Che cosa sono i modelli linguistici di grandi dimensione?

I modelli linguistici di grandi dimensioni, o LLM in breve, sono un tipo sempre più popolare di intelligenza artificiale progettata principalmente per generare risposte simili a quelle umane agli input degli utenti forniti da testo, voce o altri mezzi. Poiché gli LLM sono formati su grandi quantità di dati di testo e imparano a prevedere la parola successiva, o sequenza di parole, in base al contesto fornito attraverso un prompt, possono persino imitare lo stile di scrittura di un particolare autore o genere.

LLM sono usciti dai laboratori ed entrati coscienza pubblica nei primi 2020s. Da allora, grazie alla loro impressionante capacità di interpretare le richieste e produrre risposte pertinenti, sono diventati sia prodotti acquisiti separatamente che funzionalità a valore aggiunto integrate nel software aziendale, fornendo elaborazione del linguaggio naturale, traduzione automatica, generazione di contenuti, chatbot, riepilogo dei documenti e altro ancora.

Questa tecnologia continua a evolversi rapidamente, incorporando set di dati più grandi e aggiungendo livelli di formazione e ottimizzazione per migliorare le prestazioni dei modelli. Una formazione più ampia e approfondita, resa possibile da un'infrastruttura di calcolo sempre più potente, sta producendo capacità di ragionamento sempre più sofisticate che possono essere messe al lavoro generando piani per raggiungere gli obiettivi organizzativi. Queste capacità di ragionamento sono alla base anche delle funzionalità degli agenti AI, che utilizzano LLM avanzati per completare le attività che gli operatori umani stabiliscono per loro.

Che cosa sono i modelli linguistici di grandi dimensione?

Un modello di linguaggio di grandi dimensioni è un sistema di intelligenza artificiale che è stato formato su un vasto set di dati, spesso costituito da miliardi di parole prese da libri, dal web e da altre fonti, per generare risposte simili a quelle umane e contestualmente pertinenti alle query. Poiché gli LLM sono progettati per comprendere le domande, chiamate "prompt" nella terminologia LLM, e generare risposte in linguaggio naturale, possono eseguire attività come rispondere alle domande dei clienti, riepilogare le informazioni in un report, tradurre da una lingua a un'altra e comporre poesie, codice informatico e prime bozze di e-mail. Gli LLM in genere hanno una conoscenza sofisticata della grammatica e della semantica delle lingue in cui sono formati. Possono essere configurati in modo da utilizzare i dati di un'organizzazione per fornire risposte univoche all'organizzazione.

Nonostante queste impressionanti funzionalità, gli utenti dovrebbero essere consapevoli dei limiti degli LLM. Dati obsoleti e prompt formulati male possono causare errori, come un chatbot che fornisce una risposta errata sui prodotti di un'azienda. La mancanza di dati sufficienti può indurre i LLM a formulare risposte, o "allucinare". E mentre gli LLM sono bravi a prevedere, storicamente hanno fatto un lavoro scarso a spiegare come sono arrivati a una data conclusione. Queste sono alcune delle aree in cui gli LLM più recenti cercano di migliorare.

Tuttavia, gli LLM segnano un progresso significativo nel campo dell'elaborazione del linguaggio naturale. Gli usi aziendali abbondano: nuove applicazioni vengono rapidamente sviluppate e adottate.

Concetti chiave

• I modelli linguistici di grandi dimensioni sono all'avanguardia nel campo dell'elaborazione del linguaggio naturale e vengono anche applicati per sviluppare l'intelligenza artificiale multimodale in grado di generare audio e immagini.
• "Grande" è un termine relativo che si riferisce al numero di parametri che il modello valuta quando determina l'output per un determinato prompt.
• Gli LLM sono diventati importanti nel 2022 con il rilascio di ChatGPT, un'applicazione che ha reso disponibile al pubblico il modello GPT-3.5 di OpenAI. Altri modelli popolari includono Llama, Gemini e Cohere Command R.

