Grandi modelli linguistici: cosa sono e come funzionano

Stai cercando di capire i modelli linguistici di grandi dimensioni? Scopri qui la loro potenza e le loro applicazioni. Scopri cosa sono gli LLM, come funzionano e il loro impatto sulla società e sul business.

I termini LLM o "Large Language Model" vengono lanciati più spesso in questi giorni. La maggior parte delle persone sa di essere collegata all'intelligenza artificiale, ma è proprio così.

Molti dei potenti sistemi di intelligenza artificiale odierni, da ChatGPT di OpenAI a BERT di Google, si basano su modelli di linguaggio di grandi dimensioni, che tra l'altro sono la fonte del loro potere. Ma cosa rende questi LLM diversi dalle altre tecnologie di intelligenza artificiale prima di loro?

I grandi modelli linguistici, come suggerisce il nome, sono molto grandi. Sono sistemi di intelligenza artificiale addestrati con quantità di dati eccessivamente enormi, il che li rende molto efficienti con i linguaggi umani. Questo post spiega come.

Cosa sono i modelli linguistici di grandi dimensioni?

I modelli di linguaggio di grandi dimensioni sono un tipo di sistema di intelligenza artificiale addestrato a riconoscere, replicare, prevedere e manipolare testo o altri contenuti. I moderni modelli di linguaggio di grandi dimensioni sono costituiti da reti neurali AI con miliardi o più parametri e vengono spesso addestrati utilizzando petabyte di dati.

Un modello di linguaggio di grandi dimensioni può comprendere molte cose come farebbe un essere umano, anche se non tutto. Tuttavia, a differenza della maggior parte degli umani, un modello linguistico di grandi dimensioni può avere una conoscenza più ampia di quasi tutto, facendolo apparire come un computer onnisciente.

I modelli di linguaggio di grandi dimensioni oggi sono possibili grazie alla grande quantità di informazioni digitali su Internet, ai minori costi di calcolo e all'aumento della potenza di calcolo sia delle CPU che dei processori paralleli GPU.

Come funzionano i modelli linguistici di grandi dimensioni?

In superficie, un grande modello linguistico come ChatGPT è facile da usare. Tutto quello che devi fare è digitare un testo e ti risponderà, dalle domande a tutti i tipi di richieste.

Sotto la superficie, tuttavia, c'è molto di più da fare per produrre i risultati apparentemente senza sforzo per cui sono noti i modelli di linguaggio di grandi dimensioni. Ad esempio, il sistema deve prima essere creato, addestrato e messo a punto per produrre il tipo di risultati ChatGPT.

Quindi, ecco una rapida occhiata ai diversi processi che rendono possibili modelli linguistici di grandi dimensioni.

  • Design: la progettazione di un modello di linguaggio di grandi dimensioni determinerà come funziona, quali algoritmi e metodi di addestramento utilizzare, nonché il tempo e il costo per l'addestramento e la manutenzione complessivi.
  • Trasformatori: la maggior parte dei modelli linguistici di grandi dimensioni viene creata utilizzando il modello di deep learning del trasformatore. I trasformatori sono utili perché presentano un meccanismo di auto-attenzione che li rende più consapevoli del contesto e, pertanto, richiedono meno tempo di formazione rispetto ai modelli precedenti.
  • Pre-formazione e dati: Da Wikipedia a database di grandi dimensioni e altre fonti di dati uniche, la quantità e la qualità dei dati utilizzati nell'addestramento di un modello di linguaggio di grandi dimensioni determineranno le sue capacità di output. Il pre-addestramento fornisce a un modello linguistico di grandi dimensioni le informazioni di base di cui ha bisogno per comprendere il testo scritto, la lingua, il contesto e così via. La maggior parte della formazione preliminare LLM viene eseguita utilizzando dati non etichettati in modalità di apprendimento semi-supervisionato o auto-supervisionato.
  • Ritocchi: Dopo la fase di pre-formazione di un LLM, il passaggio successivo è solitamente la messa a punto specifica del dominio per trasformarlo in uno strumento più utile per scopi specifici come chat, ricerca aziendale, completamento del codice e così via. Questa è la fase in cui vengono sviluppati strumenti come GitHub Copilot e ChatGPT di OpenAI.

