Cosa sono i modelli linguistici di grandi dimensioni?

Un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM, Large Language Model) è un modello di intelligenza artificiale che utilizza tecniche di machine learning per comprendere e generare linguaggio umano. Gli LLM sono strumenti di grande utilità per le aziende e le organizzazioni che puntano ad automatizzare e migliorare la comunicazione e l'elaborazione dei dati. 

Gli LLM utilizzano modelli basati su reti neurali e tecniche di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per calcolare e generare i loro risultati. L'NLP è una branca dell'intelligenza artificiale che si occupa principalmente di programmare i computer per far sì che comprendano, interpretino e generino testi. Queste capacità permettono poi ai modelli LLM di svolgere attività quali text analysis, sentiment analysis, traduzione e riconoscimento vocale.

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Gli LLM arrivano a comprendere il linguaggio utilizzando una metodologia che prende il nome di apprendimento non supervisionato. Questo tipo di addestramento prevede di fornire al modello di machine learning un set di dati (centinaia di miliardi di parole e frasi) da studiare e da usare come esempio. Questa fase preliminare di apprendimento non supervisionato è fondamentale per lo sviluppo degli LLM come GPT-3 (Generative Pre-Trained Transformer) e BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). 

In sostanza, anche senza esplicite istruzioni, il computer è in grado di trarre informazioni dai dati, stabilire correlazioni e "imparare" il linguaggio. Man mano che apprende gli schemi in base a cui vengono messe in sequenza le parole, il modello può elaborare previsioni su come dovrebbero essere strutturate le frasi attraverso il calcolo delle probabilità. Al termine di questo tipo di addestramento si ottiene un modello in grado di individuare relazioni complesse tra parole e frasi. 

Gli LLM richiedono risorse notevoli

Poiché calcolano in continuo le probabilità per trovare connessioni tra le parole, gli LLM richiedono notevoli risorse di elaborazione. Una delle risorse da cui traggono la capacità di elaborazione di cui necessitano sono le unità di elaborazione grafica (GPU). Una GPU è un componente hardware specializzato progettato per gestire complesse attività di elaborazione in parallelo e questo ne fa lo strumento ideale per quei modelli di machine learning e deep learning che richiedono elevate capacità di elaborazione, come un LLM.

Gli LLM e i trasformatori

Le GPU sono anche fondamentali perché accelerano l'addestramento e il funzionamento dei trasformatori, un tipo di architettura software progettata appositamente per le attività di NLP e utilizzata dalla maggior parte degli LLM. I trasformatori sono componenti essenziali per i modelli di base degli LLM più conosciuti, come ChatGPT e BERT.

Un'architettura di trasformatori è in grado di migliorare la capacità di un modello di machine learning perché consente di individuare le relazioni contestuali e le dipendenze fra gli elementi in una sequenza di dati, come ad esempio le parole in una frase. Per fare ciò, utilizza dei meccanismi di auto-attenzione, chiamati anche parametri, che permettono al modello di stabilire l'importanza dei diversi elementi in una sequenza e quindi di analizzare meglio le relazioni e di generare previsioni più accurate. I parametri definiscono i limiti e tali limiti sono essenziali perché gli algoritmi di deep learning possano comprendere l'enorme quantità di dati che si trovano a elaborare.

Un'architettura di trasformatori conta milioni o addirittura miliardi di parametri che permettono di identificare i complessi schemi e le sfumature del linguaggio naturale. Infatti, l'appellativo "di grandi dimensioni" che contraddistingue questi modelli linguistici si riferisce proprio all'elevato numero di parametri necessari al loro funzionamento.

Gli LLM e il deep learning

I trasformatori e i parametri, che sono alla base del processo di apprendimento non supervisionato degli LLM, fanno parte di una categoria di apprendimento più ampia definita deep learning. Il deep learning è una tecnica di intelligenza artificiale che insegna ai computer a elaborare dati mediante algoritmi modellati sul funzionamento del cervello umano. Noto anche come apprendimento neurale profondo o reti neurali profonde, insegna ai computer a imparare tramite l'osservazione, simulando le modalità di acquisizione delle conoscenze tipiche degli esseri umani. 

Il cervello umano contiene molti neuroni interconnessi, che fungono da messaggeri quando vengono elaborate informazioni (o dati). Tali neuroni utilizzano impulsi elettrici e segnali chimici per comunicare tra loro e trasmettere le informazioni alle diverse aree del cervello. 

Le reti neurali artificiali (ANN, Artificial Neural Network), ovvero l'architettura alla base del deep learning, funzionano in maniera analoga ma sono formate da neuroni artificiali costituiti da moduli software chiamati nodi. I nodi utilizzano calcoli matematici (al posto dei segnali chimici cerebrali) per comunicare e trasmettere le informazioni all'interno del modello.

