Come i modelli linguistici di grandi dimensioni affrontano l'IT aziendale

I modelli linguistici di grandi dimensioni sono diventati sempre più popolari negli ultimi anni grazie alla loro capacità di generare testi di alta qualità.

Vengono addestrati utilizzando potenti risorse informatiche che li rendono capaci di elaborare rapidamente enormi quantità di dati: questo permette loro di costruire complesse rappresentazioni della conoscenza che possono essere utilizzate per vari compiti.

Questo articolo ti fornirà alcune informazioni su cosa sono i modelli linguistici di grandi dimensioni, su come possono essere sfruttati dall'IT aziendale e sui rischi ad essi associati.

Scopriamo i dettagli!

TL;DR

• I grandi modelli linguistici sono sistemi di intelligenza artificiale che utilizzano algoritmi di apprendimento profondo per elaborare e comprendere il linguaggio naturale.
• Possono essere utilizzati per il servizio clienti, l'analisi del sentiment, la traduzione e la generazione di contenuti.
• Le LLM comportano rischi quali la perpetuazione di pregiudizi, la generazione di informazioni false o fuorvianti e la necessità di formare grandi quantità di dati, che possono includere informazioni personali e sensibili.
• I LLM più utilizzati sono Turing NLG, GPT-3, GPT-4, Gopher, Chichilla e BERT.
• Le migliori pratiche per implementarle nelle aziende includono la scelta del modello giusto, la preparazione e la messa a punto dei dati, la pianificazione dell'integrazione con i sistemi già esistenti e l'attenzione.
• TextCortex è il compagno tutto in uno di AI , dotato di un assistente conversazionale AI personalizzabile chiamato ZenoChat, in grado di generare risultati di alta qualità in più di 25 lingue su più di 4000 piattaforme.
  

LLM (Large Language Models)

I grandi modelli linguistici sono sistemi di intelligenza artificiale che utilizzano algoritmi di apprendimento profondo per elaborare e comprendere il linguaggio naturale.

Vengono addestrati su grandi quantità di dati testuali, come libri, articoli e siti web, per imparare modelli e relazioni nel linguaggio.

Come funzionano?

I modelli linguistici di grandi dimensioni funzionano utilizzando algoritmi di apprendimento profondo, in particolare le reti neurali.

Durante l'addestramento, al modello viene presentato un testo in ingresso e viene addestrato a prevedere la parola o la sequenza di parole successiva nel testo: il modello regola quindi i suoi parametri per migliorare le sue previsioni in base ai dati di addestramento.

Una volta che il modello è stato addestrato, può generare nuovo testo in risposta alle richieste che gli vengono fatte. Questo avviene dando in input il messaggio al modello, che poi utilizza gli schemi e le relazioni linguistiche apprese per generare una risposta.

Vantaggi 

Ecco alcuni modi in cui i modelli linguistici di grandi dimensioni possono essere sfruttati dall'IT aziendale: 

1. Servizio clienti: i modelli linguistici di grandi dimensioni possono essere utilizzati per alimentare chatbot e assistenti virtuali in grado di aiutare i clienti con le loro richieste e i loro problemi: questi chatbot possono rispondere ai clienti in un linguaggio naturale, fornendo un supporto rapido ed efficiente.
2. Analisi del sentiment: questi modelli possono essere utilizzati anche per analizzare i feedback e le recensioni dei clienti per determinare il sentiment e identificare le aree di miglioramento. Questo può aiutare a comprendere meglio i clienti e a migliorare sia i prodotti che i servizi.
3. Traduzione: i modelli linguistici di grandi dimensioni sono molto utili per migliorare l'accuratezza e la velocità dei servizi di traduzione. Possono essere addestrati su grandi quantità di dati multilingue per fornire traduzioni di alta qualità in tempo reale.
4. Generazione di contenuti: i modelli linguistici di grandi dimensioni possono generare facilmente contenuti di alta qualità, come le descrizioni dei prodotti, i post di blog e gli aggiornamenti dei social media. Questo può far risparmiare tempo e risorse ai team di creazione dei contenuti e contribuire a migliorare la coerenza e la qualità dei contenuti.
   

I rischi

I modelli linguistici di grandi dimensioni comportano anche alcuni rischi che devono essere presi in considerazione.

Possono apprendere e perpetuare i pregiudizi presenti nei dati di formazione, che possono portare a risultati discriminatori o ingiusti.

Possono generare informazioni false o fuorvianti, che possono avere conseguenze negative, soprattutto nel caso di notizie o informazioni sulla salute.

Inoltre, i modelli linguistici di grandi dimensioni richiedono l'addestramento di grandi quantità di dati, che possono includere informazioni personali e sensibili: c'è il rischio che questi dati possano essere compromessi, con conseguenti violazioni della privacy e altri problemi di sicurezza.

Modelli linguistici di grandi dimensioni e IT aziendale

Con l'ascesa dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico, i modelli linguistici di grandi dimensioni stanno diventando sempre più importanti per l'IT aziendale.

Diamo un'occhiata più da vicino a come i processi aziendali sfruttano sempre più spesso le funzionalità di AI .

Alcuni esempi e casi d'uso

Innanzitutto, quali sono alcuni esempi popolari di tecnologie AI che si basano su modelli linguistici di grandi dimensioni?

Microsoft 365 Copilot combina la potenza dei modelli linguistici di grandi dimensioni con i tuoi dati nel Microsoft Graph e nelle app di Microsoft 365 per far sì che le tue parole diventino la tua risorsa più potente per ottenere grandi risultati.

Adobe ha anche lanciato la versione iniziale del suo AI generativo per la generazione di immagini attraverso l'addestramento del suo sistema Firefly, basato su immagini generate dall'uomo.

In generale, i LLM più utilizzati sono Turing NLG, GPT-3, GPT-4, Gopher, Chichilla e BERT.

Uso commerciale

Sfruttando i vantaggi dei LLM, le aziende possono facilmente automatizzare le procedure, migliorare il processo decisionale e scoprire informazioni vantaggiose che, di conseguenza, portano a un aumento della produttività e a vantaggi competitivi.

I modelli linguistici di grandi dimensioni hanno avuto un picco di utilizzo e visibilità negli ultimi tempi, ma in realtà sono presenti nel settore tecnologico da diversi anni.

Le migliori pratiche per implementare gli LLM

Ecco alcuni passi particolarmente utili che le aziende possono seguire per iniziare il loro viaggio con i modelli di AI :

1. Scegliere il modello giusto: è importante scegliere un LLM in base alle esigenze specifiche, considerando la complessità del compito, le capacità del modello e i requisiti di risorse.
2. Prepara i dati e mettili a punto: raccogli i dati adeguati per calibrare il tuo modello, verifica che i suoi paradigmi siano applicabili alla tua azienda e che il risultato sia pertinente al settore in questione.
3. Pianificare un'integrazione con i sistemi già esistenti: implementare l'integrazione del LLM selezionato nei processi e nell'infrastruttura esistenti, al fine di garantire un'interruzione minima.
4. Sii prudente: non temere di affrontare i problemi etici e di privacy legati all'implementazione di AI . Assicurati di rispettare le leggi sulla privacy e di utilizzare l'intelligenza artificiale in modo etico.
   

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