LLM, GPT, RAG…Cosa significano gli acronimi AI? | L'intelligenza artificiale nell'attività n. 91

Di cosa parlano gli specialisti di intelligenza artificiale? Decifrare gli acronimi dell'IA

Gli specialisti di intelligenza artificiale utilizzano spesso acronimi per descrivere tecnologie e processi complessi. Vale la pena capire cosa si nasconde dietro questi termini per poter sfruttare consapevolmente le opportunità offerte dall’AI. 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 del linguaggio con il recupero delle informazioni, mentre XAI, Explainable AI, si concentra sulla trasparenza e comprensibilità delle decisioni prese dai sistemi di intelligenza artificiale. Non abbiamo bisogno di spiegare cos'è l'intelligenza artificiale oggi, ma acronimi come questi richiedono una spiegazione. Cominciamo quindi con uno degli acronimi più onnipresenti: il nome generale della tecnologia dietro ChatGPT.

LLM (modello linguistico di grandi dimensioni)

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

La formazione di LLM prevede la presentazione di esempi e l'adeguamento dei pesi per ridurre gli errori. In LLM ogni testo è rappresentato da vettori con molti numeri, che ne determinano la posizione e le relazioni nello spazio “linguaggio” del modello. Continuare il testo significa seguire i percorsi in questo spazio.

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

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

Negli affari, 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. L'utilizzo di LLM tramite chat, software dedicato o API può anche supportare la creazione di nuovi modelli e strategie di business analizzando grandi quantità di dati e identificando tendenze precedentemente invisibili.

RAG (generazione aumentata di recupero)

Il Retrieval-Augmented Generation (RAG) è una tecnica che combina il recupero semantico delle informazioni con la generazione di testo. Ciò consente al modello di trovare documenti rilevanti, come quelli di Wikipedia, fornendo un contesto che aiuta il generatore di testo a produrre risultati più accurati, più ricchi e meno soggetti a errori. RAG può essere personalizzato e la sua conoscenza interna modificata in modo efficace senza la necessità di riqualificare l'intero modello, il che è costoso e dispendioso in termini di tempo. Ciò è particolarmente utile in situazioni in cui i fatti possono evolversi nel tempo, eliminando la necessità di riqualificazione per accedere alle informazioni più recenti.

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

GPT (trasformatore generativo pre-addestrato)

Conosciamo tutti l'acronimo GPT perché è entrato a far parte del nome del chatbot AI più popolare. Ma cosa significa esattamente? Il Generative Pre-trained Transformer, GPT, è un modello di intelligenza artificiale che genera testo simile a quello creato dall'uomo prevedendo la parola successiva in una sequenza. Nel processo di apprendimento, acquisisce conoscenze da miliardi di pagine di testo scritte da esseri umani per determinare successivamente la probabilità della parola successiva.

I modelli GPT si basano su architetture di reti neurali chiamate trasformatori, che possono generare testo e rispondere alle domande in modo conversazionale. Sono utilizzati per una vasta gamma di compiti, tra cui:

• tradurre le lingue,
• documenti riassuntivi,
• generare contenuti,
• scrivere codice e molte altre attività.

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

PNL (elaborazione del linguaggio naturale)

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

Ciò costituisce la base per i menzionati LLM, RAG e GPT, consentendo loro di comprendere parole, frasi e i loro significati. Pertanto, la PNL può trasformare i dati di testo in utili informazioni aziendali. Le applicazioni di PNL hanno un ampio utilizzo, che va oltre gli assistenti AI e i chatbot, per attività come:

• analisi del sentiment – ​​permette di determinare quali emozioni sono presenti nel testo, ad esempio se un’opinione espressa sui social media è positiva, negativa o neutra,
• riepilogo dei documenti: creazione automatica di riepiloghi 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 (apprendimento automatico)

Il ML, o Machine Learning, è il ramo fondamentale dell’intelligenza artificiale. Si tratta di un campo generale che implica addestrare i computer ad apprendere dai dati senza programmarli direttamente. L’intelligenza artificiale utilizza dati e algoritmi per imitare il modo in cui gli esseri umani apprendono, acquisendo esperienza nel tempo.

Il termine “apprendimento automatico” è stato coniato da Arthur Samuel nel 1959, nel contesto delle sue ricerche sul gioco della dama. Il progresso tecnologico ha consentito la creazione di prodotti innovativi basati sul ML, come sistemi di raccomandazione e veicoli autonomi.

L'apprendimento automatico è una componente chiave della scienza dei dati e utilizza metodi statistici per prevedere e prendere decisioni in molte aziende. La domanda di Data Scientist sta crescendo insieme all’espansione dei big data. Ciò vale in particolare per gli esperti in grado di identificare questioni aziendali significative e analizzare i dati. Gli algoritmi ML vengono creati utilizzando framework di programmazione come TensorFlow e PyTorch.

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

Automazione robotica dei processi (RPA)

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

Apprendimento profondo (DL)

Il Deep Learning (DL) è un ramo avanzato del ML basato su reti neurali ispirate alla struttura del cervello umano. Queste reti imparano da grandi quantità di dati per riconoscere modelli e relazioni, quindi utilizzano questa conoscenza per fare previsioni e decisioni. DL consente l'esecuzione delle attività più complesse, come il riconoscimento delle immagini, l'identificazione degli oggetti e la classificazione in foto e video.

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

• prevedere e ottimizzare i consumi energetici,
• controllare veicoli autonomi,
• prevenire le frodi finanziarie rilevando anomalie nelle transazioni, o
• personalizzare offerte e contenuti in base alle preferenze del singolo utente.

Apprendimento per rinforzo (RL)

Il Reinforcement Learning (RL) è un tipo di machine learning (ML) in cui il modello di intelligenza artificiale apprende "da solo" attraverso prove ed errori, invece di essere addestrato da dati preparati. In altre parole, l’intelligenza artificiale si adatta attraverso le interazioni con l’ambiente, ricevendo ricompense per le azioni desiderabili e penalità per quelle inefficaci.

L’apprendimento per rinforzo è utile nei compiti in cui sappiamo esattamente quale risultato vogliamo ottenere, ma il percorso ottimale per raggiungerlo è sconosciuto o troppo difficile da programmare. Ad esempio, addestrando i robot a navigare in ambienti complessi.

Reti avversarie generative (GAN)

Le Generative Adversarial Networks (GAN) sono un sistema costituito da due reti neurali concorrenti:

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

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

AI spiegabile (XAI)

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

Acronimi dell'IA. Riepilogo

Gli acronimi AI come LLM, RAG, GPT e XAI rappresentano tecnologie avanzate che stanno cambiando il modo in cui operano le aziende. Dall’automazione dei processi alla migliore comprensione delle esigenze dei clienti: l’intelligenza artificiale apre nuove possibilità. La familiarità con questi termini è fondamentale per esplorare il campo dell’intelligenza artificiale e sfruttarne il potenziale nella tua azienda. La conoscenza di queste tecnologie consente non solo l’ottimizzazione dei processi esistenti ma anche l’esplorazione di nuove aree di innovazione e crescita.

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Autore: Robert Whitney

Esperto e istruttore di JavaScript che istruisce i dipartimenti IT. Il suo obiettivo principale è aumentare la produttività del team insegnando agli altri come cooperare efficacemente durante la programmazione.

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