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LLM è l'acronimo di Large Language Model, noto anche come modello linguistico di grandi dimensioni, ed è un modello linguistico costituito da una rete neurale artificiale con miliardi di parametri. Si tratta di una tecnologia di intelligenza artificiale in grado di comprendere e generare il linguaggio umano.
Caratteristiche principali di LLM
● Apprendimento da un'enorme quantità di dati testuali: funziona apprendendo da un'enorme quantità di dati testuali come documenti Internet, libri e articoli.
● Esecuzione di vari compiti: può eseguire vari compiti come la generazione di frasi, la fornitura di risposte, la sintesi di testi e la traduzione.
● Utilizzo del linguaggio simile a quello umano: è in grado di generare frasi grammaticalmente e semanticamente corrette, simili a quelle umane.
Elementi chiave e funzionamento di LLM
Il modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) è un elemento chiave della tecnologia dei chatbot di intelligenza artificiale. Viene addestrato su un'enorme quantità di dati testuali tramite apprendimento auto supervisionato o semi-auto supervisionato ed è utilizzato in vari compiti di elaborazione del linguaggio naturale dal 2018.
Il funzionamento di LLM si basa su tre elementi chiave: tokenizzazione, modello Transformer e prompt.
1. Tokenizzazione
La tokenizzazione è un processo fondamentale nell'elaborazione del linguaggio naturale che converte il linguaggio umano in una sequenza comprensibile per i sistemi meccanici di basso livello. Questo processo include l'assegnazione di valori numerici ai componenti come parole e frasi e la loro codifica per un'analisi rapida. È simile alla versione AI della fonetica e lo scopo della tokenizzazione è quello di consentire all'intelligenza artificiale di prevedere la struttura di una frase e generare un vettore di contesto per il processo di apprendimento.
2. Modello Transformer
Il modello Transformer è un modello di rete neurale che analizza i dati sequenziali per prevedere quali parole è probabile che seguano le altre. È costituito da strati che eseguono l'analisi di ciascuna parola e determina la compatibilità tra le parole tramite algoritmi. Questo modello non apprende il linguaggio stesso, ma tramite algoritmi comprende le parole scritte dalle persone e apprende lo stile di scrittura standard per un determinato argomento.
3. Prompt
Il prompt è l'informazione che lo sviluppatore fornisce a LLM per eseguire l'analisi delle informazioni e il compito di tokenizzazione. Il prompt funge da dati di addestramento che aiutano LLM a funzionare correttamente in diversi casi d'uso. Maggiore è la precisione del prompt, maggiore è la precisione con cui LLM può prevedere la parola successiva e costruire una frase. Pertanto, per un efficace apprendimento dell'IA di deep learning, è molto importante selezionare un prompt appropriato.
Campi di applicazione di LLM
● Chatbot di intelligenza artificiale: viene utilizzato come tecnologia principale dei chatbot di intelligenza artificiale per consentire conversazioni naturali con gli utenti.
● Traduzione automatica: comprende il significato tra le lingue e lo traduce, migliorando l'accuratezza dei sistemi di traduzione automatica.
● Generazione di testo: può generare automaticamente testo in vari formati come articoli di notizie, blog e romanzi.
● Domande e risposte: può fornire risposte accurate e utili alle domande degli utenti.
● Riepilogo: può comprendere testi lunghi e fornire riepiloghi dei contenuti principali agli utenti.
● Scrittura di codice: può comprendere linguaggi di programmazione e generare codice automaticamente.
Vantaggi di LLM
● Capacità di elaborazione del linguaggio a livello umano: può comprendere il contesto e generare testo significativo.
● Utilizzabile in vari compiti: ha il potenziale per essere utilizzato in vari settori.
● Capacità di apprendimento: può imparare e migliorare continuamente.
Svantaggi di LLM
● Elevati costi computazionali: sono necessarie molte risorse di calcolo per l'apprendimento e l'esecuzione.
● Distorsioni: può riflettere le distorsioni presenti nei dati di addestramento.
● Problemi etici: può causare problemi etici come fake news e discorsi d'odio.
Sviluppo e prospettive future della tecnologia LLM
La tecnologia LLM non è ancora perfetta, ma sta progredendo rapidamente. Si prevede che in futuro sarà in grado di eseguire compiti più complessi e diversi, e lo sviluppo della tecnologia LLM avrà un impatto significativo su vari settori come i chatbot di intelligenza artificiale, la traduzione automatica e la generazione di testo.
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