Spiegazione di modelli linguistici di grandi dimensioni

L'elaborazione del linguaggio naturale è stata un'area attiva della ricerca sull'intelligenza artificiale fin dal 1960 e i primi modelli d linguaggio risalgono a decenni fa. Modelli linguistici di grandi dimensioni hanno fatto avanza il campo grazie all'utilizzo del deep learning, che stratifica l' apprendimento automatico sulle reti neurali per produrre modelli più sofisticati. Un'altra caratteristica degli LLM riguarda l'apprendimento del modello di base che viene condotta senza l'intervento umano sotto forma di dati di etichettatura, un processo chiamato apprendimento auto-supervisionato.

La moderna ideazione di un LLM è nata nel 2017 con un documento di Google che descrive una nuova potente architettura chiamata reti di trasformatori. I trasformatori hanno applicato un meccanismo di auto-attenzione che ha permesso l'elaborazione parallela, che ha accelerato e ridotto i costi sia della formazione che dell'implementazione dei modelli. OpenAI ha applicato questa architettura per creare GPT-1, che molti considerano il primo LLM moderno.

Le aziende se ne sono accorte: stanno scoprendo rapidamente che gli LLM possono essere alla base di una miriade di casi d'uso e offrire un enorme potenziale per aiutare a rendere le loro attività più produttive, efficienti e reattive ai clienti.

LLM e altri modelli di AI: efficienza e scalabilità

Gli LLM sono uno dei molti tipi di intelligenza artificiale sviluppati attraverso il processo di apprendimento automatico. Esistono alcuni elementi, tuttavia, che definiscono e distinguono questi modelli. Il principale è la loro dimensione. "Grande" in LLM si riferisce al numero di parametri che calcolano un output finale, nonché alla quantità di dati che va nella formazione del modello regolando tali parametri.

• Dimensione e prestazioni: gli LLM sono definiti in base alla dimensione del modello, che riflette il numero di parametri che determinano i relativi output. I modelli leader sono diventati esponenzialmente più grandi in pochi anni: GPT-1 aveva poco più di 100 milioni di parametri; il suo successore più recente, GPT-4, si ipotizza che abbia più di 1,75 trilioni, anche se OpenAI non ha rivelato la sua vera dimensione.
  
  In genere, maggiore è la dimensione del modello e maggiore è il suo set di formazione, migliore è il suo rendimento nel generare risposte uniche e pertinenti che imitano in modo professionale la comprensione umana e le capacità di generazione del linguaggio. Le prestazioni possono essere misurate in base alla Perplexity, una metrica che quantifica la sicurezza del modello quando prevede la parola successiva nella sequenza di output.
  
  I modelli più grandi generalmente offrono prestazioni superiori, ma non in tutti i modi. I loro potenziali svantaggi possono includere una latenza più elevata, il tempo necessario al modello per trovare una risposta a un prompt, e la difficoltà di adattamento a causa dell'infrastruttura di calcolo di cui hanno bisogno. Sono anche più difficili da personalizzare per casi d'uso aziendali specifici. Per questo motivo, ci sono notevoli sforzi per sviluppare LLM più piccoli che sono più economici da distribuire pur continuando a funzionare bene, almeno all'interno di domini e casi d'uso più limitati.
• Scalabilità e distribuzione: gli LLM possono essere distribuiti in vari modi. I fornitori commerciali, come OpenAI, Google e Cohere, rendono i loro modelli disponibili tramite servizi in hosting tramite browser, app o chiamate API. Molte aziende, tuttavia, preferiscono ospitare i propri LLM, di solito modelli di base che sono stati perfezionati o aumentati con dati aziendali proprietari, o entrambi, su server locali o in ambienti cloud pubblici, in cui eseguono la fase di inferenza dell'esecuzione dei modelli. Individui e software interagiscono con loro tramite chiamate dirette o tramite endpoint API.
  
  Indipendentemente dal metodo di distribuzione, gli LLM, in particolare quelli a cui può accedere il pubblico in generale o una forza lavoro di grandi dimensioni, devono essere in grado di adattati per soddisfare la domanda prevista senza sforare un budget aziendale. L'economia di questa scalabilità comporta compromessi. Le misure che possono migliorare la scalabilità, come un'infrastruttura di inferenza più potente, il calcolo distribuito e un efficace bilanciamento carico e l'inserimento nella cache, hanno tutti un costo. Il mancato raggiungimento del corretto equilibrio costi-benefici può comportare una latenza che compromette la capacità di eseguire applicazioni in tempo reale, prestazioni incoerenti, rallentamento dell'adozione da parte della forza lavoro e misure inadeguate di privacy e sicurezza dei dati.
• Adattabilità dei domini: i migliori modelli di base possono incorporare dati astratti di alto livello ed mostrare creatività nei loro output. Una volta selezionato un modello di base con potenza e funzionalità adeguate, il perfezionamento può incrementare ulteriormente le prestazioni in domini e casi d'uso specializzati. Questa fase di formazione supervisionata adatta l'LLM a un dominio desiderato senza riqualificare fondamentalmente il modello di base.
  
