Cosa sono i modelli linguistici di grandi dimensioni?

Un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM, Large Language Model) è un tipo di intelligenza artificiale che utilizza tecniche di machine learning per comprendere e generare linguaggio umano. Gli LLM sono strumenti di grande utilità per le aziende e le organizzazioni che puntano ad automatizzare e migliorare la comunicazione e l'elaborazione dei dati. 

Gli LLM utilizzano modelli basati su reti neurali e tecniche di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per calcolare e generare i loro risultati. L'NLP è una branca dell'intelligenza artificiale che si occupa principalmente di programmare i computer per far sì che comprendano, interpretino e generino testi. Queste capacità permettono poi ai modelli LLM di svolgere attività quali text analysis, sentiment analysis, traduzione e riconoscimento vocale.

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L'intero ciclo di vita di un LLM prevede diverse fasi, tra cui:

Preparazione dei dati. Raccolta, pulizia e organizzazione dei dati non elaborati per l'addestramento dell'LLM. Questo passaggio prevede la pulizia dei dati (rimuovendo duplicati ed errori), il filtraggio dei dati (rimuovendo contenuti distorti, osceni o protetti da copyright) e la tokenizzazione (scomponendo il testo in unità comprensibili per il modello). 

Addestramento. Gli LLM permettono di comprendere il linguaggio sviluppando conoscenze attraverso l'addestramento. La prima fase dell'addestramento di un LLM è chiamata preaddestramento e prevede un metodo chiamato apprendimento autosupervisionato (SSL, Self-Supervised Learning). L'SSL è un tipo di addestramento non supervisionato che implica il fornire al modello di machine learning un set di dati non elaborati (centinaia di miliardi di parole e frasi) da studiare e da usare come esempio. 

Successivamente, un LLM continua il percorso di addestramento con il fine tuning e l'allineamento. Questo viene spesso fatto utilizzando metodi come:

• Apprendimento supervisionato: fornisci al modello un set di dati in cui tutti i dati di input sono etichettati con la risposta corretta. Il suo compito è studiare la relazione tra i dati di input e l'etichetta corretta. L'apprendimento supervisionato può aiutare a prevedere cosa accadrà.
• Apprendimento per perfezionamento: assegni al modello un obiettivo e un set di regole, ma non i dati etichettati. Il suo compito è imparare interagendo e venendo "premiato" o "penalizzato" per le sue azioni. L'apprendimento per perfezionamento può aiutare a fornire suggerimenti sulle azioni successive da intraprendere.

Durante l'addestramento, il computer estrae informazioni dai dati, crea connessioni e "apprende" il linguaggio. Al termine di questo tipo di addestramento si ottiene un modello in grado di individuare relazioni complesse tra parole e frasi. 

Inferenza. Una volta addestrato, il modello entra nella fase dell'inferenza. A questo punto, l'LLM è in grado di elaborare i dati direttamente dal vivo per eseguire previsioni in tempo reale. Questo è il momento in cui un server di inferenza diventa fondamentale. 

Un server di inferenza, eseguito all'interno dell'infrastruttura cloud, funge da ponte tra l'hardware e l'applicazione lato utente. Il suo ruolo è ottimizzare il modello gestendo le richieste di risorse e assicurando che l'elaborazione avvenga il più rapidamente possibile. 

Uno dei principali strumenti in questo ambito è vLLM. vLLM è un motore e server di inferenza, efficiente in termini di memoria, progettato per aumentare la velocità e la potenza di elaborazione dei modelli linguistici di grandi dimensioni in un ambiente con cloud ibrido.

Gli LLM richiedono risorse notevoli

Poiché calcolano in continuo le probabilità per trovare connessioni tra le parole, gli LLM richiedono notevoli risorse di elaborazione. Una delle risorse da cui traggono la capacità di elaborazione di cui necessitano sono le unità di elaborazione grafica (GPU). Una GPU è un componente hardware specializzato progettato per gestire complesse attività di elaborazione in parallelo e questo ne fa lo strumento ideale per quei modelli di machine learning e deep learning che richiedono elevate capacità di elaborazione, come un LLM.

