LLM, GPT, RAG…Cosa significano le sigle dell’IA? | IA nel business #91

Di cosa parlano gli specialisti dell’intelligenza artificiale? Decifrare le sigle dell’IA

Gli specialisti dell’IA utilizzano spesso sigle per descrivere tecnologie e processi complessi. È importante comprendere cosa si cela dietro questi termini per poter sfruttare consapevolmente le opportunità offerte dall’IA. Ad esempio, quando senti “RAG” o “XAI”, potresti non essere sicuro di cosa significhi. RAG, Retrieval-Augmented Generation, è una tecnologia che arricchisce la generazione di linguaggio con il recupero di informazioni, mentre XAI, Explainable AI, si concentra sulla trasparenza e comprensibilità delle decisioni prese dai sistemi di IA. Non è necessario spiegare cos’è l’IA oggi, ma sigle come queste richiedono spiegazione. Quindi iniziamo con una delle sigle più ubiquitarie – il nome generale della tecnologia dietro ChatGPT.

LLM (Large Language Model)

LLM, o Large Language Model, è la base per sistemi come i chatbot, che possono generare testo, codice o tradurre lingue. È un’intelligenza artificiale addestrata a stimare la probabilità di sequenze di parole, utilizzando una rete neurale con oltre 175 miliardi di parametri.

Il training di LLM implica mostrare esempi e regolare i pesi per ridurre gli errori. In LLM, ogni testo è rappresentato da vettori con molti numeri, che determinano la sua posizione e le relazioni nello spazio “linguistico” del modello. Continuare il testo significa seguire percorsi in questo spazio.

Immaginali come “super lettori” con una vasta conoscenza e la capacità di elaborare informazioni e rispondere in modo simile agli esseri umani. Esempi popolari di LLM includono:

• Gemini Pro (Google),
• GPT-4 (OpenAI), e
• Llama 2 (Meta).

Nel business, LLM può semplificare la comunicazione e il flusso di informazioni all’interno di un’azienda, ad esempio, generando automaticamente report, traducendo documenti e rispondendo alle domande dei dipendenti. Utilizzare LLM tramite chat, software dedicati o API può anche supportare la creazione di nuovi modelli e strategie aziendali analizzando grandi quantità di dati e identificando tendenze precedentemente invisibili.

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Retrieval-Augmented Generation (RAG) è una tecnica che combina il recupero di informazioni semantiche con la generazione di testo. Questo consente al modello di trovare documenti pertinenti, come quelli di Wikipedia, fornendo un contesto che aiuta il generatore di testo a produrre risultati più accurati, ricchi e meno soggetti a errori. RAG può essere personalizzato e la sua conoscenza interna può essere modificata efficacemente senza la necessità di riaddestrare l’intero modello, il che è costoso e richiede tempo. Questo è particolarmente utile in situazioni in cui i fatti possono evolversi nel tempo, eliminando la necessità di riaddestramento per accedere alle informazioni più recenti.

Fonte: DALL·E 3, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

GPT (Generative Pre-trained Transformer)

Tutti conosciamo l’acronimo GPT perché è diventato parte del nome del chatbot IA più popolare. Ma cosa significa esattamente? Generative Pre-trained Transformer, GPT, è un modello di IA che genera testo simile a quello creato dagli esseri umani prevedendo la prossima parola in una sequenza. Nel processo di apprendimento, acquisisce conoscenze da miliardi di pagine di testo scritte da esseri umani per poi determinare la probabilità della parola successiva.

I modelli GPT si basano su architetture di rete neurale chiamate transformer, che possono generare testo e rispondere a domande in modo conversazionale. Vengono utilizzati per una vasta gamma di compiti, tra cui:

• traduzione di lingue,
• riassunto di documenti,
• generazione di contenuti,
• scrittura di codice e molti altri compiti.

I modelli GPT possono essere utilizzati senza ulteriore addestramento in una tecnica chiamata Zero-shot learning, o adattati a un compito specifico attraverso l’apprendimento da pochi esempi (Few-shot learning).

NLP (Natural Language Processing)

NLP, o Natural Language Processing, è il campo che si occupa delle tecniche e delle tecnologie che consentono alle macchine di comprendere e elaborare il linguaggio umano.

Questo forma la base per i suddetti LLM, RAG e GPT, consentendo loro di comprendere parole, frasi e i loro significati. Pertanto, l’NLP può trasformare i dati testuali in utili intuizioni aziendali. Le applicazioni di NLP hanno un ampio utilizzo, estendendosi oltre gli assistenti IA e i chatbot, a compiti come:

• analisi del sentiment – consente di determinare quali emozioni sono presenti nel testo, ad esempio, se un’opinione espressa sui social media è positiva, negativa o neutra,
• riassunto di documenti – creazione automatica di riassunti di testi lunghi, che fa risparmiare tempo agli utenti,
• traduzione automatica – consente una traduzione rapida ed efficiente di testi tra diverse lingue. Ad esempio, il modello SeamlessM4T di Meta è in grado di tradurre testo e parlato tra 100 lingue.

