Sei affascinato dalle applicazioni di intelligenza artificiale come Chat GPT di OpenAI o Google Bard?
Ti sei mai chiesto cosa alimenti queste applicazioni per generare testo che sembra quasi umano?
Il segreto risiede in un tipo speciale di programma per computer noto come Modello Linguistico di Grandi Dimensioni (in inglese, LLM: large language model).
In questa guida, ci addentreremo nel mondo degli LLMs e spiegheremo come funzionano in un linguaggio comprensibile ai non addetti ai lavori.
Nel caso volessi invece approfondire specificamente cosa sia e come funzioni ChatGPT, leggi questo articolo.
Ok, partiamo dall’inizio…
Cos’è un Modello di Linguaggio di grandi dimensioni?
I modelli linguistici sono sistemi di apprendimento automatico che hanno lo scopo di comprendere, interpretare e generare il linguaggio umano. Si basano sull’apprendimento di modelli e relazioni tra parole e frasi attraverso l’analisi di grandi quantità di dati di testo, conosciuti come dati di addestramento. Questi modelli possono essere utilizzati in una serie di applicazioni, tra cui la traduzione automatica, il riconoscimento vocale, la generazione di testo e il supporto nella ricerca di informazioni.
In parole povere è un programma per computer progettato per consumare ed elaborare una vasta quantità di testo, noto anche come dati di addestramento. Ad esempio, GPT-3, un LLM utilizzato per alimentare ChatGPT, è stato addestrato su miliardi di parole. Più testo un modello è addestrato a gestire, migliore sarà la sua capacità di generare risposte pertinenti e accurate.
Parametri: Il Fattore di Apprendimento
Pensa ai parametri come alle particelle di conoscenza di un modello linguistico. Sono ciò che il modello apprende dai suoi dati di addestramento.
Più parametri ha un modello di linguaggio, più può apprendere e comprendere dal testo che riceve.
All’aumentare dei parametri, però, tendono ad aumentare anche i problemi di gestione del modello, che diventa più complesso e potenzialmente più difficile da capire e più incline ai pregiudizi.
Vantaggi e Svantaggi di Avere Più Parametri
Avere un elevato numero di parametri non sempre è il miglior approccio.
Osservando 2 modelli differenti addestrati su un diverso numero di parametri, non è consequenziale supporre che quello addestrato con il maggior numero di parametri abbia prestazioni migliori. Anzi, è notizia di questi giorni, che il mondo Open Source stia producendo modelli dalle prestazioni sempre più vicine ai modelli leader (GPT-4 su tutti) pur essendo stati addestrati su un numero infinitamente inferiore di parametri e, soprattutto, con costi centinaia di volte inferiori.
Insomma, sebbene più parametri possano portare a migliori prestazioni, creatività e robustezza, rendono anche il modello più costoso da addestrare, più difficile da interpretare e potenzialmente più incline ai pregiudizi.
Il Meccanismo di Funzionamento di ChatGPT & Company
Modelli come ChatGPT generano testo aggiungendo una parola alla volta, basandosi sulla loro comprensione dell’input di testo che ricevono. Fanno ciò predicendo la parola più probabile che si adatta al contesto della frase che stanno costruendo. Tuttavia, non scelgono sempre la parola con la probabilità più alta.
Invece, viene introdotto un certo grado di casualità per rendere la generazione del testo più diversificata e meno prevedibile (altrimenti, alla stessa domanda, avremmo tutti, sempre, la stessa risposta).
Questa creatività è controllata da un parametro noto come temperatura, che influenza il livello di casualità nel processo di selezione delle parole.
In parole semplici: se la temperatura è 0, il modello sceglierà le parole (in realtà sarebbero token ma non complichiamo ulteriormente le cose) con la probabilità più alta. Per esempio, volessimo scrivere un testo giuridico (la pagina della privacy di un sito), sarebbe nostro interesse ridurre al minimo la creatività di ChatGPT, riducendo quindi di conseguenza la possibilità che scriva informazioni errate od imprecise.
Nel caso in cui, invece, chiedessimo a ChatGPT di scriverci la trama di un romanzo di formazione basato sul viaggio dell’eroe… beh, qui aumenteremmo sicuramente il parametro della temperatura (0,8-0,9) per far sì che Chat GPT ci restituisca un output molto più creativo e quindi molto meno prevedibile.
