Quando sentiamo parlare di Intelligenza Artificiale spesso il riferimento è ai modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM, Large Language Models), cioè sistemi addestrati su enormi quantità di testo per comprendere e generare linguaggio naturale.
I modelli LLM sono capaci di completare frasi, rispondere a domande, tradurre lingue e persino scrivere testi complessi. Funzionano utilizzando algoritmi ispirati al funzionamento del cervello umano (reti neurali avanzate) per imparare le relazioni tra le parole e i contesti. Infatti, questi sistemi non solo guardano alle singole parole, ma anche al modo in cui queste si collegano tra loro, arrivando a capire le domande, rispondere in modo coerente e scrivere testi.
Nel tempo molti gli LLM si sono evoluti, diventando modelli multimodali, cioé capaci gestire più tipi di input oltre al solo testo, come le immagini. Questa capacità di multimodalità consente infatti di interpretare e rispondere a domande basate su immagini, eseguendo attività come descrivere immagini, analizzarne contenuti o rispondere a domande visive.
Grazie alla multimodalità, questi modelli possono eseguire compiti complessi che richiedono l’analisi simultanea di testo e immagini, come fornire spiegazioni visive, completare didascalie o persino generare nuovi contenuti combinando linguaggi diversi e media visuali.
3 esempi di LLM che puoi usare anche tu gratuitamente
In Bludata utilizziamo da tempo ChatGPT. Se anche tu vuoi usare un LLM nel tuo lavoro o nella tua vita quotidiana, puoi considerare i seguenti:
ChatGPT (OpenAI)
ChatGPT è uno degli LLM più conosciuti, sviluppato da OpenAI.
Il motto presente sul sito di Open AI è “Get answers. Find inspiration. Be more productive.”
E’ conosciuto per la sua capacità di generare testo fluido e ben strutturato su una vasta gamma di argomenti. Supporta molte lingue e può gestire conversazioni complesse. È adatto per chatbot, scrittura creativa e assistenza tecnica. Si distingue per l’elevato numero di parametri (miliardi di connessioni) e per la sua capacità di comprendere contesti complessi.
Link: https://chatgpt.com/
Abbiamo chiesto a ChatGPT in che modo un ottico potrebbe utilizzarlo. Ecco la sua risposta:
Claude (Anthropic)
Claude è sviluppato da Anthropic con l’obiettivo di essere più sicuro e responsabile nelle risposte che fornisce, cioè facendo in modo che eviti risposte dannose o inappropriate. Per questo motivo viene usato più in ambiti dove è importante minimizzare il rischio di ottenere risposte scorrette, più che essere creativi, come ad esempio quando si tratta di salute o temi legali.
Link: https://claude.ai
Anche a Claude abbiamo fatto la stessa domanda ed ecco la sua risposta:
Gemini (Google)
E’ un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) sviluppato da Google; nato dall’evoluzione del modello LLM denominato LaMDA, è specializzato nella conversazione. È uno dei modelli linguistici più potenti al mondo, capace di elaborare informazioni complesse e fornire risposte dettagliate.
Link: https://gemini.google.com/
Di seguito puoi leggere la risposta di Gemini alla stessa domanda già posta a ChatGPT e Claude:
Per cosa puoi usare gli LLM?
Gli LLM sono dei sistemi di intelligenza artificiale addestrati su enormi quantità di testo. Grazie a questo addestramento, sono capaci di:
- comprendere il linguaggio naturale: gli LLM capiscono il significato delle parole e come queste si combinano per formare frasi e paragrafi. Possono quindi spiegare in modo semplice dei testi complessi.
- generare testo: possono scrivere testi originali, come poesie, codice, email e molto altro.
- traduzione: possono tradurre testi da una lingua all’altra.
- riassumere: possono riassumere molto lunghi testi in pochi paragrafi, creare indici e organizzare contenuti in capitoli oppure tabelle.
Quali sono le differenze tra un LLM e l’altro?
Avrai notato che le risposte date dai diversi LLM sono state diverse, sia per contenuto che per il tono.
Le differenze tra gli LLM dipendono da diversi fattori:
- dimensioni: gli LLM possono avere dimensioni molto diverse, da modelli relativamente piccoli a modelli enormi con miliardi di parametri. In generale, modelli più grandi sono in grado di svolgere compiti più complessi.
- Addestramento: gli LLM vengono addestrati su diversi set di dati e con diverse tecniche. Ciò influisce sulle loro capacità e sulle loro prestazioni.
- Architettura: l’architettura di un LLM determina il modo in cui il modello elabora le informazioni. Diverse architetture sono più adatte a diversi tipi di compiti.
- Specializzazione: alcuni LLM sono specializzati in compiti specifici, come la traduzione o la generazione di codice, mentre altri sono più generalisti.
Quanti LLM ci sono e quanto sono grandi?
Nel tempo i modelli di intelligenza artificiale che comprendono e generano linguaggio sono diventati sempre più numerosi e complessi.
I “parametri” sono come piccoli pezzi di informazione che il modello usa per imparare e capire meglio. Per darti un’idea, nel 2019 un modello chiamato GPT-2 aveva 1,5 miliardi di questi parametri, mentre un modello più recente di Google, PaLM, lanciato nel 2022, ne ha ben 540 miliardi, cioè quasi 360 volte di più. Questo significa che i modelli stanno diventando molto più potenti, poiché il numero di parametri cresce a una velocità rapidissima.
Fonte immagine: 2024 AI Index Report https://aiindex.stanford.edu/wp-content/uploads/2023/04/HAI_AI-Index-Report_2023.pdf
Come hai potuto leggere negli esempi che ti abbiamo proposto, le risposte fornite dai diversi LLM dipendono dalle loro caratteristiche.
Provali e facci sapere come li hai utilizzati!