  L'allineamento delle distribuzioni delle funzioni tramite l'enfasi dei dati che hanno caratteristiche condivise tra i domini sia nella fase di formazione iniziale che nella fase di perfezionamento dello sviluppo è anche un modo efficace per aumentare l'adattabilità dei domini.
  
  
  Gli LLM sono un tipo di intelligenza artificiale che genera linguaggio che applica reti neurali ampiamente formate per valutare e rispondere ai prompt. Il termine "Grande" non ha una soglia definita: ciò che si qualifica per quell'attributo continua a crescere man mano che i modelli diventano più sofisticati e la potenza di calcolo, in particolare l'accesso ai cluster GPU, è più abbondante.
  
  Prima dell'inizio della formazione, il linguaggio viene convertito in token, che sono rappresentazioni numeriche di parole o parti di alfabeti e discorsi che i computer possono comprendere.
  
  Quindi un algoritmo, che include una vasta rete neurale di computer, e un set di dati vengono selezionati per la formazione auto-supervisionata. Durante la fase di formazione, l'algoritmo regola i suoi miliardi o addirittura trilioni di parametri per prevedere con precisione il token successivo in una sequenza fino a quando il modello non risponde in modo appropriato ai prompt. Pertanto, i parametri del modello contengono l'apprendimento acquisito nella relativa fase.
• Core Transformer Architecture: i trasformatori sono stati il salto concettuale che ha inaugurato l'attuale ondata di entusiasmo per LLM e AI generativa. Proposta in un articolo innovativo dai ricercatori di Google nel 2017, l'architettura del trasformatore si è allontanata dagli approcci precedenti alla creazione di modelli linguistici. Invece di affidarsi rigorosamente a un processo chiamato ricorrenza, che coinvolge una serie sequenziale di input e output, i trasformatori implementano un meccanismo chiamato "auto-attenzione" che considera simultaneamente la relazione tra diverse parole, anche quelle distanti l'una dall'altra in un flusso di testo, mentre elabora le frasi. Lo fa creando tre diversi vettori: uno per la parola in esame, un altro per le parole circostanti, per stabilire la loro importanza nella comprensione della parola, e un terzo vettore che rappresenta l'informazione che la parola contiene. Questo terzo vettore avrà un valore diverso a seconda del contesto della parola. Per esempio, il blu potrebbe significare il colore, o potrebbe indicare l'umore di una persona, potrebbe significare qualcosa di improvviso e inaspettato, come in "il pensiero le è venuto improvvisamente in mente".
  
  Ad esempio, la stringa di testo potrebbe essere:
  "Come ti senti?" ha chiesto.
  
  "Non ne sono sicuro", ha risposto. "Non posso davvero lavorare oggi, è da un po' che non sto bene. Sono blu dal freddo."
  
  Prima che l'auto-attenzione diventasse parte del processo, gli algoritmi non avevano modo di cogliere la relazione tra "il sentirsi" e "blu", quindi era probabile che avvenisse una interpretazione errata. L'auto-attenzione fornisce un modo per stabilire l'importanza della connessione tra le due parole, anche se non sono vicine l'una all'altra nella sequenza delle parole.
  
  Inoltre, utilizzando l'auto-attenzione, i modelli possono essere formati su grandi quantità di dati in parallelo, essenzialmente elaborando più frasi alla volta piuttosto che andare parola per parola. In questo modo vengono sfruttate ulteriormente le funzionalità delle GPU. I trasformatori possono anche analizzare i token contemporaneamente da un prompt per fornire risposte più rapide e risolvere meglio le ambiguità.
• Formazione e perfezionamento: i modelli di base, gli attuali LLM collaudati, sono formati su un corpus di dati spesso estratti da Internet e altri repository di informazioni scritte. I modelli di successo derivanti da questo intervallo di formazione auto-supervisionata, in cui miliardi di parametri sono regolati iterativamente, tendono ad essere bravi a fornire output generalizzati: creare testo tra contesti, comprendere il significato da diversi stili di discorso e presentare idee complesse o addirittura astratte.
  