Se disponi di poche risorse, LoRA e QLoRA sono tecniche di fine tuning efficienti in termini di risorse che possono aiutare gli utenti a ottimizzare le tempistiche e le risorse di elaborazione.

Alcune tecniche possono aiutare a comprimere i modelli per ottimizzare la velocità, senza compromettere la precisione.

Gli LLM e i trasformatori

Le GPU sono fondamentali anche perché accelerano l'addestramento e il funzionamento dei trasformatori, un tipo di architettura software progettata appositamente per le attività di NLP e utilizzata dalla maggior parte degli LLM. I trasformatori sono componenti essenziali per i modelli fondativi degli LLM più conosciuti, come ChatGPT, Claude e Gemini.

Un'architettura di trasformatori è in grado di migliorare la capacità di un modello di machine learning perché consente di individuare le relazioni contestuali e le dipendenze fra gli elementi in una sequenza di dati, come ad esempio le parole in una frase. Per fare ciò, utilizza dei meccanismi di auto-attenzione, chiamati anche parametri, che permettono al modello di stabilire l'importanza dei diversi elementi in una sequenza e quindi di analizzare meglio le relazioni e di generare previsioni più accurate. I parametri definiscono i limiti e tali limiti sono essenziali perché gli algoritmi di deep learning possano comprendere l'enorme quantità di dati che si trovano a elaborare.

Un'architettura di trasformatori conta milioni o addirittura miliardi di parametri che permettono di identificare i complessi schemi e le sfumature del linguaggio naturale. Infatti, l'appellativo "di grandi dimensioni" che contraddistingue questi modelli linguistici si riferisce proprio all'elevato numero di parametri necessari al loro funzionamento.

Gli LLM e il deep learning

I trasformatori e i parametri, che sono alla base del processo di apprendimento non supervisionato degli LLM, fanno parte di una categoria di apprendimento più ampia definita deep learning. Il deep learning è una tecnica di intelligenza artificiale che insegna ai computer a elaborare dati mediante algoritmi modellati sul funzionamento del cervello umano. Noto anche come apprendimento neurale profondo o reti neurali profonde, insegna ai computer a imparare tramite l'osservazione, simulando le modalità di acquisizione delle conoscenze tipiche degli esseri umani. 

Il cervello umano contiene molti neuroni interconnessi, che fungono da messaggeri quando vengono elaborate informazioni (o dati). Tali neuroni utilizzano impulsi elettrici e segnali chimici per comunicare tra loro e trasmettere le informazioni alle diverse aree del cervello. 

Le reti neurali artificiali (ANN, Artificial Neural Network), ovvero l'architettura alla base del deep learning, funzionano in maniera analoga ma sono formate da neuroni artificiali costituiti da moduli software chiamati nodi. I nodi utilizzano calcoli matematici (al posto dei segnali chimici cerebrali) per comunicare e trasmettere le informazioni all'interno del modello.

Scopri come funzionano i LLM

I moderni LLM sono in grado di comprendere e riprodurre il linguaggio naturale in modi assolutamente impensabili fino a non molto tempo fa. Oggi questi modelli di machine learning possono infatti generare testi, riassumere contenuti, tradurre, riscrivere, classificare, categorizzare, analizzare e molto altro. Si tratta dunque di un set di strumenti di notevole efficacia per aumentare la creatività, migliorare la produttività e risolvere problemi complessi.

Cos'è Models-as-a-Service?

In contesti aziendali gli scenari di utilizzo più comuni degli LLM sono:

Automazione ed efficienza

Gli LLM possono supportare o occuparsi integralmente di attività collegate all'utilizzo del linguaggio, come assistenza clienti, analisi dei dati e creazione di contenuti. In questo modo si riducono i costi operativi e si alleggerisce il lavoro delle risorse umane che possono dedicarsi ad attività strategiche. 

