Cosa sono i modelli linguistici di grandi dimensioni?
I modelli linguistici di grandi dimensioni, conosciuti anche come LLM, sono modelli di deep learning di volume considerevole, preaddestrati su grandi quantità di dati. Il trasformatore sottostante è un insieme di reti neurali costituite ciascuna da un encoder e un decoder con capacità di auto-attenzione. Encoder e decoder estraggono i significati da una sequenza di testo e comprendono le relazioni tra parole e frasi in essa contenute.
Gli LLM Transformer sono in grado di ricevere training senza supervisione; una spiegazione più precisa è che imparano da soli. È attraverso questo processo che i trasformatori imparano a comprendere grammatica, lingue e conoscenze di base.
A differenza delle precedenti reti neurali ricorrenti (RNN), che elaboravano in sequenza gli input, i trasformatori elaborano intere sequenze in parallelo. Ciò consente ai data scientist di utilizzare le GPU per fornire training a LLM basati su trasformatori, riducendone significativamente i tempi.
L'architettura a trasformatori delle reti neurali permette l’utilizzo di modelli molto grandi, spesso composti da centinaia di miliardi di parametri. Tali modelli su larga scala possono assorbire enormi quantità di dati, spesso da Internet, ma anche da fonti come il Common Crawl, che comprende oltre 50 miliardi di pagine web, e Wikipedia, che ha circa 57 milioni di pagine.
Perché i modelli linguistici di grandi dimensioni sono importanti?
I modelli linguistici di grandi dimensioni sono incredibilmente flessibili. Un modello può eseguire attività completamente diverse tra loro, come rispondere a domande, riassumere documenti, tradurre lingue e completare frasi. Gli LLM hanno il potenziale per rivoluzionare la creazione di contenuti e il modo in cui le persone utilizzano motori di ricerca e assistenti virtuali.
Per quanto non siano perfetti, gli LLM stanno dimostrando una notevole capacità di effettuare previsioni sulla base di un numero relativamente piccolo di richieste o input. I LLM possono essere utilizzati per l'IA generativa (intelligenza artificiale), per produrre contenuti basati su informazioni fornite in linguaggio umano.
Gli LLM sono grandi, molto grandi. Possono valutare miliardi di parametri e possono essere utilizzati in molti modi. Ecco alcuni esempi:
- Il modello GPT-3 di Open AI ha 175 miliardi di parametri. Suo cugino, ChatGPT, è in grado di identificare modelli dai dati e generare informazioni naturali e leggibili. Sebbene non conosciamo le dimensioni di Claude 2, può ricevere input fino a 100.000 token per ogni prompt, il che significa che può lavorare con centinaia di pagine di documentazione tecnica, o persino su un intero libro.
- Il modello Jurassic-1 di AI21 Labs ha 178 miliardi di parametri, un vocabolario simbolico di 250.000 parti di parole e simili capacità di conversazione.
- Il modello Command di Cohere ha funzionalità simili e può lavorare in più di 100 lingue diverse.
- Paradigm di LightOn offre modelli di base con funzionalità dichiarate che superano quelle di GPT-3. Tutti questi LLM sono dotati di API che consentono agli sviluppatori di creare applicazioni AI generative esclusive.
Come funzionano i modelli linguistici di grandi dimensioni?
Un fattore chiave nel funzionamento degli LLM è il modo in cui rappresentano le parole. Le forme precedenti di machine learning utilizzavano una tabella numerica per rappresentare ogni parola. Tuttavia, questa forma di rappresentazione non è in grado di riconoscere relazioni tra parole, come quelle con significati simili. Questa limitazione è stata superata utilizzando vettori multidimensionali, comunemente denominati incorporamenti di parole, per rappresentare le parole in modo che quelle con significati contestuali simili o con altre relazioni siano vicine tra loro nello spazio vettoriale.
Utilizzando gli incorporamenti di parole, i trasformatori possono elaborare preventivamente il testo come rappresentazioni numeriche tramite l'encoder, comprendendo il contesto di parole e frasi con significati simili, nonché altre relazioni tra parole come parti del discorso. È quindi possibile per i LLM applicare questa conoscenza del linguaggio tramite il decoder per produrre un output unico.
Cosa sono le applicazioni dei modelli linguistici di grandi dimensioni?
Esistono molte applicazioni pratiche per i LLM.
Scrittura di testi
Oltre a GPT-3 e ChatGPT, Claude, Llama 2, Cohere Command e Jurassiccan possono scrivere testi originali. AI21 Wordspice suggerisce modifiche alle frasi originali per migliorare stile e voce.
Risposte in base alle conoscenze
Spesso definita elaborazione del linguaggio naturale ad alta intensità di conoscenza (KI-NLP), la tecnica si riferisce a LLM in grado di rispondere a domande specifiche attraverso l’aiuto degli archivi digitali. Un esempio è la capacità di AI21 Studio playground di rispondere a domande di cultura generale.
Classificazione del testo
Utilizzando il clustering, i LLM possono classificare testi con significati o sentimenti simili. Gli usi includono la misurazione del sentimento dei clienti, la determinazione della relazione tra i testi e la ricerca di documenti.