  Un modello di base può essere perfezionato per migliorarne l'accuratezza e ottimizzarne le prestazioni all'interno di un dominio specifico, come l'assistenza sanitaria o la contabilità, o un caso d'uso, come la traduzione o il riepilogo. Il processo di perfezionamento inizia con il modello di base, quindi allena ulteriormente l'LLM finale su set di dati etichettati più piccoli e precisi per affinare la sua capacità di affrontare attività specifiche utili per un settore o un'applicazione aziendale.
• Importanza del modello e della scalabilità: gli sviluppatori di LLM decidono in definitiva il numero di parametri da formare con il loro algoritmo e la quantità di dati di cui hanno bisogno per farlo in modo efficace. Più grande è il numero, più complesso è il modello risultante e, di solito, più unici, accurati e rilevanti sono gli output. Con prestazioni superiori però si ottengono costi di formazione e operativi più elevati e sfide nel ridimensionamento per servire più utenti una volta formato il modello.
  
  La scalabilità di qualsiasi distribuzione di LLM è parzialmente determinata dalla qualità del modello. L'algoritmo di formazione, l'architettura dei modelli e il set di dati scelti dagli sviluppatori di AI influenzano tutti il modo in cui i loro modelli di base ottimizzano il consumo di risorse, come memoria, processori ed energia, per eseguire le funzioni desiderate.
  
  Stanno anche emergendo nuove tecniche per ridurre le dimensioni del modello e il corpus di dati di formazione, il che semplifica i costi e la difficoltà di ridimensionamento, senza influire in modo significativo sulle prestazioni di un LLM, in particolare dove l'LLM verrà utilizzato per casi d'uso più ristretti.

Vantaggi e applicazioni di modelli linguistici di grandi dimensioni

Gli LLM sono il motore nascosto nel cofano per molti tipi di applicazioni all'avanguardia. Il pubblico ha scoperto in gran parte le loro capacità sbalorditive con l'avvento di ChatGPT, la versione basata su browser di OpenAI del modello GPT-3.5 e versioni più recenti, tra cui GPT-4o e GPT-4. I vantaggi però si estendono all'interno e attraverso l'azienda, dove gli LLM mostrano le proprie competenze in settori e divisioni aziendali che includono servizi finanziari, risorse umane, vendita al dettaglio, marketing e vendite, sviluppo software, assistenza clienti e assistenza sanitaria.

Le applicazioni aziendali più diffuse degli LLM includono chatbot per l'assistenza clienti, analisi delle opinioni dei clienti e servizi di traduzione dal suono contestuale, colloquiale e naturale. Gli LLM stanno anche eseguendo attività più specializzate dietro le quinte, come prevedere le strutture proteiche durante la ricerca farmaceutica, scrivere codice software e dare potenza agli agenti che le aziende stanno implementando sempre più per automatizzare i processi aziendali.

• Versatilità nelle applicazioni: gli LLM sono la tecnologia di base che alimenta un numero diversificato e in espansione di applicazioni rivolte ai consumatori e aziendali. Questa versatilità deriva dal processo di auto-formazione dei modelli su grandi set di dati, che rende un'intelligenza artificiale estremamente abile nell'analisi di modelli complessi all'interno dei dati per creare output pertinenti e contestuali.
  
  Le applicazioni all'avanguardia sfruttano questo attributo per eseguire attività come scrivere copie e report di marketing univoci, valutare le opinioni dei clienti, riepilogare i documenti e persino generare output non correlati al linguaggio, come immagini e audio. Gli agenti AI esemplificano in particolare la versatilità dei LLM per la loro capacità di interagire con un ambiente ed eseguire attività in tutti i domini senza conoscenze specialistiche.
  
