LLM è l'abbreviazione di Large Language Model, ovvero un modello linguistico di grandi dimensioni, un modello linguistico composto da una rete neurale con miliardi di parametri. È una tecnologia di intelligenza artificiale in grado di comprendere e generare il linguaggio umano.

Caratteristiche principali di LLM

● Apprendimento di una vasta quantità di dati di testo: funziona imparando da una vasta quantità di dati di testo, come documenti Web, libri e articoli.

● Esecuzione di diversi compiti: può eseguire diversi compiti come la generazione di frasi, la fornitura di risposte, la sintesi del testo e la traduzione.

● Utilizzo del linguaggio simile a quello umano: può generare frasi grammaticalmente e semanticamente corrette, simili al linguaggio umano.

Elementi chiave e funzionamento di LLM

I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) sono un elemento chiave della tecnologia dei chatbot di intelligenza artificiale. Sono addestrati con una vasta quantità di dati di testo tramite apprendimento supervisionato o semi-supervisionato e sono stati utilizzati per varie attività di elaborazione del linguaggio naturale dal 2018.

Il funzionamento di LLM si basa su tre elementi chiave: tokenizzazione, modelli di trasformatori e prompt.

1. Tokenizzazione

La tokenizzazione è un processo chiave nell'elaborazione del linguaggio naturale, che prevede la conversione del linguaggio umano in una sequenza che i sistemi informatici di basso livello possono comprendere. Ciò include l'assegnazione di valori numerici ai componenti come parole, frasi e il loro codifica per un'analisi rapida. È simile alla versione AI della fonetica e lo scopo della tokenizzazione è consentire all'intelligenza artificiale di prevedere la struttura delle frasi e generare vettori contestuali per il processo di apprendimento.

2. Modello di trasformatore

I modelli di trasformatori sono modelli di rete neurale che analizzano i dati sequenziali per prevedere quali parole sono più probabili che si succedano. Sono composti da livelli che eseguono analisi per ciascuna parola e determinano la compatibilità tra le parole tramite un algoritmo. Questo modello non impara la lingua stessa, ma tramite un algoritmo comprende le parole scritte dagli umani e impara uno stile di scrittura standard per determinati argomenti.

3. Prompt

Il prompt è un'informazione fornita dallo sviluppatore a LLM per eseguire l'analisi delle informazioni e la tokenizzazione. Il prompt funge da dati di apprendimento che aiutano LLM a funzionare correttamente in diversi casi d'uso. Più il prompt è accurato, più LLM è in grado di prevedere con precisione la parola successiva e strutturare una frase. Pertanto, è molto importante scegliere il prompt corretto per un efficace apprendimento dell'intelligenza artificiale di deep learning.

Campi di applicazione di LLM

● Chatbot di intelligenza artificiale: viene utilizzato come tecnologia principale per i chatbot di intelligenza artificiale, consentendo una conversazione naturale con gli utenti.

● Traduzione automatica: capisce e traduce il significato tra le lingue, migliorando la precisione dei sistemi di traduzione automatica.

● Generazione di testo: può generare automaticamente testo in diversi formati, come articoli di notizie, blog e romanzi.

● Domanda e risposta: può fornire risposte accurate e utili alle domande degli utenti.

● Sommario: può comprendere il testo lungo e fornire ai suoi utenti un riepilogo del contenuto principale.

● Scrittura di codice: può comprendere i linguaggi di programmazione e generare automaticamente codice.

Vantaggi di LLM

● Capacità di elaborazione del linguaggio a livello umano: può comprendere il contesto e generare testo significativo.

● Può essere utilizzato in diversi compiti: ha il potenziale per essere utilizzato in diversi settori.

● Capacità di apprendimento: può imparare e migliorare continuamente.

Svantaggi di LLM

● Costi di calcolo elevati: richiede molte risorse informatiche per l'apprendimento e l'esecuzione.

● Pregiudizio: può riflettere i pregiudizi presenti nei dati di apprendimento.

● Problemi etici: potrebbe causare problemi etici come notizie false e discorsi d'odio.

Sviluppo della tecnologia LLM e prospettive future

La tecnologia LLM non è ancora perfetta, ma si sta evolvendo rapidamente. Si prevede che in futuro diventerà più sofisticato e in grado di svolgere compiti più diversi, e si prevede che lo sviluppo della tecnologia LLM avrà un impatto significativo su una varietà di settori, inclusi i chatbot di intelligenza artificiale, la traduzione automatica e la generazione di testo.