Che cos'è un modello linguistico di grandi dimensioni?

Mar 25, 2023

Un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) è un tipo di modello di intelligenza artificiale che è stato addestrato a riconoscere e generare grandi quantità di linguaggio umano scritto.

Un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) è un tipo di modello di intelligenza artificiale che è stato addestrato tramite algoritmi di deep learning per riconoscere, generare, tradurre e/o riassumere grandi quantità di linguaggio umano scritto e dati testuali. I modelli linguistici di grandi dimensioni sono alcune delle soluzioni di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) più avanzate e accessibili oggi.

Come forma di intelligenza artificiale generativa, i modelli linguistici di grandi dimensioni possono essere utilizzati non solo per valutare il testo esistente ma per generare contenuti originali basati sugli input e sulle query degli utenti.

Continua a leggere per saperne di più sui modelli linguistici di grandi dimensioni, su come funzionano e come si confrontano con altre forme comuni di intelligenza artificiale.

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Un modello linguistico di grandi dimensioni, altrimenti noto come LLM, è una soluzione di intelligenza artificiale in grado di apprendere contestualmente i dati in sequenza tramite reti neurali specializzate chiamate trasformatori (vedi sotto per ulteriori informazioni sui trasformatori).

Attraverso la formazione basata su trasformatori su enormi set di dati di formazione, i modelli linguistici di grandi dimensioni possono comprendere rapidamente e iniziare a generare il proprio contenuto in linguaggio umano. In molti casi, i modelli linguistici di grandi dimensioni vengono utilizzati anche per attività come riassumere, tradurre e prevedere la sequenza di testo successiva o mancante.

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L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è un campo più ampio della teoria, dell'informatica e dell'intelligenza artificiale che si concentra sullo sviluppo e sul miglioramento di macchine in grado di comprendere e interpretare set di dati in linguaggio naturale.

Il modello linguistico di grandi dimensioni è un’applicazione specifica dell’elaborazione del linguaggio naturale che va oltre i principi di base dell’analisi testuale, utilizzando algoritmi e tecnologie avanzati di intelligenza artificiale per generare testo umano credibile e completare altre attività basate sul testo.

In parole povere, un modello linguistico di grandi dimensioni è una versione più ampia di un modello di trasformazione in azione. Un modello di trasformatore è un tipo di architettura di rete neurale che utilizza un concetto chiamato auto-attenzione per rimanere sulla buona strada e consentirgli di trasformare in modo rapido ed efficiente un gran numero di input in output rilevanti.

Attraverso questa architettura del modello trasformatore vengono creati modelli linguistici di grandi dimensioni per aiutarli a concentrarsi e comprendere grandi quantità di dati testuali.

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I grandi modelli linguistici funzionano attraverso l’uso di reti neurali specializzate chiamate modelli di trasformazione.

In altre parole, un modello linguistico di grandi dimensioni è un tipo di architettura di rete neurale che si concentra principalmente sulla comprensione e sulla generazione di contenuti originali dal suono umano. Le reti neurali sono architetture IA avanzate che tentano di imitare il cervello umano per supportare risultati più avanzati.

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Un modello linguistico di grandi dimensioni è un tipo di intelligenza artificiale generativa che si concentra sulla generazione di testo simile a quello umano in modi che abbiano senso contestuale. L’intelligenza artificiale generativa viene spesso utilizzata per generare testo, ma la tecnologia può anche essere utilizzata per generare audio, immagini, video, dati sintetici, modelli 3D e altri output non testuali originali.

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GPT e BERT sono entrambi modelli linguistici di grandi dimensioni basati su trasformatori, ma funzionano in modi diversi.

GPT sta per Trasformatore generativo pre-addestrato. È un modello linguistico di tipo autoregressivo che OpenAI gestisce per gli utenti che desiderano generare testo simile a quello umano. BERT sta per Rappresentazioni di encoder bidirezionali da trasformatori; è una raccolta di modelli linguistici bidirezionali di Google, nota soprattutto per i suoi alti livelli di linguaggio naturale e comprensione contestuale.

Poiché BERT è costruito su un codificatore a trasformatore con solo uno stack di codificatori, BERT è progettato per generare e condividere tutti i suoi output contemporaneamente. Al contrario, GPT è un decodificatore a trasformatore con solo uno stack di decodificatori, quindi i singoli output possono essere condivisi in base agli output precedentemente decodificati. Questa differenza nei trasformatori significa che i modelli GPT sono migliori nel generare nuovo testo simile a quello umano, mentre i modelli BERT sono migliori in attività come la classificazione e il riepilogo del testo.