Se volessi provare ad utilizzare ChatGPT con l’accesso al parametro della temperatura, devi andare sul playground di OpenAI.
Comprendere il Contesto con i Transformer
Per predire accuratamente la prossima parola, l’IA deve comprendere il contesto della parola in relazione ad altre parole nel testo. Qui entra in gioco l’architettura Transformer… che nulla ha a che fare con i robot che si trasformano!
Per esempio, vi siete mai chiesti per cosa stia la sigla GPT? Chat GPT, GPT-3, GPT-4, etc… GPT sta per: Generative Pre-Trained Transformer. E cioè: Trasformatore Pre-Addestrato Generativo.
Quindi:
Trasformatore: l’architettura è una rete neurale artificiale di tipo Transformer con 175 miliardi di parametri, che richiedono 800 GB di memoria per l’esecuzione.
Pre-addestrato Generativo: è il metodo di apprendimento ed ha lo scopo di fornire al sistema la capacità di prevedere quale sarà la prossima parola nell’ambito di una frase o di un insieme di frasi.
Questo metodo sfrutta il concetto di attenzione. Ciò significa che il modello può concentrarsi su diverse parti del testo di input per predire la prossima parola. Ad esempio, quando si prevede la prossima parola dopo ‘nave’, l’IA potrebbe prestare più attenzione alla parola ‘cane’ piuttosto che alla parola ‘nave’ stessa. Questo perché il contesto (‘cane’ sulla ‘nave’) è cruciale per una previsione accurata.
Altri Modelli Oltre il Transformer
Chiaramente l’esplosione di popolarità di ChatGPT e prima GPT-3 ed ora GPT-4 ha fatto sì che si parlasse prevalentemente di Transformer. In realtà, esistono altri modelli che er compiti specifici sono anche migliori del transformer. Vediamone alcuni:
LSTM
Long Short-Term Memory: LSTM è un tipo di rete neurale ricorrente (RNN) che è stata progettata per apprendere dipendenze a lungo termine nel testo. Le LSTM sono in grado di memorizzare informazioni per periodi di tempo più lunghi rispetto alle RNN tradizionali, grazie alla loro struttura di “cella di memoria”. Sono state utilizzate con successo in svariati compiti di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) come la traduzione automatica, la generazione di testo e l’analisi del sentimento.
BERT
Bidirectional Encoder Representations from Transformers: BERT è un modello di linguaggio basato sull’architettura Transformer che viene pre-addestrato su enormi quantità di testo non supervisionato. La caratteristica distintiva di BERT rispetto ad altri modelli Transformer, come GPT, è la sua capacità di apprendere rappresentazioni contestuali bidirezionali, ovvero di considerare il contesto sia a sinistra che a destra di una data parola. Questo approccio consente a BERT di comprendere meglio il contesto e le relazioni tra parole, migliorando le prestazioni in una vasta gamma di compiti NLP, come l’answer extraction e il riassunto automatico.
ELMo
Embeddings from Language Models: ELMo è un altro modello di linguaggio che utilizza reti neurali profonde per apprendere rappresentazioni distribuite delle parole e del loro contesto. Invece di utilizzare un’architettura Transformer o LSTM, ELMo combina più livelli di rappresentazioni di parole, catturando informazioni sintattiche e semantiche dal testo. Queste rappresentazioni contestuali consentono a ELMo di essere facilmente integrato in una varietà di compiti NLP esistenti, come il tagging delle parti del discorso e la disambiguazione delle parole.
Ogni architettura e metodo sopra descritto ha i propri vantaggi e limitazioni. Ad esempio, le LSTM sono utili per memorizzare informazioni a lungo termine, ma possono avere difficoltà a scalare a grandi quantità di dati a causa della loro natura ricorsiva. D’altra parte, Transformer e BERT possono gestire grandi quantità di dati e apprendere efficacemente ricche rappresentazioni del linguaggio, ma possono richiedere risorse di calcolo significative per il loro addestramento.
In conclusione, l’ambiente dinamico della ricerca nell’elaborazione del linguaggio naturale ha portato alla coesistenza e alla complementarità di diverse architetture neurali e metodi di apprendimento. La scelta del modello appropriato dipende dal compito specifico, dalle risorse a disposizione e dalle esigenze dei dati.