Modelli linguistici di grandi dimensioni e strumenti software

Un modello di linguaggio di grandi dimensioni può anche connettersi ad altri sistemi o piattaforme software tramite plug-in e integrazione API. Ciò consente a LLM di effettuare attività del mondo reale, come controllare l'ora, eseguire operazioni aritmetiche, navigare sul Web e interagire con le app Web tramite piattaforme come Zapier.

Questa è un'area attualmente in via di sviluppo e le possibilità sono enormi. Ad esempio, tutto ciò che devi fare è dare le istruzioni e l'LLM può cercare cose per te sul web, effettuare prenotazioni, tenere d'occhio gli argomenti delle ultime notizie, fare la spesa e così via.

Termini ed etichette LLM

Non esiste un metodo specifico per lo sviluppo di un modello di linguaggio di grandi dimensioni, quindi i gruppi di sviluppatori si ritrovano con modelli diversi che utilizzano approcci leggermente diversi per raggiungere obiettivi simili. Questa situazione ha dato origine a diverse etichette, che cercano di descrivere come funziona ogni modello. Di seguito sono riportati alcuni di questi termini e il loro significato.

  • Modello a colpo zero: Un modello linguistico di grandi dimensioni pre-addestrato in grado di effettuare classificazioni oltre il suo set di addestramento di base e di fornire risultati abbastanza accurati per un uso generale.
  • Modello perfezionato: un modello specifico del dominio.
  • Il modello multimodale: in grado di comprendere e produrre tipi di media diversi dal testo, come le immagini.
  • GPT: trasformatore generativo pre-addestrato.
  • T5: trasformatore di trasferimento da testo a testo.
  • BART: Trasformatore Bidirezionale e Autoregressivo.
  • BERTA: Rappresentazioni dell'encoder bidirezionale dai trasformatori.
  • RoBERta: Approccio BERT fortemente ottimizzato.
  • CTRL: Modello del linguaggio del trasformatore condizionale.
  • Lama: Modello di linguaggio di grandi dimensioni Meta AI.
  • Turing NLG: Generazione del linguaggio naturale.
  • LAMDA: Modelli linguistici per applicazioni di dialogo.
  • ELECTRA: Apprendimento efficiente di un codificatore che classifica accuratamente le sostituzioni dei token.

Applicazioni di modelli linguistici di grandi dimensioni

I modelli di linguaggio di grandi dimensioni possono essere utilmente applicati a molte aree per il business, lo sviluppo e la ricerca. I veri vantaggi arrivano dopo la messa a punto, che dipende completamente da ciò per cui è progettato il modello. Ecco le loro numerose aree di applicazione.

  1. Language Translation: i modelli di linguaggi di grandi dimensioni funzionano bene con più lingue. Possono tradurre semplici frasi in codice informatico o persino sfornare più traduzioni in lingue umane contemporaneamente.
  2. Generazione di contenuti: Dalla generazione di testo alle immagini e oltre, gli LLM possono essere impiegati proficuamente per generare tutti i tipi di contenuto, incluse descrizioni di prodotti, contenuti di marketing, e-mail aziendali e persino documenti legali.
  3. Assistenti virtuali: La loro buona comprensione del linguaggio umano rende gli LLM assistenti virtuali ideali. Possono accettare il linguaggio umano come comando e usarlo per scrivere cose, eseguire azioni online, svolgere ricerche e altro ancora.
  4. Chat e conversazioni: Sono anche ottimi partner di chat, come dimostra il popolare modello ChatGPT.
  5. Risposta alla domanda: I modelli linguistici di grandi dimensioni assorbono molte informazioni durante la formazione e questo li rende in grado di rispondere alla maggior parte delle domande di conoscenza generale.
  6. Riepilogo dei contenuti: possono anche riassumere contenuti di testo di grandi dimensioni in forme più brevi. I modelli Transformer sono fantastici in questo.
  7. Analisi finanziaria: BloombergGPT ne è un ottimo esempio.
  8. Generazione di codice: I programmatori di computer stanno diventando più efficienti con i copiloti alimentati da modelli di linguaggio di grandi dimensioni ottimizzati per la programmazione.
  9. Servizi di trascrizione: gli LLM semplificano l'esecuzione rapida di trascrizioni da testo a voce e da discorso a testo.
  10. Riscrittura del contenuto: O nella stessa lingua o in uno stile diverso.
  11. Analisi del sentimento: Gli LLM possono essere utilizzati per dedurre efficacemente sentimenti incorporati nelle comunicazioni umane. Questo può essere applicato con profitto dai team di marketing che studiano i loro clienti.
  12. Recupero delle informazioni: La loro buona comprensione del linguaggio umano rende gli LLM una parte importante dei moderni motori di ricerca.
  13. Istruzione: Dagli strumenti di apprendimento interattivi ai sistemi di tutoraggio e valutazione più intelligenti e personalizzati, le potenziali applicazioni dei LLM nell'istruzione sono vaste.

