorano su larga scala man mano che i modelli crescono.

Le applicazioni dei LLM sono varie e spaziano dai chatbot alla creazione di contenuti, dalla generazione di codice all'assistenza alla ricerca, dalla traduzione di lingue al riassunto di documenti, dall'analisi del sentiment alla gestione della conoscenza aziendale. Tuttavia, la loro implementazione richiede un'attenta considerazione per affrontare questioni cruciali come i pregiudizi, la sicurezza e i costi computazionali.

I modelli di linguaggio sono un tipo di intelligenza artificiale generativa (GenAI) che utilizzano il procesamiento del linguaggio naturale (PLN) per comprendere e generare linguaggio umano. Tra questi, i modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) sono i più potenti. I LLM vengono addestrati a partire da insiemi di dati massivi utilizzando algoritmi avanzati di apprendimento automatico (ML) per apprendere i pattern e le strutture del linguaggio umano e generare risposte testuali a indicazioni scritte. Esempi di LLM includono BERT, Claude, Gemini, Llama e la famiglia di LLM Generative Pretrained Transformer (GPT).

I modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) hanno superato significativamente i loro predecessori in termini di prestazioni e capacità in una varietà di compiti legati al linguaggio. La loro abilità nel generare contenuti complessi e sfumati, e nell'automatizzare compiti per ottenere risultati simili a quelli umani, sta spingendo progressi in diversi campi. I modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) si stanno integrando ampiamente nel mondo aziendale per generare impatto in una varietà di contesti e usi commerciali, il che include l'automazione del supporto, l'ottenimento di insight e la generazione di contenuti personalizzati.

Capacità principali dei LLM: architettura e funzionamento

La maggior parte dei LLM è costruita con un'architettura di trasformatore. Funzionano dividendo il testo di input in token (unità di sottoparole), integrando questi token in vettori numerici e utilizzando meccanismi di attenzione per comprendere le relazioni nel testo di input. Successivamente, predicono il token successivo in una sequenza per generare risultati coerenti.

Il pre-addestramento dei LLM

Il pre-addestramento di un modello LLM si riferisce al processo di addestramento con un grande volume di dati, come testo o codice, senza sfruttare la conoscenza precedente o i pesi di un modello esistente. Il risultato del pre-addestramento completo è un modello base che può essere utilizzato direttamente o ulteriormente ottimizzato per compiti successivi.

L'addestramento preliminare assicura che la conoscenza fondamentale del modello si adatti al tuo dominio specifico. Il risultato è un modello personalizzato che si distingue per i dati unici della tua organizzazione. Tuttavia, l'addestramento preliminare è solitamente il tipo di addestramento più esteso e costoso, e non è comune nella maggior parte delle organizzazioni.

Il fine-tuning (ottimizzazione) dei LLM

Il fine-tuning è il processo di adattamento di un LLM pre-addestrato su un insieme di dati comparativamente più piccolo, specifico per un dominio o un compito individuale. Durante il processo di fine-tuning, il LLM continua ad essere addestrato per un breve periodo, regolando un numero relativamente inferiore di pesi rispetto al modello completo.

Fine-tuning con istruzione supervisionata

Questo approccio implica l'addestramento continuo di un LLM pre-addestrato su un insieme di dati di esempi di addestramento input-output, che tipicamente comprende migliaia di esempi di addestramento.

Pre-addestramento continuo

Questo metodo di fine-tuning non si basa su esempi di input e output, ma utilizza testo non strutturato specifico del dominio per continuare lo stesso processo di pre-addestramento (come la predizione del token successivo e la modellazione del linguaggio mascherato).

Il fine-tuning è importante perché consente a un'organizzazione di prendere un LLM di base e di addestrarlo con i propri dati per ottenere una maggiore precisione e personalizzazione per il dominio e i carichi di lavoro dell'azienda. Questo offre anche all'organizzazione il controllo per gestire i dati utilizzati per l'addestramento e garantisce un uso responsabile dell'IA.

La tecnologia alla base dei LLM

I LLM si basano sull'apprendimento profondo (deep learning), una forma di IA in cui grandi quantità di dati vengono introdotte in un programma per addestrarlo, basandosi sulla probabilità. Essendo esposti a enormi set di dati, i LLM possono auto-addestrarsi per riconoscere pattern e relazioni linguistiche senza bisogno di programmazione esplicita, grazie a meccanismi di auto-apprendimento che migliorano continuamente la loro precisione.

La base dei LLM sono le reti neurali artificiali, ispirate alla struttura del cervello umano. Queste reti sono formate da nodi interconnessi disposti in strati, che includono uno strato di input, uno strato di output e uno o più strati intermedi. Ogni nodo elabora e trasmette informazioni allo strato successivo basandosi sui pattern appresi.

I LLM utilizzano un tipo di rete neurale chiamato modello di trasformatore. Questi modelli innovativi possono analizzare una frase completa in una sola volta, a differenza dei modelli precedenti che elaborano le parole in sequenza. Ciò consente loro di comprendere il linguaggio più rapidamente ed efficientemente. I modelli trasformatore impiegano una tecnica matematica chiamata auto-attenzione, che assegna diverse importanze alle parole di una frase, permettendo al modello di cogliere le sfumature di significato e comprendere il contesto. La codifica posizionale aiuta il modello a comprendere l'importanza dell'ordine delle parole all'interno di una frase, il che è essenziale per la comprensione del linguaggio. Il modello trasformatore consente ai LLM di elaborare grandi quantità di dati, apprendere informazioni rilevanti per il contesto e generare contenuti coerenti. Ulteriori informazioni sui trasformatori, la base di ogni LLM, sono disponibili per chi desidera approfondire.

Impatto aziendale e casi d'uso dei LLM

I LLM possono generare un impatto aziendale significativo in vari casi d'uso e settori. Esempi di casi d'uso includono i seguenti:

JetBlue ha implementato “BlueBot”, un chatbot che utilizza modelli di IA generativa open source, integrato con dati aziendali e potenziato da Databricks. Tutti i team di JetBlue possono utilizzare questo chatbot per accedere a dati regolamentati in base alle funzioni. Ad esempio, il team finanziario può visualizzare dati SAP e documenti normativi, ma il team operativo visualizzerà solo informazioni di manutenzione.
Chevron Phillips sfrutta le soluzioni di IA generativa, alimentate da modelli open source come Dolly di Databricks, per semplificare l'automazione dei processi documentali. Questi strumenti trasformano i dati non strutturati da PDF e manuali in insight strutturati, consentendo un'estrazione dei dati più rapida e precisa per le operazioni e l'intelligence di mercato. Le politiche di governance garantiscono la produttività e la gestione dei rischi, mantenendo la tracciabilità.
Thrivent Financial sfrutta l'IA generativa e Databricks per accelerare le ricerche, offrire insight più chiari e accessibili e aumentare la produttività nell'ingegneria. Riunendo i dati su un'unica piattaforma con governance basata sui ruoli, l'azienda sta creando uno spazio sicuro in cui i team possono innovare, esplorare e lavorare in modo più efficiente.

Progressi tecnologici recenti e modelli architetturali

Molti recenti progressi tecnologici hanno portato i LLM al centro dell'attenzione. Esistono quattro modelli architetturali da considerare quando si personalizza un'applicazione LLM con i dati della propria organizzazione. Queste tecniche sono descritte di seguito e non sono mutuamente esclusive. Piuttosto, possono (e dovrebbero) essere combinate per ottenere i migliori risultati.