In pochi anni l’Intelligenza Artificiale, da strumento esclusivamente usato dagli esperti e addetti ai lavori, è diventato l’alleato di tutti. In poco tempo, infatti, ha imparato a conversare, generare testi, video, grafiche, canzoni e persino a risolvere complessi. Come è riuscita a farlo? Come fa un sistema digitale a “capire” tutto quello che le chiediamo?
La risposta sta nei modelli linguistici di grandi dimensioni, cioè gli LLM (Large Language Models). Questi sistemi sono alle base di strumenti come chatbot, assistenti virtuali e generatori di testo, e sono uno dei tasselli fondamentali perché le AI funzionino. E capire come funzionano questi modelli è il primo passo per saperli sfruttare, sbloccarne tutte le potenzialità ed applicarli in ogni settore.
Cosa sono gli LLM
Gli LLM sono modelli linguistici di grandi dimensione di machine learning in grado di elaborare, identificare e catalogare le relazioni complesse che esistono nel linguaggio naturale. In altre parole, sono sistemi di Intelligenza Artificiale addestrati su enormi quantità di dati testuali, e il loro obiettivo è di imparare a prevedere quale parola o simbolo compare dopo un altro in una sequenza di linguaggio.
Questi modelli imparano ad analizzare i pattern linguistici analizzando miliardi di frasi, espressioni, testi scritti da esseri umani fino a che non riconoscono gli schemi linguistici, le associazioni (concrete ed astratte) e le coerenze grammaticali. Insomma, fino a che non apprendono una lingua a 360 gradi.
Come funzionano gli LLM
Ma l’AI non è un essere umano, per ragionare non usa le parole. Come fa dunque a comprenderle? Le deve trasformare in ciò che comprende, cioè numeri. Ogni parola viene trasformata in sequenza numerica (un processo chiamato embedding), che il modello poi elabora per stabilire le reti di relazioni che esistono tra una parola un’altra, e calcola la probabilità statistica che una certa parola segua un’altra.
Per esempio, se un LLM legge continuamente la frase “Quando piove, tante persone preferiscono…” e la maggior parte delle volte la frase è seguita da parole come “restare”, allora il modello imparerà che statisticamente è più probabile che alla parola “restare” siano associati termini come “pioggia” o “ombrello” piuttosto che “picnic” o “computer”.
È grazie a questo lavoro, attraverso milioni di analisi, di tentativi e correzioni che gli LLM imparano a capirci e a risponderci in modo coerente e pertinente.
Perché gli LLM non capiscono ma predicono
Come abbiamo visto, gli LLM e le AI dunque non è che ci capiscano, non sono in grado di ragionare, né hanno coscienza. Bensì sono degli enormi “calcolatori” che, sulla base dei miliardi di dato di addestramento, sono in grado di predire con grande accuratezza la parola più probabile da produrre dopo una data sequenza di testo.
Il processo è un enorme esercizio di previsione statistica talmente precisa che a volte ci sembra che le AI siano in grado di capirci. In realtà, i risultati che osserviamo sono frutto di modelli matematici che imitano con grande precisione il modo in cui gli essere umani scrivono, ragionano e comunicano.
Impara a creare LLM
Capire come funzionano gli LLM è solamente il primo passo. Se vuoi imparare a crearli, addestrarli e integrarli in progetti reali, il percorso AI Engineering di Digital School è il corso ideale. Impara dagli esperti del settore e guida l’innovazione tecnologica del futuro!
Compila il form, scrivici a digitalschool@uniecampus.it, oppure chiamaci al +39 02 2556 1160! E seguici su Facebook, Instagram e LinkedIn per rimanere sempre aggiornato sull’offerta formativa e su tutti gli eventi!