I vantaggi dei modelli linguistici di grandi dimensioni

Nonostante le numerose sfide poste dallo sviluppo di modelli di linguaggi di grandi dimensioni, i suoi vantaggi sono numerosi e ne vale la pena. Ecco i principali.

  • Ricca comprensione del linguaggio: Gli LLM possono capire e rispondere alla tua lingua come se stessi parlando con un altro essere umano. Questo li rende particolarmente preziosi come interfaccia tra gli esseri umani e il mondo dei computer.
  • Creatività: i trasformatori generativi pre-addestrati hanno dimostrato le loro capacità nella produzione di impressionanti output di testo come da ChatGPT e immagini, come con Diffusione stabile.
  • Versatilità: Un modello zero-shot è uno strumento versatile che può essere impiegato per molte attività e progetti che richiedono ambienti e applicazioni diversi.
  • Capacità di messa a punto: qualsiasi organizzazione può prendere un modello preaddestrato e perfezionarlo per svolgere attività e processi nel proprio flusso di lavoro. E questo include immergersi nella cultura e nell'etica dell'organizzazione come branding, slogan e approcci.

Le sfide

I grandi modelli linguistici presentano molte sfide, che li hanno resi il dominio di società per lo più ben finanziate. Ecco i principali problemi che gli sviluppatori devono affrontare con gli LLM.

  • Costi di sviluppo e manutenzione: I modelli di linguaggio di grandi dimensioni sono sia costosi da sviluppare che da mantenere.
  • Scala e complessità: Il nome dice tutto. I grandi modelli linguistici sono enormi e complessi. Hai bisogno di una buona squadra per costruirne e gestirne una.
  • Pregiudizi e imprecisioni: Data la vastità dell'apprendimento non supervisionato a cui sono sottoposti, i modelli linguistici di grandi dimensioni possono includere molti pregiudizi e imprecisioni proprio mentre li rilevavano.
S / NNomeAnnoCostruttoriDimensione del corpoparametriLicenza
1.GPT-42023OpenAISconosciuto~ 1 trilioneAPI pubblica
2.PanGu-Σ2023Huawei329 miliardi di token1 miliardiProprietary
3.MT-NLG2021Microsoft/Nvidia338 miliardi di token530 miliardiLimitato
4.Apri Assistente2023LAION1.5 trilioni di token17 miliardiApache 2.0
5.BloombergGPT2023Bloomberg LPOltre 700 miliardi di token50 miliardiProprietary
6.Lama2023Meta1.4 miliardi65 miliardiLimitato
7.Galactica2022Meta106 miliardi di token120 miliardiCC-BY-NC
8.Cervello-GPT2023Cerebras-13 miliardiApache 2.0
9.FIORITURA2022HugginFace & Co350 miliardi di token175 miliardiAI responsabile
10GPT-Neo2021Eleuthera AI825 GB2.7 miliardiCON
11falco2023IO ESSO1 trilioni di token40 miliardiApache 2.0
12GLAM2021Google1.6 trilioni di token1.2 miliardiProprietary
13GPT-32020OpenAI300 miliardi di token175 miliardiAPI pubblica
14BERTA2018Google3.3 miliardi340 milioniApache
15AlexaTM2022Amazon1.3 miliardi20 miliardiAPI pubblica
16YaLM2022Yandex1.7 TB100 miliardiApache 2.0