  Il processo di perfezionamento dei modelli con formazione supervisionata amplia ulteriormente la gamma di applicazioni aziendali che possono essere basate sull'intelligenza artificiale generativa. E la RAG può rendere gli LLM più efficaci negli ambienti aziendali in quanto migliora l'accuratezza e la pertinenza dei loro output incorporando dati aziendali proprietari che possono essere continuamente aggiornati senza modificare il modello alla base.
• Miglioramento delle interazioni con i clienti: gli LLM hanno rapidamente dimostrato di essere efficaci nel dominio dell'assistenza clienti. Questo è un caso d'uso ovvio per chiunque abbia sperimentato la capacità di un LLM di tenere un dialogo rispondendo a una domanda sfumata dopo l'altra con output chiari, dettagliati e utili.
  
  Gli LLM, tuttavia, possono migliorare le interazioni con i clienti in molti modi oltre ai chatbot. Alcune aziende le utilizzano per generare e-mail, messaggi di testo o post sui social media ai clienti che pongono domande relative a prodotti, tecniche o vendite. Altre utilizzano gli LLM per tradurre richieste da clienti che parlano lingue straniere. Gli LLM possono anche essere configurati per supportare gli agenti di vendita e dell'assistenza, umani e di AI, fornendo loro informazioni utili e documentazione pertinente, riepilogando le interazioni precedenti, monitorando i clienti e documentando le interazioni.
  
  Una delle più grandi aziende di servizi professionali al mondo che operano in più di 100 Paesi ha recentemente aumentato la propria attenzione alla gestione delle relazioni con i clienti adottando applicazioni di AI generativa basate su LLM. Cercando di ottenere ulteriori approfondimenti dai sondaggi sui feedback dei clienti, l'azienda ha implementato gli LLM per analizzare il sentiment in tali risposte. L'intelligenza artificiale ora può evidenziare le tendenze e fornire ampi approfondimenti su come vengono ricevuti prodotti e servizi e su come possono essere migliorati.
• Automazione e produttività: gli LLM si stanno dimostrando estremamente efficaci nell'automazione di attività ripetitive, incluse quelle che coinvolgono decisioni troppo complesse da assumere per i modelli AI precedenti. Questa automazione può aiutare ad aumentare la produttività dei dipendenti consentendo ai lavoratori di concentrarsi su sforzi più di alto livello che richiedono un pensiero creativo e critico.
  
  Gli agenti sono una tecnologia emergente e in prima linea che sfrutta le sofisticate funzionalità di ragionamento degli LLM per guidare i flussi di lavoro con un intervento umano minimo. Queste applicazioni, basate su modelli linguistici di base, sono progettate per prendere decisioni mentre interagiscono con gli esseri umani e altri software all'interno degli ambienti aziendali e possono eseguire autonomamente attività in vari domini, generando notifiche di azioni che richiedono revisione o autorizzazione per garantire la supervisione.
  
  Gli LLM stanno anche migliorando la produttività in altri modi, tra cui fornire rapidamente informazioni rilevanti per i leader aziendali e ad altri responsabili delle decisioni, creare bozze di copia per gli esperti di marketing e scrivere codice software insieme agli sviluppatori.

Casi d'uso ed esempi di modelli linguistici di grandi dimensioni

Gli LLM vengono applicati a un numero in continua espansione di casi d'uso aziendali. Ad esempio, molte aziende ora utilizzano i chatbot come parte delle loro strategie di assistenza clienti. Grazie però alla versatilità di questi modelli, gli sviluppatori di software aziendali creativi stanno applicando la tecnologia alla base per affrontare una vasta gamma di attività che vanno oltre la semplice generazione di risposte linguistiche.

1. Automazione dell'assistenza clienti

L'assistenza clienti è l'applicazione più evidente di LLM nelle impostazioni aziendali, soprattutto per i clienti. Le interfacce utente conversazionali, o chatbot, basate su modelli linguistici possono inviare un numero quasi illimitato di richieste a tutte le ore. Ciò può aiutare a ridurre drasticamente i tempi di risposta derivanti dal personale del call center sovraccarico, una delle principali fonti di frustrazione dei clienti.

L'integrazione dei chatbot con altre applicazioni basate su LLM può automatizzare le azioni di follow-up dopo una chiamata all'assistenza, come l'invio di una parte del computer sostitutiva, di un documento o di un sondaggio. Gli LLM possono anche assistere direttamente gli agenti umani, fornendo loro informazioni tempestive, analisi del sentiment, traduzione e riepiloghi delle interazioni.