Scopri come funzionano i LLM

I moderni LLM sono in grado di comprendere e riprodurre il linguaggio naturale in modi assolutamente impensabili fino a non molto tempo fa. Oggi questi modelli di machine learning possono infatti generare testi, riassumere contenuti, tradurre, riscrivere, classificare, categorizzare, analizzare e molto altro. Si tratta dunque di un set di strumenti di notevole efficacia per aumentare la creatività, migliorare la produttività e risolvere problemi complessi.

In contesti aziendali gli scenari di utilizzo più comuni degli LLM sono:

Automazione ed efficienza
Gli LLM possono supportare o occuparsi integralmente di attività collegate all'utilizzo del linguaggio, come assistenza clienti, analisi dei dati e creazione di contenuti. In questo modo si riducono i costi operativi e si alleggerisce il lavoro delle risorse umane che possono dedicarsi ad attività strategiche. 

Generazione di informazioni
Gli LLM sono in grado di analizzare grandi volumi di dati in formato testuale. Questo consente alle aziende di comprendere meglio le tendenze di mercato e i feedback dei clienti estrapolando dati da fonti quali social media, recensioni, articoli e prendere quindi decisioni informate.

Miglioramento dell'esperienza dell'utente
Grazie agli LLM le aziende possono offrire contenuti altamente personalizzati ai loro clienti; il che migliora l'interesse e l'esperienza dell'utente. Alcuni esempi in questo senso sono: l'utilizzo di chatbot per offrire assistenza 24 ore su 24, la personalizzazione dei messaggi pubblicitari in base al tipo di utente o la traduzione per agevolare le comunicazioni internazionali. 

Sfide e limiti degli LLM

I vantaggi dell'applicazione di LLM in contesti aziendali sono numerosi, ma gli LLM presentano anche dei limiti che occorre tenere in considerazione:

• Costi
  Sono necessarie molte risorse per sviluppare, addestrare e distribuire sistemi di questo tipo. Ecco perché spesso gli LLM vengono creati a partire da modelli di base preaddestrati con capacità di NLP, ovvero modelli che hanno già una comprensione di base del linguaggio e su cui si possono realizzare LLM più sofisticati.
• Privacy e sicurezza 
  Per funzionare, gli LLM devono avere accesso a molte informazioni che spesso includono i dati personali del cliente o dati aziendali proprietari. Si tratta di un aspetto di cui tenere particolarmente conto se il modello che si intende utilizzare è accessibile a un provider di terze parti.
• Precisione e bias 
  Se un modello di deep learning è addestrato a partire da dati contenenti distorsioni in termini statistici o che non forniscono una rappresentazione veritiera della popolazione, il risultato può essere inattendibile. I bias umani esistenti purtroppo vengono spesso trasferiti all'intelligenza artificiale, con il conseguente rischio di algoritmi discriminatori e risultati pregiudiziosi. Per le aziende che usufruiscono dell'IA per migliorare produttività e prestazioni, è quindi essenziale che siano attuate strategie che riducano i bias. Per farlo, sono necessari innanzitutto processi di progettazione inclusivi e una maggiore attenzione alla diversità di rappresentazione all'interno dei dati raccolti. 

Scenari di utilizzo di AI e ML trasformativi si registrano in tutti i settori: sanità, servizi finanziari, telecomunicazioni, automotive e altri. Grazie alle sue piattaforme open source e a un consolidato ecosistema di partner per le soluzioni di artificial intelligence, Red Hat è in grado di offrire soluzioni complete per la creazione, il deployment e la gestione di modelli di machine learning e deep learning per applicazioni intelligenti basate sull'intelligenza artificiale.

Leader tra le piattaforme per lo sviluppo di container ibridi e multicloud, Red Hat® OpenShift® agevola la collaborazione tra data scientist e sviluppatori di software. Distribuisce più rapidamente applicazioni intelligenti in ambienti di cloud ibrido, tra cui data center, edge e multicloud.

Grazie a Red Hat OpenShift AI, le organizzazioni hanno accesso a risorse per sviluppare, addestrare, testare e distribuire rapidamente i modelli di ML containerizzati senza dover progettare e adottare un'infrastruttura Kubernetes. Gli utenti possono usufruire di una scalabilità più affidabile per addestrare i modelli di base utilizzando le funzionalità di accelerazione GPU native di OpenShift on premise o tramite un servizio cloud. 

Red Hat Ansible Lightspeed con IBM watsonx Code Assistant è un servizio di intelligenza artificiale generativa, che permette agli sviluppatori di creare contenuti Ansible in modo più efficiente. Agli sviluppatori basta inserire la richiesta di un'attività in inglese e Ansible Lightspeed interagisce con i modelli di base di IBM watsonx per generare il codice da utilizzare per la creazione di Ansible Playbook. Installa Ansible Automation Platform su Red Hat OpenShift per rendere meno laboriose le attività di Kubernetes mediante automazione e agenti di orchestrazione.