Cosa sono gli LLM (modelli linguistici di grandi dimensioni)?

Quando si utilizza l'AI generativa per riassumere un report o redigere un testo per i social media, questo avviene grazie ai modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). Gli LLM sono infatti la tecnologia alla base dell'AI generativa. Man mano che attingono da più dati, sono in grado di generare output più accurati. Questo è essenziale per le aziende, che possono sfruttare gli LLM per fornire ai clienti contenuti più pertinenti e personalizzati.

I progressi nell'intelligenza artificiale (AI) alimentati dagli LLM consentono inoltre alle aziende di creare e distribuire agenti di AI. Quando richiesto dai clienti o dal personale, questi sistemi intelligenti sono in grado di risolvere problemi complessi utilizzando la memoria, il ragionamento sequenziale e l'autoriflessione.

Analizziamo com'è fatto un LLM, come funziona e in che modo può avvantaggiare la tua attività.

Cosa imparerai:

• Cosa sono gli LLM?
• Come funzionano i modelli linguistici di grandi dimensioni
• In che modo vengono addestrati i modelli linguistici di grandi dimensioni?
• A cosa servono gli LLM?
• È preferibile costruire un proprio LLM?
• Quali sono i vantaggi e gli svantaggi degli LLM?
• Sfrutta la potenza degli LLM con Agentforce

I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) sono i motori che alimentano l'AI generativa. Gli LLM sono in grado di comprendere e rispondere alle domande con il linguaggio naturale perché vengono addestrati sulla base di enormi quantità di dati di testo. Questi modelli vengono ora utilizzati per creare contenuti testuali e visivi, creare riepiloghi e scrivere nuovo codice.

Gli utenti interagiscono con gli LLM attraverso prompt, domande e contesto scritti in linguaggio naturale e inviati al modello. Ad esempio, potresti chiedere a un modello di AI generativa di creare un riepilogo di questo articolo. Innanzitutto, devi inviare il testo dell'articolo al tuo strumento di intelligenza artificiale per l'acquisizione e l'analisi. Successivamente, devi scrivere il prompt specificando ciò che stavi cercando. L'LLM dovrebbe produrre un riassunto di alto livello. Maggiore è la quantità di dati utilizzati per addestrare il modello, più completi e accurati saranno i risultati.

Con i dati giusti, le aziende possono utilizzare gli LLM in diversi modi, ad esempio facendo in modo che il team di vendita utilizzi l'intelligenza artificiale per attività come la generazione di presentazioni, il tutto utilizzando dati rilevanti dei clienti che parlano di punti deboli e preferenze.

Prima di addentrarti troppo nella tua strategia di AI generativa, familiarizza con il modo in cui questa tecnologia passa dal prompt all'output. I modelli linguistici di grandi dimensioni dipendono da tre componenti: machine learning (e deep learning), reti neurali e modelli trasformatori.

Gli algoritmi di machine learning (ML) istruiscono gli LLM su come raccogliere dati, scoprire connessioni e identificare le caratteristiche comuni.

Il deep learning è un sottoinsieme dell'ML che permette agli LLM di apprendere con meno intervento umano e utilizza un approccio probabilistico per migliorare l'accuratezza. Prendiamo in considerazione un LLM che analizza 1.000 frasi. Gli strumenti di deep learning determinano che le lettere "E", "T", "A" e "O" appaiono più spesso. Da lì, il modello estrapola (correttamente) che queste rientrano tra le lettere più usate in inglese.

Le reti neurali, chiamate anche reti neurali artificiali (ANN), sono gruppi di nodi connessi in grado di comunicare tra loro. Questi nodi sono organizzati in livelli che includono input, output e almeno un livello intermedio, e consentono agli LLM di elaborare rapidamente le informazioni. Queste reti sono genericamente basate sulle reti neurali del cervello umano, ma sono molto meno complesse.

I modelli trasformatori aiutano gli LLM a comprendere il contesto linguistico. Utilizzando una tecnica nota come auto-attenzione, questi modelli sono in grado di analizzare la struttura delle frasi e la scelta delle parole per comprendere in che modo gli elementi del linguaggio si relazionano tra loro. Questo consente agli LLM di comprendere ed elaborare meglio le domande degli utenti.