Un gestore di fondi che opera in più di 50 Paesi e 80 lingue ha beneficiato di queste funzionalità per rendere più facile per i propri clienti scoprire e scegliere i veicoli finanziari che si adattano meglio alle loro esigenze. Lo specialista di gestione degli account pensionistici ha modernizzato la propria assistenza clienti con un chatbot personalizzato che ha fornito un aumento del 150% dei livelli di assistenza e una riduzione del 30% dei costi operativi. I clienti ora possono visitare la pagina web dell'azienda e porre domande ai chatbot sui loro account in qualsiasi momento della giornata e in molte lingue.

2. Generazione e riepilogo dei contenuti

Gli LLM possono creare contenuti originali o riepilogare contenuti esistenti. Entrambi i casi d'uso sono estremamente utili per le aziende di grandi e piccole dimensioni, che stanno utilizzando l'AI generativa per scrivere rapporti, e-mail, blog, materiali di marketing e post sui social media, sfruttando al contempo la capacità degli LLM di personalizzare i contenuti generati per gruppi specifici o singoli clienti.

La sintesi condensa grandi quantità di informazioni, con sensibilità al dominio, in un formato più facile per gli esseri umani da rivedere e assorbire rapidamente. Gli LLM eseguono questa azione valutando l'importanza di varie idee all'interno di un testo e quindi estraendo sezioni chiave o generando panoramiche concise su quelle che ritengono le informazioni più rilevanti e importanti dal testo originale.

Gli LLM vengono talvolta criticati perché "riepilogano nella media", il che significa che i loro riepiloghi sono eccessivamente generici e tralasciano dettagli chiave o punti importanti di enfasi del materiale originale. È anche difficile valutare l'affidabilità dei riepiloghi e classificare di conseguenza le prestazioni di vari modelli. Tuttavia, le aziende stanno adottando con entusiasmo questa funzionalità.

Una delle principali società di comunicazioni leader nel settore del cloud ha implementato LLM per riepilogare automaticamente le trascrizioni di centinaia di ticket di assistenza e chat che si svolgono ogni giorno in quasi due dozzine di lingue. Questi riepiloghi ora aiutano i tecnici dell'assistenza a risolvere più rapidamente le sfide dei clienti e a migliorare l'esperienza complessiva.

3. Traduzione della lingua

L'intento iniziale di Google nello sviluppo dei trasformatori era quello di rendere le macchine migliori nella traduzione tra le lingue; solo in seguito il modello impressionò gli sviluppatori con le sue funzionalità più ampie. Le prime implementazioni di questa architettura da parte degli sviluppatori hanno raggiunto tale obiettivo, offrendo prestazioni ineguagliabili nella traduzione dall'inglese al tedesco con un modello che ha richiesto molto meno tempo e risorse di calcolo per la formazione rispetto ai suoi predecessori.

Gli LLM moderni sono andati ben oltre questo caso d'uso limitato. Anche se la maggior parte degli LLM non sono specificamente formati come traduttori, eccellono ancora nell'interpretare il testo in una lingua e lo ribadiscono in modo chiaro in un'altra quando formati in modo considerevole sui set di dati in entrambe le lingue. Questa svolta nell'abbattere le barriere linguistiche è estremamente preziosa per le imprese che operano oltre confine. Le aziende multinazionali utilizzano servizi linguistici avanzati, ad esempio, per sviluppare un supporto multilingue per i loro prodotti e servizi; tradurre guide, tutorial e asset di marketing e utilizzare gli asset educativi esistenti per formare i lavoratori quando si espandono in nuovi Paesi.

La strada per gli LLM

Progressi nei modelli multimodali

Un'area di ricerca attiva utilizza gli LLM come modelli di base per l'AI che genera output in modalità diverse dal linguaggio. L'impressionante versatilità degli LLM consente, attraverso un processo di perfezionamento utilizzando dati etichettati, di interpretare e creare audio, immagini e persino video. Questi modelli che ricevono prompt o generano output in modalità diverse dal linguaggio sono talvolta chiamati modelli multimodali di grandi dimensioni o LMM.

