Con Large Language Model (LLM) si intende una tipologia di modello di intelligenza artificiale progettato per comprendere e generare testo in linguaggio naturale. Questi modelli sono costruiti utilizzando architetture di reti neurali, come i transformer, e sono addestrati su vasti insiemi di dati testuali. Il loro scopo principale è quello di prevedere la parola successiva in una sequenza di testo, consentendo loro di generare frasi, paragrafi e rispondere a domande in maniera coerente e fluida.

Come funziona un Large Language Model?

L’architettura più comune per un LLM è il transformer, che è stato introdotto nel 2017. Questo modello utilizza una tecnica chiamata self-attention, che consente di “prestare attenzione” a diverse parti del testo mentre lo elabora. Ad esempio, quando il modello legge una frase, può considerare non solo la parola immediatamente precedente, ma anche altre parole rilevanti nella frase.

Un LLM viene addestrato utilizzando enormi quantità di dati testuali, come articoli, libri, siti web e altro ancora. Durante l’addestramento, il modello cerca di imparare le relazioni tra le parole, le frasi e i concetti all’interno dei testi, migliorando così la sua capacità di generare testo coerente e di rispondere a domande.

Il compito fondamentale del modello durante l’addestramento è predire la parola successiva in una sequenza. Ad esempio, se il modello vede “Oggi è una bella”, deve essere in grado di predire che la parola successiva potrebbe essere “giornata”. Questo processo viene ripetuto milioni o miliardi di volte, migliorando continuamente la precisione del modello.

Principali metodi di addestramento

  1. Supervised Learning (Apprendimento Supervisionato). In questo caso, il modello viene addestrato su coppie di input-output, dove per ogni input testuale viene fornita una risposta corretta (label). È comune nei task specifici, come la classificazione del testo o il riconoscimento delle entità.
  2. Unsupervised Learning (Apprendimento Non Supervisionato)
    L’addestramento degli LLM si basa in gran parte su metodi non supervisionati, dove il modello analizza grandi quantità di testo senza bisogno di etichette predefinite, imparando a generare testo o completare frasi basandosi sui pattern statistici presenti nei dati.
  3. Fine-Tuning (Affinamento). Dopo l’addestramento su dati generali, i modelli possono essere ulteriormente affinati su set di dati specifici per specializzarli in determinati compiti. Ad esempio, un LLM può essere raffinato su dati medici per generare risposte pertinenti a domande relative alla medicina.
  4. Transfer Learning (Apprendimento per Trasferimento). Gli LLM vengono spesso pre-addestrati su una grande quantità di dati e successivamente “trasferiti” a compiti specifici. Questo approccio riduce il tempo di addestramento e migliora le prestazioni su compiti specifici, come la traduzione o la scrittura di articoli.

Come usare gli LLM nella tua azienda

Gli LLM sono strumenti potenti e versatili che trovano molteplici campi di applicazione nelle diverse aree aziendale per automatizzare e migliorare attività ripetitive e a basso valore aggiunto.

  • Automatizzazione del Servizio Clienti. Puoi utilizzare un LLM per creare chatbot intelligenti che rispondano automaticamente alle domande più frequenti dei clienti, fornendo supporto in tempo reale e riducendo il carico di lavoro umano.
  • Generazione di Contenuti. Se la tua azienda produce contenuti (ad esempio blog, articoli o social media), un LLM può essere utilizzato per generare bozze di testi o contenuti interi, accelerando il processo creativo.
  • Analisi dei Dati Testuali. Gli LLM possono analizzare grandi quantità di dati testuali (come recensioni dei clienti, feedback o report) per identificare tendenze, sentimenti e argomenti principali, fornendo informazioni preziose per il miglioramento dei prodotti o servizi.
  • Traduzione e Localizzazione. Se operi in mercati internazionali, puoi usare un LLM per tradurre i tuoi contenuti in diverse lingue con una qualità paragonabile a quella umana, consentendo una localizzazione rapida ed efficiente.
  • Supporto nella Ricerca e Sviluppo. Un LLM può aiutare i team di ricerca e sviluppo a cercare informazioni, riassumere documenti tecnici o generare idee innovative basandosi su modelli di testo esistenti.

Come implementare un LLM nella tua azienda?

Esistono diverse possibilità in funzione del tipo di azienda, dell’utilizzo che se ne vuole fare e di conseguenza degli investimenti necessari per raggiungere l’obiettivo. Se sei una grande azienda e vuoi avere il massimo controllo sullo strumento, la soluzione migliore è lavorare allo sviluppo di un modello su misura o nel fine-tuning di un modello pre-addestrato utilizzando dati specifici della tua azienda. Se invece sei una microimpresa o una PMI, è preferibile sfruttare modelli pre-addestrati adottando soluzioni pronte all’uso come WISE in grado di fornire ottimi risultati solo su documenti e dati della tua azienda senza dover sostenere ingenti costi di sviluppo.

In sintesi, un Large Language Model è una tecnologia versatile che può avere un impatto significativo sulla tua azienda, migliorando l’efficienza operativa e ottimizzando i processi. L’adozione di LLM può rappresentare un passo importante verso l’automazione e l’innovazione nel tuo settore.

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