Generazione di codice
I LLM sono esperti nella generazione di codice da istruzioni in linguaggio naturale. Amazon Q Developer può scrivere codice in Python, JavaScript, Ruby e molti altri linguaggi di programmazione. Altre applicazioni di codifica includono la creazione di query SQL, la scrittura di comandi shell e la progettazione di siti web.
Generazione del testo
Allo stesso modo della generazione di codice, la generazione di testo può completare frasi incomplete, scrivere documentazione di prodotto o, come Alexa Create, scrivere una breve storia per bambini.
Come ricevono il training i modelli linguistici di grandi dimensioni?
Le reti neurali basate su trasformatori sono molto grandi. Queste reti contengono diversi nodi e livelli. Ogni nodo di un livello ha connessioni a tutti i nodi del livello successivo, ognuno dei quali ha un peso e un orientamento. I pesi e gli orientamenti, insieme agli incorporamenti, sono noti come parametri del modello. Le grandi reti neurali basate su trasformatori possono avere miliardi e miliardi di parametri. La dimensione del modello è generalmente determinata da una relazione empirica tra la dimensione del modello, il numero di parametri e il volume dei dati di training.
Il training viene eseguito utilizzando enormi quantità di dati di alta qualità. Durante il training, il modello regola iterativamente i valori dei parametri fino a quando non prevede correttamente il token successivo e la sequenza precedente di token di input. Lo fa attraverso tecniche di autoapprendimento che insegnano al modello come regolare i parametri, per massimizzare la probabilità dei token successivi negli esempi di training.
Una volta ricevuto il training, i LLM possono essere facilmente adattati per eseguire più attività utilizzando set relativamente piccoli di dati supervisionati, un processo definito di ottimizzazione.
Esistono tre modelli comuni di apprendimento:
- Apprendimento zero-shot; i LLM di base possono rispondere a un'ampia gamma di richieste senza ricever un training esplicito, spesso tramite istruzioni, per quanto la precisione della risposta possa variare.
- Apprendimento con pochi elementi: fornendo alcuni esempi di training pertinenti, le prestazioni del modello di fondazione migliorano significativamente in quell'area specifica.
- Ottimizzazione: si tratta di un'estensione dell’apprendimento con pochi elementi, in quanto i data scientist addestrano un modello di base per regolarne i parametri con dati aggiuntivi relativi all'applicazione specifica.
Qual è il futuro dei LLM?
L'introduzione di modelli linguistici di grandi dimensioni come ChatGPT, Claude 2 e Llama 2, in grado di rispondere a domande e generare testo, mostra interessanti possibilità per il futuro. Lentamente ma inesorabilmente, i LLM si stanno avvicinando a prestazioni simili a quelle umane. Il successo immediato di questi LLM dimostra un vivo interesse rivolto agli LLM di tipo robotico che emulano e, in alcuni contesti, superano il cervello umano. Ecco alcune riflessioni sul futuro degli LLM,
Capacità aumentate
Per quanto siano notevoli, l'attuale livello di tecnologia non è perfetto e gli LLM non sono infallibili. Tuttavia, le versioni più aggiornate avranno una maggiore precisione e funzionalità migliori, man mano che gli sviluppatori imparano a potenziare le loro prestazioni, riducendo i pregiudizi ed eliminando le risposte errate.
Formazione audiovisiva
Mentre gli sviluppatori addestrano la maggior parte degli LLM utilizzando testo, alcuni hanno iniziato ad addestrare modelli utilizzando input video e audio. Questo tipo di training dovrebbe portare a uno sviluppo più rapido del modello e aprire nuove possibilità in termini di utilizzo di LLM per veicoli autonomi.
Trasformazione dell'ambiente di lavoro
I LLM sono un fattore dirompente che cambierà l’ambiente di lavoro. I LLM ridurranno probabilmente le attività monotone e ripetitive, nello stesso modo in cui lo hanno fatto i robot per le attività di produzione ripetitive. Le possibilità includono attività d'ufficio ripetitive, chatbot per il servizio clienti e semplici operazioni di copywriting automatizzato.
IA conversazionale
Gli LLM miglioreranno senza dubbio le prestazioni degli assistenti virtuali automatizzati come Alexa, Google Assistant e Siri. Saranno in grado di interpretare meglio l'intento dell'utente e rispondere a comandi sofisticati.
In che modo AWS può aiutare con i LLM?
AWS offre diverse opzioni agli sviluppatori di modelli linguistici di grandi dimensioni. Amazon Bedrock è il modo più semplice per creare e scalare applicazioni di IA generativa con LLM. Amazon Bedrock è un servizio completamente gestito che mette a disposizione i modelli di fondazione (FM) delle principali startup di IA e di Amazon attraverso un'API, così puoi scegliere tra diversi LLM quello più adatto al tuo caso d’uso.
Amazon SageMaker JumpStart è un hub di machine learning con modelli di fondazione, algoritmi integrati e soluzioni ML predefinite che puoi implementare con pochi clic. Con SageMaker JumpStart puoi accedere a modelli beneficiari di pre-training, inclusi i modelli di fondazione, per eseguire attività come il riepilogo degli articoli e la generazione di immagini. I modelli pre-addestrati sono completamente personalizzabili in base al tuo caso d'uso con i tuoi dati e possono essere facilmente implementati nella produzione con l'interfaccia utente o l'SDK.
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