I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) sono un tipo di modello di intelligenza artificiale progettato per compiti di elaborazione del linguaggio naturale (NLP).

Vengono addestrati su grandi quantità di dati testuali per comprendere e generare risposte o output simili a quelli umani.

Questo articolo ti fornirà alcune informazioni approfondite sugli LLM, su cosa sono, sul perché sono così popolari e su come possono essere impiegati dalle aziende.

TL;DR

  • I grandi modelli linguistici (LLM) sono un tipo di modello di intelligenza artificiale progettato per l'elaborazione del linguaggio naturale.
  • Questi modelli utilizzano algoritmi complessi e reti neurali per generare risposte pertinenti e coerenti.
  • I modelli linguistici di grandi dimensioni più diffusi includono GPT di OpenAI, come GPT-2, GPT-3 e GPT-4, BERT e T5.
  • Le imprese possono fare una chiamata a API a un modello presentato come servizio: diverse aziende forniscono API pubbliche che gli utenti possono facilmente collegare a un software. 
  • In alternativa, questi modelli possono essere utilizzati su server di proprietà interna dell'azienda.
  • TextCortex è il compagno tutto in uno di AI che le aziende possono implementare. È dotato di un assistente conversazionale AI personalizzabile, chiamato ZenoChat, in grado di generare output di alta qualità in più di 25 lingue su più di 4.000 piattaforme.

Cosa sono i modelli linguistici di grandi dimensioni?

I modelli linguistici di grandi dimensioni sono potenti algoritmi di deep learning in grado di comprendere e generare il linguaggio naturale.

modello linguistico di grandi dimensioni per le aziende

Come funzionano?

Questi modelli utilizzano algoritmi complessi e reti neurali per comprendere il contesto, la semantica e la sintassi del testo in ingresso e generare risposte pertinenti e coerenti.
Il meccanismo principale alla base dei modelli linguistici di grandi dimensioni è l'apprendimento profondo, in particolare l'uso dei trasformatori, che hanno dimostrato un notevole successo nei compiti di NLP . 

LLM popolari

I modelli linguistici di grandi dimensioni più popolari includono la serie GPT (Generative Pre-trained Transformer) di OpenAI, come GPT-2, GPT-3 e GPT-4, nonché BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) e T5 (Text-to-Text Transfer Transformer) di Google.

Sono diventati tutti sempre più sofisticati e potenti, con le nuove versioni come GPT-3 e GPT-4 che vantano una maggiore precisione, fluidità e comprensione del contesto.

Capacità

Questi modelli sono in grado di svolgere diversi compiti come rispondere a domande, riassumere testi, tradurre, analizzare il sentiment e persino creare contenuti originali come storie, poesie o articoli.

Il ruolo dei LLM nell'impresa

Ora che hai capito meglio cosa sono gli LLM, diamo un'occhiata al ruolo che svolgono all'interno delle aziende.

il ruolo dei LLM nell'impresa

Sfruttare le API

Ci sono diversi modi in cui puoi affidarti a un LLM in azienda, oltre alla semplice interfaccia web.

Puoi fare una chiamata a API a un modello presentato come servizio: diverse aziende forniscono API pubbliche che gli utenti possono facilmente collegare a un software. Questo processo porta diversi vantaggi, tra cui una maggiore sofisticazione e velocità.

Eseguire un modello open-source

Puoi anche scaricare e utilizzare un modello open-source in un ambiente che gestisci personalmente.

Questa potrebbe essere la soluzione perfetta per alcune aziende o casi d'uso. Questi modelli possono essere utilizzati su server di proprietà interna dell'azienda o in un sistema di cloud computing gestito dall'impresa.

Scambi

Naturalmente, le aziende devono tenere conto dei compromessi che si presentano con i LLM e adottare misure precauzionali per ridurre alcuni dei potenziali rischi associati al loro utilizzo.

Complessità: La creazione e il mantenimento di un LLM sono molto complessi. Le organizzazioni dovrebbero sempre verificare se possiedono le competenze e le capacità dei dipendenti che si occupano di scienza dei dati e di ingegneria per impostare e supervisionare un LLM. 

Riservatezza: Quando si utilizzano i LLM, è importante tenere presente che possono elaborare e generare testo sulla base di input che possono contenere informazioni sensibili o riservate. Ciò significa che i dati riservati devono essere tenuti al sicuro e non devono essere esposti durante le interazioni con i LLM, sia per i singoli utenti che quando vengono integrati in altri processi.

Privacy dei dati: Anche se i LLM non memorizzano o condividono esplicitamente i dati che utilizzano per la formazione o per le interazioni future, c'è comunque il rischio di fughe di informazioni non volute o di violazioni della privacy, soprattutto quando si tratta di informazioni personali o sensibili. Se un servizio come ChatGPT viene regolarmente riqualificato sulle interazioni degli utenti, altri utenti potrebbero essere in grado di capire che i dati sensibili sono stati inviati al servizio ad un certo punto o addirittura di farli generare al servizio stesso.

Conformità normativa: È fondamentale rispettare le normative sulla protezione dei dati come il GDPR e altre leggi dell'UE quando si utilizzano i LLM nelle applicazioni aziendali, poiché non farlo può portare a multe salate, ripercussioni legali e danni alla propria reputazione.

È fondamentale assicurarsi che l'utilizzo dei LLM da parte della tua azienda sia in linea con gli standard etici e non comporti la produzione di materiale dannoso. Garantire questo aspetto è un must per qualsiasi azienda.

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Modelli linguistici di grandi dimensioni per le aziende

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