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Intelligenza Artificiale

25 ottobre 2023

L'evoluzione del processo linguistico: potenziare l'IA con i LLM

Uno dei più grandi cambiamenti nell’IA è senza dubbio l’AI generativa.

I sistemi di AI generativa sono focalizzati sulla creazione di contenuti originali, basati su requisiti e richieste specifici di utenti umani, che vengono chiamati “prompt”. I sistemi di AI generativa mostrano capacità sorprendenti nel generare musica, immagini, video, codice e, soprattutto, testi che spesso sono indistinguibili dai contenuti generati dagli umani.

La generazione di testi è uno degli aspetti più intriganti dell’AI generativa, e questo grande successo è il risultato di oltre 50 anni di ricerca nel campo del Natural Language Processing (NLP).

Sistemi come OpenAI chat GPT, Google Bard e altri sono alcuni dei sistemi di AI generativa più famosi che utilizzano i Large Language Models (LLM).

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Cosa sono i Large Language Models e come funzionano?

I LLM sono stati specificamente creati per gestire e analizzare grandi quantità di dati linguistici naturali. Utilizzando questi dati, generano risposte alle query degli utenti (prompt). Il processo di addestramento prevede l’esposizione di questi sistemi a enormi dataset e l’utilizzo di algoritmi di deep learning avanzati per comprendere le complessità del linguaggio umano. Di conseguenza, hanno la straordinaria capacità di produrre risposte naturali per una vasta gamma di input scritti.

Le notevoli capacità dei Language Models nell’AI generativa si basano su enormi quantità di dati. Per gestire ed elaborare efficacemente questi dati, nonché gestire le richieste computazionali di costruzione di tali modelli, sono indispensabili macchine dotate di GPU.

Nel corso del tempo, la crescita della potenza di calcolo, in particolare grazie alla disponibilità di risorse potenti come le Graphics Processing Units (GPU), insieme ai progressi nelle tecniche di elaborazione dei dati, ha consentito ai ricercatori di addestrare modelli significativamente più grandi.

Queste due ultime considerazioni sono alcune delle principali ragioni per cui l’AI generativa è diventata rilevante solo di recente. Anche se l’evoluzione di questi sistemi è già stata rapida, il rilascio dell’AI generativa al pubblico generale ha accelerato questo processo ancora di più.

Le capacità dell’AI generativa applicata al linguaggio hanno creato grandi aspettative, stimolando l’industria dell’IA a sfruttare sempre più questa tecnologia. Le applicazioni dell’AI generativa nel linguaggio offrono numerosi vantaggi in vari ambiti di NLP. Ad esempio, i Large Language Models eccellono nella generazione di contenuti, nella summarizzazione, nella parafrasi e nella traduzione linguistica. Possono creare schemi e bozze iniziali da prompt dettagliati, fungendo da strumenti di brainstorming inestimabili.

I LLM possono anche riassumere e parafrasare in modo efficiente intere conversazioni telefoniche o riunioni con i clienti, condensando enormi quantità di testo in informazioni essenziali per una facile comprensione. La traduzione linguistica diventa facile con i LLM, facilitando la globalizzazione dei contenuti. Essi svolgono un ruolo cruciale negli assistenti virtuali, offrendo supporto nelle interazioni con i clienti, nella risoluzione dei problemi e nelle conversazioni aperte con gli utenti. Inoltre, contribuiscono alla generazione e alla correzione del codice, fornendo utili snippet di codice basati su richieste in linguaggio naturale.

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Le sfide e vantaggi dell'AI generativa

L’AI generativa offre vantaggi nel processo linguistico, ma presenta anche sfide nella governance dei modelli, nell’esplicabilità dell’output e nella messa a punto. Il principale svantaggio è l’enorme quantità di risorse computazionali necessarie per l’addestramento e la fornitura di risposte. Di conseguenza, questi Large Models sono destinati a rimanere sotto il controllo delle organizzazioni, sollevando preoccupazioni in materia di privacy, sicurezza e affidamento a modelli “black box”. A causa delle richieste computazionali, questi servizi non sono offerti gratuitamente oltre l’utilizzo di base, rendendo il costo un fattore significativo per l’implementazione su larga scala.

Nel mondo dell’intelligenza artificiale (AI), in particolare con l’emergere di Large Language Models e Intelligenza Artificiale Generativa, c’è una crescente preoccupazione per la qualità e l’affidabilità degli output AI. Il proverbio “garbage in, garbage out”sottolinea che se questi modelli sono addestrati su dati distorti o errati, i loro risultati saranno anch’essi distorti e inaffidabili.

Una sfida significativa in questo panorama è l’accesso ai dati, che spesso contengono informazioni sensibili e risiedono in ambienti sicuri limitando l’utilizzo di LLM e altre tecniche di IA.

L’approccio di Almawave

La filosofia di Almawave abbraccia un concetto chiamato “AI composita”. In questo approccio, abbiamo sviluppato modelli “ensemble” che combinano in modo intelligente la potenza dei Large Language Models di prossima generazione con tecniche proprietarie di Almawave. Queste tecniche includono la summarizzazione estrattiva, la ricerca vettoriale, l’anonimizzazione dei dati e gli algoritmi di accesso ai dati strutturati tramite linguaggio naturale.

Utilizzando modelli ensemble, Almawave può garantire un uso controllato e affidabile di LLM su dati privati ​​e/o certificati all’interno di un contesto aziendale. Questo affronta le preoccupazioni relative alla privacy e alla sicurezza dei dati, pur sfruttando le capacità di potenti modelli AI.

L’applicazione di questi modelli ensemble apre un regno di possibilità per vari casi d’uso all’interno delle imprese. Ad esempio, nell’AI conversazionale, i modelli possono interagire con gli utenti in linguaggio naturale, offrendo informazioni e supporto preziose. Nella scoperta delle informazioni, i modelli ensemble possono scorrere in modo efficiente sia i dati strutturati che non strutturati, consentendo intuizioni rapide e pertinenti. Inoltre, nell’analisi del parlato, essi possono elaborare il linguaggio parlato per estrarre dati e pattern preziosi.

Combinando le forze di LLM e le tecniche di Almawave, le imprese possono sfruttare con fiducia il potenziale dell’IA in domini che richiedono un accesso ai dati affidabile e controllato. Questo migliora la produttività e l’efficienza, garantendo al contempo la conformità alle normative sulla privacy dei dati e alle considerazioni etiche.