Gli LLM comprendono il testo in modo diverso in base ai modelli che utilizzano. I modelli encoder-only si concentrano sulla comprensione del testo fornito, mentre i modelli decoder-only generano testo in base a un prompt. Se messi insieme - encoder e decoder - gli LLM sono in grado di comprendere e generare testo, svolgendo compiti basati sul linguaggio come il servizio clienti o le vendite. Ad esempio, un chatbot AI basato su LLM potrebbe essere utilizzato per rispondere alle domande dei clienti sui tempi di spedizione, sui dettagli dei prodotti o sulle modifiche ai prezzi, liberando gli operatori umani e consentendo loro di concentrarsi su attività più strategiche.

Esistono molti tipi di agenti LLM. Indipendentemente da quello utilizzato, l'addestramento migliora l'accuratezza e l'affidabilità dei loro output. Dato che le reti neurali basate su trasformatori possono includere miliardi di parametri, è necessario un addestramento per garantire che i parametri siano correttamente ponderati e applicati alle domande. Diversi modelli di addestramento possono essere più o meno efficaci a seconda della complessità e del caso d'uso di un LLM.

Con l'apprendimento zero-shot gli LLM vengono addestrati al volo. Gli utenti pongono domande e gli LLM cercano tra le fonti di dati collegate per trovare le risposte. La precisione iniziale è in genere bassa, ma migliora nel tempo.

Nel caso dell'approccio few-shot, gli analisti di dati forniscono una piccola selezione di esempi rilevanti per aiutare gli LLM a stabilire connessioni di base. L'addestramento few-shot migliora significativamente la precisione in aree mirate.

La catena di pensiero (CoT) guida gli LLM attraverso un semplice processo di ragionamento. Invece di porre una singola domanda, la CoT la suddivide in più parti. Ecco un esempio:

Prompt standard:

Steve ha 20 camicie. Metà delle sue camicie sono a maniche corte e metà di quelle sono blu. Quante camicie blu ha?

Prompt CoT:

Steve ha 20 camicie.

Metà delle sue camicie sono a maniche corte. Ciò significa che ha 10 camicie a maniche corte.

La metà di queste camicie sono blu, il che significa che ha 5 camicie blu.

Sebbene il prompt in sé non sia particolarmente complicato, la CoT offre un approccio graduale alla risoluzione dei problemi che mostra a un LLM come rispondere alla domanda. Questo approccio può poi essere applicato ad altre domande.

Il fine-tuning e i modelli specifici per dominio forniscono ulteriori informazioni contestuali per casi d'uso mirati. Ad esempio, un'azienda che cerca di migliorare la propria analisi del sentiment sui social media potrebbe fornire al proprio LLM informazioni dettagliate su come comprendere parole e frasi specifiche nel contesto più ampio delle piattaforme social.

In questo tipo di modello, invece di guardare il testo stesso, il modello lo traduce in numeri, chiamati vettori. Utilizzando i numeri, i computer possono utilizzare il machine learning per analizzare più facilmente il modo in cui parole e frasi vengono messe insieme, dando un senso al contesto e al significato semantico per identificare le relazioni tra le parole.

In un modello multimodale, gli LLM sono addestrati a utilizzare più formati di dati per l'input e l'output. Oltre al testo, questi formati possono includere dati audio, video o immagini.

Gli LLM offrono agli agenti di AI la possibilità di conversare in linguaggio naturale, ma è più facile a dirsi che a farsi.

I bot tradizionali richiedono l'addestramento manuale di modelli in linguaggio naturale per comprendere il linguaggio dei clienti e progettare i dialoghi. Questo processo è estremamente dispendioso in termini di tempo e denaro per un'azienda, ma gli LLM offrono alternative più semplici.

Ad esempio, soluzioni come Agentforce, il livello agentico della Salesforce Platform, utilizzano competenze predefinite (oltre ad azioni personalizzate low-code) invece di richiedere un lungo processo di addestramento. Agentforce utilizza anche l'intelligenza artificiale conversazionale, quindi le interazioni con gli agenti risulteranno più naturali e non robotiche.