Considerazioni ambientali

Gli LLM in genere richiedono enormi quantità di potenza di calcolo per svilupparsi e operare su larga scala. Formare un singolo modello su un cluster di centinaia o talvolta migliaia di GPU in molte settimane può consumare enormi quantità di energia. E una volta distribuito un modello di successo, l'infrastruttura che esegue l'inferenza continua a richiedere elettricità sostanziale per mettere in campo query utente continue.

La formazione di GPT-4 richiedeva circa 50 gigawattora di energia. In confronto, 50 gigawattora di energia potrebbero, teoricamente, alimentare da 4.500 a 5.000 case medie statunitensi per un anno. Ora, si stima che ChatGPT consumi centinaia di megawattora ogni giorno per rispondere a milioni di query. Man mano che i modelli lingustici diventano più grandi, le preoccupazioni per il consumo di energia e la sostenibilità potrebbero crescere più pressanti. Per questo motivo, le aziende di intelligenza artificiale sono in prima linea nella ricerca di fonti di energia alternative per ridurre le loro impronte di carbonio.

Creazione di applicazioni LLM con OCI Generative AI

Oracle mette la potenza degli LLM nelle mani delle aziende senza costringerle a confrontarsi con i dettagli tecnici (o con le esigenze energetiche) di questa entusiasmante tecnologia. Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Generative AI è un servizio completamente gestito che semplifica l'implementazione degli LLM più recenti in un modo personalizzato, altamente efficace ed economico, evitando al contempo la gestione di un'infrastruttura complessa. Le aziende possono scegliere tra diversi modelli di base, quindi perfezionarli su cluster GPU dedicati con i propri dati, producendo modelli personalizzati che soddisfano al meglio le loro esigenze aziendali.

Le aziende che cercano di armeggiaredi più con la tecnologia di base stanno passando all'apprendimento automatico in Oracle Database. La piattaforma consente ai data scientist di creare rapidamente modelli semplificando e automatizzando gli elementi chiave del ciclo di vita dell'apprendimento automatico senza dover eseguire la migrazione dei dati sensibili dai database Oracle. Le funzioni includono framework di machine learning, API, apprendimento automatico utomatizzato (AutoML) e interfacce senza codice, nonché oltre 30 algoritmi nel database ad alte prestazioni per la produzione di modelli da utilizzare nelle applicazioni.

Molte organizzazioni leader sfruttano anche l'infrastruttura Oracle AI per creare i propri LLM. L'infrastruttura AI è ciò che sostiene i servizi AI di livello superiore, come OCI Generative AI, e può essere utilizzata per gli LLM più esigenti con computazione, networking e storage accelerati.

Il potenziale degli LLM di trasformare il modo in cui le aziende operano e interagiscono con i propri clienti è così grande che nuove scoperte e investimenti nella tecnologia possono spostare i mercati globali e scuotere le strategie aziendali. È importante, però, che i leader aziendali e di IT guardino oltre il clamore, comprendendo le basi di come funzionano gli LLM, nonché i loro limiti e le sfide nell'adottarli, anche mentre si sforzano di identificare i molti vantaggi tangibili che potrebbero ottenere dalla tecnologia.

Domande frequenti sugli LLM

Come vengono ottimizzati i modelli lingustici di grandi dimensioni per applicazioni specifiche?

Gli LLM sono ottimizzati per applicazioni specifiche seguendo la fase iniziale di pre-formazione che impiega l'apprendimento autonomo per sviluppare un modello di base con una fase di formazione supervisionata su una minore quantità di dati etichettati più specifici del dominio.

Quali settori beneficiano maggiormente dell'utilizzo di modelli lingustici di grandi dimensioni?

Quasi tutti i settori stanno scoprendo i vantaggi dei LLM. Sanità, servizi finanziari e vendite sono tra quelli che esplorano una varietà di casi d'uso per migliorare l'assistenza clienti e automatizzare i processi aziendali.

I modelli lingustici di grandi dimensioni possono essere integrati con i sistemi aziendali?

I modelli linguistici di grandi dimensioni vengono spesso integrati con i sistemi aziendali perfezionando i modelli di base con i dati aziendali e aumentando tali modelli con dati proprietari attraverso la Retrieval Augmented Generation.