Cos’è un LLM?

Come Funziona un LLM?

Immagina di avere un amico geniale che ha assorbito la conoscenza di milioni di libri e articoli e che non solo risponde alle tue domande ma può anche scrivere storie, tradurre lingue e persino comporre poesie su richiesta. Questi sono i Large Language Models (LLM), il cuore pulsante di molti assistenti virtuali e strumenti di generazione di testo che stanno rivoluzionando la nostra vita quotidiana.

Un LLM è un’intelligenza artificiale sofisticata nutrita da un’immensa quantità di dati testuali. Il suo cervello artificiale è composto da reti neurali profonde, principalmente basate su un’architettura chiamata Transformer. Ma come fa questo “cervello” a comprendere e generare testo in modo così naturale?

Il Viaggio di una Frase: Dall’Input all’Output

1. Tokenizzazione: Scomporre per Comprendere Quando inserisci una frase in un LLM, il primo passo è la tokenizzazione. Immagina di smontare un Lego: ogni mattoncino è un token. La frase “Mi piace l’IA” potrebbe diventare [“Mi”, “piace”, “l'”, “IA”]. Questo processo permette al modello di lavorare con unità di significato gestibili.
2. Embedding: Tradurre in Numeri Ora, ogni token viene trasformato in un vettore numerico, come se stessimo traducendo le parole in un linguaggio matematico che il computer può comprendere. Questi vettori, chiamati embedding, catturano l’essenza semantica di ogni token.
3. Elaborazione Contestuale: Capire le Relazioni Il modello analizza questi vettori numerici attraverso numerosi strati della sua rete neurale. In questa fase, cerca di capire il contesto: come le parole si relazionano tra loro, quali significati assumono in quella specifica frase.
4. Predizione e Generazione: Il Momento Creativo Basandosi su tutto ciò che ha “imparato” durante l’addestramento e sull’analisi del contesto attuale, il modello predice quali potrebbero essere le parole successive più appropriate. È come se stesse completando un puzzle linguistico, scegliendo ogni pezzo con cura.
5. Raffinamento e Output: La Risposta Prende Forma Il modello genera diverse opzioni, le valuta e sceglie la migliore. Questo processo si ripete rapidamente, parola dopo parola, fino a formare una risposta completa. È un po’ come un scrittore che scrive, cancella e riscrive continuamente fino a essere soddisfatto.
6. De-tokenizzazione: Ricomporre il Puzzle Infine, i token scelti vengono riconvertiti in testo leggibile, proprio come rimontare i mattoncini Lego per formare la struttura finale.

Tutto questo processo, che può sembrare lungo descritto così, avviene in realtà in frazioni di secondo (perlomeno quando tutto funziona come dovrebbe… 😂) dando l’illusione di una conversazione fluida e naturale.

Paradigmi di LLM: Diverse Strade per l’Intelligenza

Gli LLM si sono evoluti in diverse architetture e approcci ciascuno con caratteristiche e applicazioni specifiche ed ancora oggi l’evoluzione è costante, la sperimentazione anche, e non è raro vedere nuove promettenti architetture fallire e l’attenzione mondiale ritornare ciclicamente su Transformer ( incrociamo le dita per Mamba!).
I paradigmi invece sono di certo più “stabili” e rendono bene l’idea dei vari approcci:

1. Modelli Generativi Pre-addestrati

Questi modelli sono addestrati su vasti corpus di dati e possono essere utilizzati per una varietà di compiti senza ulteriore addestramento specifico.

• Esempio: GPT-4 (OpenAI), Claude 3.5 (Anthropic)
• Caratteristiche: Elevata versatilità, capacità di gestire compiti complessi e multidisciplinari.
• Applicazioni: Generazione di testo, risposta a domande, analisi del linguaggio naturale.

2. Modelli con Apprendimento a Pochi Esempi (Few-Shot Learning)

Questi modelli possono adattarsi rapidamente a nuovi compiti con un numero limitato di esempi.

• Esempio: InstructGPT (OpenAI)
• Caratteristiche: Adattabilità rapida, efficienza nell’apprendimento da pochi esempi.
• Applicazioni: Compiti personalizzati, adattamento rapido a nuovi domini.

3. Modelli Multimodali

Integrano capacità di elaborazione di diverse forme di dati, come testo e immagini.

• Esempio: DALL-E 2 (OpenAI), Flamingo (DeepMind), Midjourney, StableDiffusion
• Caratteristiche: Capacità di elaborare e generare contenuti in vari formati.
• Applicazioni: Generazione di immagini da testo, comprensione visiva-linguistica.

4. Modelli di Linguaggio Costituzionale

Progettati per incorporare principi etici e comportamenti desiderati durante l’addestramento.

• Esempio: Constitutional AI (Anthropic)
• Caratteristiche: Focus su allineamento etico e sicurezza.
• Applicazioni: Assistenti virtuali etici, sistemi di supporto decisionale.

5. Modelli Specializzati per Dominio

Ottimizzati per settori o compiti specifici.

• Esempio: AlphaFold (DeepMind per la biologia), CodeX (OpenAI per la programmazione)
• Caratteristiche: Elevate prestazioni in domini specifici.
• Applicazioni: Ricerca scientifica, sviluppo software, analisi settoriali.

Ciascuno di questi paradigmi rappresenta un approccio distinto allo sviluppo e all’applicazione degli LLM, riflettendo la rapida evoluzione e diversificazione del campo. La scelta del modello dipende dalle specifiche esigenze applicative, dalle risorse computazionali disponibili e dalle considerazioni etiche e di privacy.

Cosa possiamo aspettarci dal futuro?

Gli LLM stanno aprendo porte che fino a poco tempo fa erano nel regno della fantascienza. Ogni mese nascono nuovi modelli sempre più piccoli con prestazioni sempre maggiori, le architetture hardware (mobile e non) si stanno muovendo per offrire ai language model sempre più potenza di calcolo con l’obiettivo duale di sviluppare sia AI piccole in grado di girare sugli smartphone più comuni potenzialmente cambiando per sempre il nostro approccio al cellulare, sia AI con capacità talmente fuori dalla nostra comprensione che distinguerle da un essere umano vero diverrà concretamente impossibile ( con tutti i pro ed i contro della questione).

Ricordiamoci però che dietro ogni LLM c’è ancora il tocco umano: starà a noi decidere come usare questa possibilità. Anche se l’umanità non è che di solito si sia comportata bene con le nuove tecnologie, possiamo solo sperare 😁
La vera sfida sarà integrare questa tecnologia in modo etico e benefico per tutti con una seria attenzione sulla sicurezza, ma da Italiano e da Europeo, mi auguro anche che l’Europa stia ben attenta a non “perdere il treno” e rischiare che l’eccessiva burocrazia ci faccia rimanere troppo indietro rispetto agli altri continenti. Penso che ce ne pentiremmo.