Altri casi d'uso comuni degli LLM includono:

• Generazione di testo: gli LLM possono generare testo basato sui tuoi dati, rendendolo più rilevante per i tuoi clienti. Ad esempio, i team di marketing potrebbero utilizzare un LLM per redigere una call to action per un nuovo prodotto o scrivere un'e-mail promozionale. I team commerciali possono anche utilizzare l'intelligenza artificiale per generare promozioni.
• Riassunto dei contenuti: gli utenti possono anche chiedere agli LLM di riassumere grandi blocchi di testo. Possono anche personalizzare il formato di output. I riassunti possono essere forniti come paragrafi più brevi, elenchi puntati o singole frasi.
• Risposta knowledge base: molte aziende dispongono di knowledge base rivolte ai dipendenti e ai clienti che contengono le risposte alle domande più comuni. Gli LLM possono utilizzare queste knowledge base per rispondere alle domande degli utenti.
• Generazione di codice: è anche possibile utilizzare gli LLM per la generazione di codice una volta che i modelli sono stati addestrati in un linguaggio specifico. Ad esempio, i team potrebbero chiedere a un modello di generare codice Python per eseguire una funzione specifica.
• Analisi del sentiment: gli LLM possono raccogliere e analizzare i dati provenienti da post sui social media, e-mail, testi e altre fonti di dati, quindi analizzare questi dati per determinare il sentiment generale degli utenti. Questo è un ottimo modo per utilizzare l'AI di marketing per identificare i clienti che potrebbero essere scontenti o insoddisfatti e agire per risolvere il problema.
• Traduzione: gli LLM possono anche fungere da servizi di traduzione, il che aiuta il team di assistenza a utilizzare l'intelligenza artificiale per rispondere alle domande in lingue diverse dalla propria. Gli utenti possono chiedere ai modelli di tradurre frasi o paragrafi in un'altra lingua. Data l'enorme quantità di dati disponibili online, questo è un compito semplice per gli LLM. Una precisazione: il contesto è spesso assente nelle traduzioni, quindi si raccomanda un controllo umano.
• Classificazione e categorizzazione: utilizzando gli LLM, le aziende possono semplificare il processo di classificazione e categorizzazione dei dati. Innanzitutto, gli utenti forniscono le specifiche: se i dati contengono l'elemento "X" o il valore "Y", appartengono alla categoria "Z". Quindi, gli LLM hanno il compito di analizzare tutti i dati all'interno di un set specifico e di assegnare eventuali valori corrispondenti a una categoria designata.
• Agenti di AI: i progressi negli LLM hanno permesso l'uso di agenti di AI. Queste applicazioni autonome possono fornire supporto specializzato e on-demand per i clienti o il personale e possono essere personalizzate per soddisfare requisiti aziendali specifici.

La risposta più immediata? Probabilmente no.

La risposta completa? Nella maggior parte dei casi, costruire il proprio LLM è costoso, dispendioso in termini di tempo e non necessario.

È costoso perché è necessario investire nelle competenze e nell'infrastruttura per sviluppare un modello linguistico su misura. È dispendioso in termini di tempo perché è necessario fornire una grande quantità di dati per l'addestramento e garantire che i risultati di addestramento si traducano in risultati accurati. E non è necessario perché, nella maggior parte dei casi, si investe in qualcosa che è già stato realizzato.

L'utilizzo di LLM open source pre-addestrati dotati di limiti di azione di sicurezza integrati spesso offre il miglior equilibrio tra prestazioni e protezione. Le aziende possono sfruttare la potenza dei modelli addestrati utilizzando trilioni di punti dati, senza preoccuparsi che i problemi di codice possano portare a compromessi involontari. È possibile integrare le informazioni del modello LLM utilizzando una RAG (generazione aumentata dal recupero) che combina i dati più rilevanti e proprietari della tua azienda.