Applicazioni pratiche di gpt e casi studio
Traduzione automatica
Il servizio di traduzione di Google utilizza un’architettura Transformer per offrire traduzioni di alta qualità tra lingue diverse. Il modello riesce a catturare il contesto delle parole e delle frasi e a tradurle in modo accurato e coerente nel linguaggio di destinazione. Questa tecnologia ha avuto un impatto enorme nella comunicazione internazionale e nell’abbattere le barriere linguistiche.
Caso studio: Google Translate ha dimostrato un notevole miglioramento nella traduzione tra lingue diverse rispetto alle generazioni precedenti di modelli basati su reti neurali ricorrenti. Ad esempio, la traduzione dall’inglese al francese è notevolmente migliorata grazie all’implementazione dell’architettura Transformer nel sistema di traduzione di Google.
Assistenza clienti e chatbot
Numerose aziende utilizzano modelli di linguaggio avanzati, come GPT-3, per creare chatbot intelligenti che possono gestire autonomamente richieste e problemi dei clienti. Questi chatbot sono in grado di comprendere le domande e formare risposte pertinenti, migliorando l’esperienza del cliente e riducendo la pressione sul personale umano.
Caso studio: la società di servizi finanziari Revolut ha implementato un chatbot basato su intelligenza artificiale (Rita) per gestire le richieste dei clienti e fornire informazioni rapide su conti, transazioni e problemi connessi. Grazie a un modello di linguaggio avanzato, Rita è in grado di comprendere e rispondere a un’ampia varietà di domande, migliorando l’efficienza del servizio di assistenza al cliente.
Generazione di contenuti e scrittura creativa
GPT-3 e altri modelli linguistici di grandi dimensioni possono essere utilizzati per creare testi originali e persino opere letterarie. Gli scrittori e i creatori di contenuti possono sfruttare questi modelli per generare idee, bozze o riassunti, migliorando il processo creativo e di scrittura.
Caso studio: l’intelligence artificiale di OpenAI, GPT-3, è stata utilizzata per scrivere un intero articolo per The Guardian. Si è presentata con il nome “GPT-3” e ha redatto un’opinione su se stessa e sull’intelligenza artificiale in generale. Attraverso questa dimostrazione, GPT-3 ha mostrato la sua abilità nella generazione di testi coerenti, logici e ben strutturati.
Rilevamento e analisi del sentiment
I modelli linguistici di grandi dimensioni sono efficaci nel rilevare il sentiment (emozioni e opinioni) nel testo e possono essere utilizzati per monitorare il sentiment del pubblico su prodotti, servizi o argomenti specifici.
Caso studio: Tweetbinder utilizza modelli linguistici per analizzare l’opinione pubblica sui social media, come Twitter, riguardo a brand, eventi o argomenti. Attraverso l’analisi del sentimento e la classificazione delle opinioni, le aziende possono adattare le loro strategie di marketing, identificare problemi e capire meglio il loro pubblico.
Questi esempi pratici e casi studio illustrano il potenziale dei modelli linguistici di grandi dimensioni nel migliorare e trasformare settori quali la comunicazione, l’assistenza, la creazione di contenuti e l’analisi dei dati.
L’Impatto dell’IA e dei modelli linguistici
L’IA ed i modelli come ChatGPT sono senza dubbio pezzi di tecnologia impressionanti, ma è importante anche considerare le loro implicazioni e potenziali abusi. Man mano che l’IA generativa diventa migliore nella generazione di testi, immagini e audio realistici, diventa più difficile distinguere ciò che è reale da ciò che è generato dall’IA. Questo sfumare dei confini tra realtà e contenuti generati dall’IA può avere gravi conseguenze, dalle truffe deepfake alla diffusione di informazioni false. È un promemoria che, sebbene l’IA possa essere uno strumento incredibile, deve essere usata in modo responsabile ed etico.
In conclusione, capire come funzionano i Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni può sembrare scoraggiante, specialmente con tutto il gergo tecnico si portano dietro. Tuttavia, spero che questa guida abbia aiutato a demistificare questi potenti strumenti. Che si tratti di generare una canzone, scrivere un riassunto o creare un dettagliato itinerario, la tecnologia dietro l’IA come ChatGPT è tanto affascinante quanto complessa. Man mano che l’IA continua a evolversi, così farà la nostra comprensione di questi straordinari sistemi.