LLM open source

Molti dei popolari modelli di linguaggi di grandi dimensioni sono progetti open source, sebbene la loro complessità e gli enormi costi ne rendano impossibile l'adozione da parte di molti sviluppatori. Tuttavia, puoi comunque eseguire i modelli addestrati per scopi di ricerca o produzione sull'infrastruttura dello sviluppatore. Alcuni sono gratuiti, mentre altri sono convenienti. Qui è una bella lista

Elenco delle migliori risorse LLM

Di seguito è riportato un elenco delle principali risorse del Web per apprendere tutto e tenere il passo con i modelli linguistici di grandi dimensioni e il settore dell'intelligenza artificiale.

  • OpenAI: Sviluppatori di ChatGPT, GPT-4 e Dall-E
  • Faccia da abbraccio: sito Web popolare per materiale relativo all'intelligenza artificiale, dall'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) ai modelli di linguaggio di grandi dimensioni
  • Blog di Google AI: offre informazioni, aggiornamenti di ricerca, studi e articoli del team di ricerca di Google.
  • GitHub: popolare piattaforma di hosting di codice con molti progetti open source e relativi codici.
  • Nvidia: Produttori di hardware per il calcolo parallelo
  • Antologia LCA: Ampia piattaforma con oltre 80 articoli sull'elaborazione del linguaggio naturale e sulla linguistica computazionale.
  • Neuripi: Conferenza sui sistemi di elaborazione delle informazioni neurali.
  • Medio: piattaforma di blogging con molti blog di intelligenza artificiale e machine learning di vari esperti e ricercatori.
  • ArXiv: Archivio scientifico principale con tutti i tipi di documenti di ricerca, inclusi modelli di intelligenza artificiale e linguaggi di grandi dimensioni.

Domande frequenti

Di seguito sono riportate alcune domande frequenti sui modelli di linguaggi di grandi dimensioni.

Che cos'è un parametro nei modelli di linguaggio di grandi dimensioni?

Un parametro è qualsiasi variabile che può essere regolata durante l'addestramento di un modello per aiutare a trasformare i dati di input nell'output corretto. Più parametri ha un'intelligenza artificiale, più versatile e potente può essere. In altre parole, le capacità di un modello AI sono determinate dal suo numero di parametri.

Cosa significa corpo?

Corpus si riferisce semplicemente a tutti i dati utilizzati nell'addestramento di un modello di intelligenza artificiale.

Cosa significa formazione e pre-formazione?

La formazione AI nell'apprendimento automatico si riferisce al processo di fornire a un modello AI dati strutturati e insegnargli cosa significano utilizzando l'apprendimento supervisionato o non supervisionato, ovvero con o senza un supervisore umano. La pre-formazione, invece, si riferisce a un modello linguistico ampio che è già stato addestrato ed è pronto per la messa a punto o per una formazione specifica.

Qual è il meccanismo di attenzione in un LLM?

L'attenzione viene utilizzata per comprendere il contesto di qualsiasi informazione, ad esempio quando un modello incontra una parola che può avere più significati. Può dedurre il significato esatto concentrandosi sul contesto.

Qual è la differenza tra parametri e token in LLM?

I parametri sono valori numerici utilizzati per definire il comportamento del modello regolandoli durante l'addestramento. I token, d'altra parte, sono unità di significato, come una parola, un prefisso, un numero, punteggiatura, ecc.

Conclusione

Completando questa esplorazione dei grandi modelli linguistici e di ciò che sono, sarai d'accordo sul fatto che stanno cambiando il mondo e sono qui per restare.

Mentre le capacità tecniche della tua organizzazione determinano se puoi partecipare qui o meno, la tua azienda può sempre sfruttare i numerosi vantaggi di IA generativa forniti da grandi modelli linguistici.

Nnamdi Okeke

Nnamdi Okeke

Nnamdi Okeke è un appassionato di computer che ama leggere una vasta gamma di libri. Ha una preferenza per Linux su Windows/Mac e lo sta usando
Ubuntu sin dai suoi primi giorni. Puoi beccarlo su Twitter tramite bongotrax

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