Gli LLM offrono una serie di vantaggi per le organizzazioni. Questi includono la riduzione o l'eliminazione dei processi manuali e la capacità di scoprire nuove tendenze e approfondimenti utilizzando le fonti di dati disponibili. Tuttavia, per utilizzare gli LLM in modo efficace, le aziende devono riconoscere i propri punti di forza e di debolezza.

Ecco uno sguardo ad alcuni dei principali vantaggi e ai potenziali svantaggi degli LLM:

• Adattabilità: poiché gli LLM utilizzano il modello di architettura basato sul trasformatore, invece di regole esplicite che sono "codificate", possono adattarsi ai suggerimenti dinamici e imprevedibili che possono ricevere.
• Flessibilità: non esiste un unico modo per utilizzare gli LLM. Le aziende possono personalizzare questi strumenti per fungere da assistenti AI, copiloti o agenti autonomi.
• Prestazioni: man mano che gli LLM analizzano e incorporano più dati, le loro prestazioni migliorano, riducendo il tempo tra la domanda e la risposta.
• Efficienza: poiché gran parte dell'apprendimento degli LLM avviene indipendentemente dalla supervisione umana, il personale è libero di svolgere altri compiti strategici.

• Costi di sviluppo e operativi: il processo di sviluppo può richiedere molto tempo e denaro. I costi comuni includono la scrittura e il test del codice, la ricerca e l'incorporazione di set di dati e la garanzia che gli LLM rispondano correttamente ai dati di addestramento.
• Questioni etiche: se i dati utilizzati per prendere decisioni vengono raccolti senza il consenso dell'utente, le aziende possono essere soggette a contenziosi legali. Le distorsioni costituiscono un altro problema. Se i set di dati sono ponderati in modo errato o contengono dati imprecisi, ciò può portare a risposte che sembrano accurate ma sono distorte rispetto a un particolare gruppo o risultato.
• Spiegabilità: la natura del processo decisionale degli LLM è difficile da spiegare. Ciò può minare la fiducia nei risultati e nel processo decisionale degli LLM. Per ovviare a questo problema, utilizza un trust layer che ti fornisca informazioni dettagliate su come sono state prese le decisioni.
• Allucinazioni/token glitch: le allucinazioni si verificano quando gli utenti chiedono agli LLM di "immaginare" di poter eseguire azioni che altrimenti non sarebbero in grado di completare. Ad esempio, un criminale informatico potrebbe chiedere a un LLM di fornire le informazioni di contatto di tutti i dipendenti di un'azienda. L'LLM rifiuta la richiesta in base al proprio insieme di regole di sicurezza. Quindi, l'aggressore chiede al modello di immaginare di poter compiere l'azione. In tal modo, l'LLM completa effettivamente la funzione richiesta. I token glitch, invece, sono stringhe di caratteri che producono risultati inaspettati. Sia i token stessi che gli output appaiono in gran parte in maniera casuale, rendendo difficile determinare quando o come avvengono.
• Rischi per la sicurezza: i modelli possono anche presentare rischi per la sicurezza. Ad esempio, se gli LLM delle aziende vengono addestrati su dati pubblici e privati, esiste la possibilità che gli LLM vengano compromessi o che i dati protetti vengano esposti.

Nel futuro degli LLM è possibile intravedere due strade, grandi e piccole.

Man mano che gli algoritmi di deep learning migliorano e i processori diventano più potenti, i modelli linguistici di grandi dimensioni saranno in grado di gestire volumi di dati più grandi in modo più rapido e accurato che mai.

Allo stesso tempo, ci si aspetta di vedere lo sviluppo di modelli linguistici di piccole dimensioni che applicano lo stesso livello di prestazioni a set di dati più piccoli e più strettamente controllati. Questi modelli più piccoli offrono alle aziende un modo per definire parametri altamente specializzati e ricevere output ad alta precisione.

I modelli linguistici di grandi dimensioni si stanno avvicinando sempre di più a una comprensione completa e contestuale della comunicazione. Sebbene la supervisione rimanga una componente fondamentale nell'uso degli LLM, questi modelli offrono un modo per colmare il divario tra l'intuizione umana e le operazioni IT, consentendoci di parlare la stessa lingua.

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