Grandi modelli linguistici

Large Language Models (LLM): i primi 3 metodi più importanti

I modelli di linguaggio di grandi dimensioni hanno recentemente acquisito un'importanza enorme dopo che il loro caso d'uso altamente competente ChatGPT è diventato un successo dall'oggi al domani. Vedendo il successo di ChatGPT e di altri ChatBot, una moltitudine di persone e organizzazioni si è interessata a esplorare la tecnologia alla base di tale software.

I modelli di linguaggio di grandi dimensioni sono la spina dorsale di questo software che consente il funzionamento di varie applicazioni di elaborazione del linguaggio naturale come la traduzione automatica, il riconoscimento vocale, la risposta alle domande e il riepilogo del testo. Impariamo di più su LLM e su come ottimizzarlo per ottenere i migliori risultati.

Cosa sono i Large Language Models o ChatGPT?

I modelli di linguaggio di grandi dimensioni sono modelli di apprendimento automatico che sfruttano reti neurali artificiali e grandi silos di dati per alimentare le applicazioni NLP. Dopo essersi addestrato su grandi quantità di dati, LLM acquisisce la capacità di catturare varie complessità del linguaggio naturale, che ha ulteriormente utilizzato per:

  • Generazione di nuovo testo
  • Riassunto di articoli e brani
  • Estrazione dei dati
  • Riscrivere o parafrasare il testo
  • Classificazione dei dati

Alcuni esempi popolari di LLM sono BERT, Chat GPT-3 e XLNet. Questi modelli vengono addestrati su centinaia di milioni di testi e possono fornire soluzioni valide a tutti i tipi di richieste di utenti distinti.

Casi d'uso popolari di modelli linguistici di grandi dimensioni

Ecco alcuni dei casi d'uso principali e più diffusi di LLM:

Casi d'uso di modelli di linguaggio di grandi dimensioni

  1. Generazione di testo

    I modelli di linguaggio di grandi dimensioni utilizzano l'intelligenza artificiale e la conoscenza della linguistica computazionale per generare automaticamente testi in linguaggio naturale e completare vari requisiti comunicativi degli utenti come scrivere articoli, canzoni o persino chattare con gli utenti.

  2. Traduzione automatica

    Gli LLM possono essere utilizzati anche per tradurre il testo tra due lingue qualsiasi. I modelli sfruttano gli algoritmi di deep learning, come le reti neurali ricorrenti, per apprendere la struttura linguistica delle lingue di origine e di destinazione. Di conseguenza, vengono utilizzati per tradurre il testo di partenza nella lingua di destinazione.

  3. Creazione di contenuti

    Gli LLM hanno ora consentito alle macchine di creare contenuti coerenti e logici che possono essere utilizzati per generare post di blog, articoli e altre forme di contenuto. I modelli utilizzano la loro vasta conoscenza del deep learning per comprendere e strutturare il contenuto in un formato unico e leggibile per gli utenti.

  4. Analisi del sentimento

    È un entusiasmante caso d'uso di Large Language Models in cui il modello viene addestrato per identificare e classificare stati emotivi e sentimenti in testo etichettato. Il software è in grado di rilevare emozioni come positività, negatività, neutralità e altri sentimenti complessi che possono aiutare a ottenere informazioni dettagliate sulle opinioni e recensioni dei clienti su diversi prodotti e servizi.

  5. Comprensione, sintesi e classificazione del testo

    Gli LLM forniscono un quadro pratico per il software AI per comprendere il testo e il suo contesto. Addestrando il modello a comprendere e analizzare grandi quantità di dati, LLM consente ai modelli di intelligenza artificiale di comprendere, riassumere e persino classificare il testo in diverse forme e modelli.

  6. Risposta alla domanda

I Large Language Models consentono ai sistemi di QA di rilevare e rispondere con precisione alla query in linguaggio naturale di un utente. Una delle applicazioni più popolari di questo caso d'uso è ChatGPT e BERT, che analizzano il contesto di una query e cercano in un ampio corpus di testi per trovare risposte pertinenti alle domande degli utenti.

[Leggi anche: Il futuro dell'elaborazione del linguaggio: modelli ed esempi di linguaggi di grandi dimensioni ]

3 condizioni essenziali per il successo degli LLM

Le seguenti tre condizioni devono essere soddisfatte accuratamente per migliorare l'efficienza e garantire il successo dei tuoi modelli di linguaggi di grandi dimensioni:

  1. Presenza di enormi quantità di dati per l'addestramento dei modelli

    LLM necessita di grandi quantità di dati per addestrare modelli che forniscano risultati efficienti e ottimali. Esistono metodi specifici, come il transfer learning e il pre-training auto-supervisionato, che gli LLM sfruttano per migliorare le loro prestazioni e precisione.

  2. Costruire strati di neuroni per facilitare schemi complessi ai modelli

    Un Large Language Model deve comprendere vari strati di neuroni appositamente addestrati per comprendere gli intricati schemi nei dati. I neuroni negli strati più profondi possono comprendere meglio schemi complessi rispetto agli strati più superficiali. Il modello può apprendere l'associazione tra le parole, gli argomenti che compaiono insieme e la relazione tra le parti del discorso.

  3. Ottimizzazione di LLM per attività specifiche dell'utente

    Gli LLM possono essere ottimizzati per attività specifiche modificando il numero di livelli, neuroni e funzioni di attivazione. Ad esempio, un modello che prevede la parola seguente nella frase di solito utilizza meno livelli e neuroni rispetto a un modello progettato per generare nuove frasi da zero.

Esempi popolari di modelli linguistici di grandi dimensioni

Ecco alcuni esempi importanti di LLM ampiamente utilizzati in diversi settori verticali:

Diversi tipi di modelli linguistici di grandi dimensioni

Image Source: Verso la scienza dei dati

Conclusione

Gli LLM vedono il potenziale per rivoluzionare la PNL fornendo capacità e soluzioni di comprensione del linguaggio solide e accurate che offrono un'esperienza utente senza interruzioni. Tuttavia, per rendere gli LLM più efficienti, gli sviluppatori devono sfruttare dati vocali di alta qualità per generare risultati più accurati e produrre modelli di intelligenza artificiale altamente efficaci.

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