ML (Machine Learning)

ML, o Machine Learning, è il ramo fondamentale dell’IA. È un campo generale che coinvolge l’addestramento dei computer a imparare dai dati senza programmarli direttamente. L’IA utilizza dati e algoritmi per imitare il modo in cui gli esseri umani apprendono, acquisendo esperienza nel tempo.

Il termine “machine learning” è stato coniato da Arthur Samuel nel 1959, nel contesto della sua ricerca sul gioco degli scacchi. I progressi tecnologici hanno reso possibile la creazione di prodotti innovativi basati su ML, come i sistemi di raccomandazione e i veicoli autonomi.

Il machine learning è un componente chiave della Data Science, utilizzando metodi statistici per prevedere e prendere decisioni in molte aziende. La domanda di Data Scientists sta crescendo insieme all’espansione dei big data. Questo si applica particolarmente agli esperti capaci di identificare domande aziendali significative e analizzare i dati. Gli algoritmi ML vengono creati utilizzando framework di programmazione come TensorFlow e PyTorch.

Fonte: DALL·E 3, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Robotic Process Automation (RPA)

RPA, o Robotic Process Automation, è una tecnologia di automazione in cui i computer imitano le azioni umane eseguite in programmi e applicazioni specifiche. RPA è un’applicazione pratica dell’IA che influisce direttamente sull’efficienza operativa. Automatizza compiti di routine, come l’inserimento di dati o il servizio clienti, consentendo alle aziende di concentrarsi su attività più strategiche.

Deep Learning (DL)

Deep Learning (DL) è un ramo avanzato del ML che si basa su reti neurali ispirate alla struttura del cervello umano. Queste reti apprendono da enormi quantità di dati per riconoscere schemi e relazioni, e poi utilizzano questa conoscenza per fare previsioni e prendere decisioni. DL consente l’esecuzione dei compiti più complessi, come il riconoscimento delle immagini, l’identificazione degli oggetti e la classificazione in foto e video.

Di conseguenza, DL è cruciale per lo sviluppo di tecnologie come:

• previsione e ottimizzazione del consumo energetico,
• controllo dei veicoli autonomi,
• prevenzione delle frodi finanziarie rilevando anomalie nelle transazioni, o
• personalizzazione delle offerte e dei contenuti in base alle preferenze individuali degli utenti.

Reinforcement Learning (RL)

Reinforcement Learning (RL) è un tipo di machine learning (ML) in cui il modello di IA impara “da solo” attraverso tentativi ed errori, invece di essere addestrato su dati preparati. In altre parole, l’IA si adatta attraverso interazioni con l’ambiente, ricevendo ricompense per azioni desiderabili e penalità per quelle inefficaci.

Il Reinforcement Learning è utile in compiti in cui sappiamo esattamente quale risultato vogliamo ottenere, ma il percorso ottimale per raggiungerlo è sconosciuto o troppo difficile da programmare. Ad esempio, addestrare i robot a navigare in ambienti complessi.

Generative Adversarial Networks (GANs)

Generative Adversarial Networks (GANs) è un sistema composto da due reti neurali in competizione:

• Generatore, che crea nuovi dati, come immagini o testo,
• Discriminatore, che cerca di distinguere i dati reali da quelli generati.

Questa competizione motiva entrambe le reti a migliorare, portando a risultati sempre più realistici e creativi.

Explainable AI (XAI)

Explainable AI (XAI) è un acronimo poco conosciuto ma molto importante nel campo dell’intelligenza artificiale. È un approccio all’IA che si concentra sulla fornitura di spiegazioni chiare e comprensibili per le azioni o le decisioni prese dai sistemi di IA. XAI è cruciale per lo sviluppo responsabile dell’IA: trasparenza, conformità alle normative legali, sicurezza e supporto all’innovazione.

Sigle IA. Riepilogo

Le sigle IA come LLM, RAG, GPT e XAI rappresentano tecnologie avanzate che stanno cambiando il modo in cui le aziende operano. Dall’automazione dei processi a una migliore comprensione delle esigenze dei clienti – l’IA apre nuove possibilità. La familiarità con questi termini è fondamentale per orientarsi nel campo dell’intelligenza artificiale e sfruttarne il potenziale nella propria azienda. La conoscenza di queste tecnologie consente non solo l’ottimizzazione dei processi esistenti, ma anche l’esplorazione di nuove aree per l’innovazione e la crescita.

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