Generazione di informazioni

Gli LLM sono in grado di analizzare grandi volumi di dati in formato testuale. Questo consente alle aziende di comprendere meglio le tendenze di mercato e i feedback dei clienti estrapolando dati da fonti quali social media, recensioni, articoli e prendere quindi decisioni informate.

Miglioramento dell'esperienza dell'utente

Grazie agli LLM le aziende possono offrire contenuti altamente personalizzati ai loro clienti; il che migliora l'interesse e l'esperienza dell'utente. Alcuni esempi in questo senso sono: l'utilizzo di chatbot per offrire assistenza 24 ore su 24, la personalizzazione dei messaggi pubblicitari in base al tipo di utente o la traduzione per agevolare le comunicazioni internazionali. 

Scopri gli scenari di utilizzo dell'IA generativa

I vantaggi dell'applicazione di LLM in contesti aziendali sono numerosi, ma gli LLM presentano anche dei limiti che occorre tenere in considerazione:

Costi

Sono necessarie molte risorse per sviluppare, addestrare e distribuire sistemi di questo tipo. Ecco perché spesso gli LLM vengono creati a partire da modelli fondativi preaddestrati con capacità di NLP, cioè modelli che hanno già una comprensione di base del linguaggio e su cui si possono costruire LLM più sofisticati. L'uso degli LLM con licenza open source è gratuito, il che li rende ideali per le organizzazioni che altrimenti non potrebbero permettersi di investire nello sviluppo autonomo di un modello linguistico di grandi dimensioni.

Velocità

I prompt degli LLM possono essere complessi e non uniformi. In genere richiedono grandi risorse di elaborazione e storage per elaborare grandi quantità di dati. Un framework IA open source come llm-d consente agli sviluppatori di utilizzare tecniche come l'inferenza distribuita per supportare le crescenti richieste di modelli di ragionamento sofisticati e di grandi dimensioni come gli LLM.

L'inferenza distribuita e il framework llm-d elaborano i carichi di lavoro di IA distribuendo il lavoro di inferenza su un parco hardware con un'architettura modulare. In questo modo l'inferenza del modello è più rapida. 

Privacy e sicurezza

Per funzionare, gli LLM devono avere accesso a molte informazioni che spesso includono i dati personali del cliente o dati aziendali proprietari. Si tratta di un aspetto di cui tenere particolarmente conto se il modello che si intende utilizzare è accessibile a un provider di terze parti.

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Precisione e bias

Se un modello di deep learning è addestrato a partire da dati contenenti bias in termini statistici o che non forniscono una rappresentazione veritiera della popolazione, il risultato può essere non corretto. I bias umani esistenti purtroppo vengono spesso trasferiti all'intelligenza artificiale, con il conseguente rischio di algoritmi discriminatori e risultati pregiudiziosi. Per le aziende che usufruiscono dell'IA per migliorare produttività e prestazioni, è quindi essenziale che siano attuate strategie che riducano i bias. Per farlo, sono necessari innanzitutto processi di progettazione inclusivi e una maggiore attenzione alla diversità di rappresentazione all'interno dei dati raccolti.

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Vantaggi e limiti degli LLM

I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) offrono vantaggi significativi nella comprensione e nella generazione del linguaggio naturale, consentendo la creazione di contenuti versatili, aumentando la produttività degli sviluppatori tramite l'assistenza del codice ed eseguendo attività come sintesi e traduzione. Sono eccellenti nell'analisi dei dati, offrono soluzioni scalabili e migliorano la personalizzazione. Tuttavia, i principali limiti includono la tendenza alle "allucinazioni" e alle inesattezze dei fatti, la mancanza di conoscenze in tempo reale e le difficoltà con ragionamenti complessi. Presentano anche problemi relativi a bias intrinseci, costi di elaborazione elevati, il cosiddetto problema della "scatola nera", intesa come mancanza di trasparenza, e rischi per la privacy e la sicurezza dei dati. A questo si aggiungono il potenziale comportamento non deterministico e all'eccessiva dipendenza.

