"Una macchina può avere una grande memoria, ma non può pensare, a meno che non glielo insegniamo." – Alan Turing. I moderni modelli di intelligenza artificiale come GPT-4 o Llama si basano su enormi set di dati e complesse strutture matematiche. Ma cosa c'è veramente dietro? In questo articolo esamineremo i componenti chiave necessari per costruire un modello linguistico partendo da zero.
I Large Language Models (LLM) sono reti neurali addestrate con enormi quantità di testo. Il loro punto di forza risiede nella capacità di generare testi simili a quelli umani, riassumere contenuti e scrivere codice. Il fulcro di questi modelli è l' architettura Transformer , che consente loro di catturare le dipendenze all'interno dei testi e di effettuare previsioni contestuali.
I pesi quantizzati consentono di comprimere il modello in modo particolarmente sottile, superando efficacemente gli ostacoli hardware. La distillazione della conoscenza riduce anche le dimensioni del modello: un modello di grandi dimensioni trasferisce la sua conoscenza a una variante più compatta. La potatura rimuove i parametri ridondanti, dando vita a un'architettura snella ed efficiente senza sacrificare la precisione.
Per aumentare la profondità semantica è possibile utilizzare la modellazione del linguaggio mascherato . Il modello ricostruisce i testi incompleti e quindi comprende i termini specifici del settore. Allo stesso modo, La previsione della parola successiva può essere utilizzata per il linguaggio tecnico specifico del settore. Prima che un modello possa essere addestrato, il testo deve essere convertito in un formato comprensibile per le reti neurali tramite tokenizzazione , incorporamenti e codifica di coppie di byte .
Per compensare la mancanza di dati di formazione specifici del settore, vengono utilizzati l'apprendimento per trasferimento e l'aumento artificiale dei dati . I moduli feedforward snelli e gli embedding ottimizzati li adattano ai dati specifici del settore. Un elemento essenziale dei modelli di trasformatore è il meccanismo di auto-attenzione . Ogni token viene ponderato in relazione a tutti gli altri token nella frase, rendendo più chiaro il contesto di una parola.
Ad esempio, una frase come "Il gatto è saltato sul tavolo perché aveva fame" può significare che "lei" è il gatto. Il modello riconosce tali connessioni assegnando un'importanza a ciascuna parola. Ciò aiuta a comprendere meglio il contesto. Il meccanismo consente al modello di apprendere dipendenze complesse e significati semantici all'interno di un testo.
I modelli preaddestrati integrano le conoscenze interne. Questa combinazione aumenta la diversità dei dati e consente un'elevata qualità del modello nonostante i set di dati locali siano limitati. Le prestazioni dei modelli di intelligenza artificiale vengono valutate utilizzando parametri specifici: Weighted-F1 e Perplexity misurano la qualità delle attività di elaborazione del testo, mentre il tempo di risposta e il tasso di errore rappresentano in modo trasparente l'idoneità pratica.
L'adattamento continuo ai quadri normativi dinamici si ottiene attraverso l'apprendimento dei vincoli , che, ad esempio, integra le linee guida sulla protezione dei dati direttamente nel modello di intelligenza artificiale utilizzando la privacy differenziale . Un insieme di regole adattabili e processi di messa a punto specifici per ogni settore ci consentono di rispondere alle nuove normative in modo flessibile e rapido.
Il primo passo nel processo di addestramento di un modello linguistico è il pre-addestramento . Il modello viene alimentato con enormi quantità di testo non strutturato per apprendere modelli linguistici generali, strutture delle frasi e significati delle parole. Durante questo processo, il modello cerca di prevedere le parole successive in una frase senza concentrarsi su un compito specifico. Ciò crea una sorta di comprensione universale del linguaggio.
La messa a punto è il secondo passaggio in cui il modello pre-addestrato viene specializzato per un compito specifico. Viene addestrato con set di dati più piccoli e specifici, ad esempio per rispondere alle richieste dei clienti, classificare testi o creare riassunti. La messa a punto garantisce che il modello fornisca risposte più precise e contestualizzate per un'area applicativa definita.
Per conseguire un LLM è richiesta un'elevata potenza di calcolo. Per rendere il processo più efficiente, si possono utilizzare diversi metodi di ottimizzazione. Ciò consente di salvare i pesi del modello e di caricarli in un secondo momento oppure di scaricare parametri pubblicati e pre-addestrati. LoRA (Low-Rank Adaptation) viene utilizzato anche per la messa a punto con un minore sforzo computazionale.
Per uno sviluppo continuo e un adattamento a nuove scoperte e requisiti viene utilizzato un ciclo di apprendimento online. Monitora costantemente le prestazioni del modello, analizza i nuovi dati e il feedback degli utenti e, se necessario, regola automaticamente il modello. La protezione e l'efficienza dei dati sono garantite attraverso tecniche di privacy differenziale e l' eliminazione delle connessioni non necessarie .
Uno script Python appositamente programmato può addestrare in modo efficiente un modello linguistico. Può anche caricare pesi esterni da un modello pre-addestrato. Il modello viene ottimizzato per un compito specifico adattandolo a dati specifici. Una volta completato l'addestramento, lo script salva i pesi aggiornati in modo che siano disponibili per un utilizzo futuro.
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I modelli linguistici hanno già rivoluzionato molti settori, dal servizio clienti alla creazione di contenuti. Grazie a un pre-addestramento mirato e a una messa a punto precisa, i modelli possono essere adattati a un'ampia gamma di attività. Chi sviluppa una comprensione più approfondita di questi processi può creare le proprie soluzioni di intelligenza artificiale personalizzate e contribuire attivamente al progresso tecnologico.