Governance e considerazioni etiche nell'uso dell'IA

La governance e le considerazioni etiche rappresentano sfide significative per le organizzazioni che utilizzano gli LLM, principalmente a causa delle loro potenti funzionalità e del potenziale dannoso. Dal punto di vista etico, una preoccupazione fondamentale sono i bias, poiché gli LLM apprendono da vasti set di dati che possono riflettere e amplificare i pregiudizi della società, portando a risultati discriminatori. Le "allucinazioni" sono un altro problema tale per cui gli LLM possono presentare in modo convincente informazioni false. Il deployment etico richiede meccanismi che riducano al minimo la disinformazione attraverso dichiarazioni di non responsabilità e controlli dell'accuratezza dei fatti, soprattutto in settori critici come quello sanitario o finanziario.

Gli ulteriori aspetti da considerare sono:

• La natura a "scatola nera" di molti LLM ostacola la trasparenza e l'esplicabilità
• Il rischio di utilizzo non corretto e di generazione di contenuti dannosi per produrre contenuti tossici o illegali
• Preoccupazioni relative alla proprietà intellettuale (PI) e al copyright
• Rischi legati alla privacy e alla fuga di dati

Governance dell'IA

La governance dell'IA è fondamentale per lo sviluppo e la supervisione responsabili degli LLM, poiché garantisce che siano in linea con i valori aziendali e i requisiti legali. Con la rapida evoluzione delle normative sull'IA, le organizzazioni devono dare la priorità alla conformità alle leggi sulla privacy dei dati (come il GDPR e l'HIPAA). A queste si aggiungono i nuovi requisiti specifici dell'IA, che spesso impongono una solida gestione dei rischi, la governance dei dati, la supervisione umana e un'affidabile sicurezza informatica per i sistemi di IA. È inoltre essenziale definire framework di responsabilità chiari, che definiscano chi è responsabile delle prestazioni e dell'impatto degli LLM, dallo sviluppo al deployment, con strategie imprescindibili per le decisioni critiche in cui l'uomo è parte integrante del ciclo.

Se vuoi che gli LLM restituiscano output basati su dati esterni, hai a disposizione diverse opzioni: 

• La Retrieval-Augmented Generation (RAG) è un'architettura che arricchisce la knowledge base di un LLM integrando i dati provenienti dalle fonti scelte. Può includere repository di dati, raccolte di testi o documentazione preesistente.
• Agentic AI combina l'automazione con le funzionalità creative di un LLM. Il modo in cui gli agenti comunicano con gli strumenti prevede l'orchestrazione, con flussi o grafici a seconda del framework utilizzato. Grazie a questo approccio, il modello LLM è in grado di "pensare" e stabilire la risposta migliore alla richiesta. Ad esempio, se è possibile rispondere a un quesito con le informazioni disponibili o se occorre una ricerca esterna.
• Il Model Context Protocol (MCP) è un metodo che consente agli agenti di IA di collegarsi a fonti esterne. MCP è un protocollo open source che può integrare la RAG e fare un ulteriore passo avanti, consentendo la connessione e la comunicazione bidirezionali tra le applicazioni di IA e i servizi esterni. 

Sia i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) che quelli di piccole dimensioni (SLM) sono tipi di sistemi di intelligenza artificiale (IA) addestrati a interpretare il linguaggio umano, compresi i linguaggi di programmazione. In genere, le differenze principali sono la dimensione dei set di dati su cui sono addestrati, i diversi processi utilizzati per addestrarli e i costi e benefici di inizio per diversi scenari di utilizzo.

Scopri di più sulle differenze tra LLM e SLM

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Grazie alle soluzioni per l'IA di Red Hat, le organizzazioni possono:

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Red Hat AI fornisce l'accesso a un repository di modelli di terze parti convalidati per essere eseguiti in modo efficiente sulla nostra piattaforma. Questo set di modelli pronti all'uso viene eseguito attraverso scenari di pianificazione della capacità, aiutandoti a prendere decisioni informate per gli scenari di utilizzo specifici del tuo dominio. 

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