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LLM, cosa sono: applicazioni dei Large Language Model per le aziende

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I Large Language Model hanno il pregio di essere utilizzabili per diversi scopi e le imprese ne faranno un uso sempre più ampio per smarcarsi le une dalle altre. Non hanno una nozione di cognizione ma sono a loro modo sorprendenti e molto più antichi di quanto si possa pensare

Pubblicato il 6 mar 2024

Giuditta Mosca

benchmark — Una cronologia dei modelli linguistici di grandi dimensioni esistenti (con una dimensione superiore a 10B) negli ultimi anni. La tempistica è stata stabilita principalmente in base alla data di rilascio (ad esempio, la data di presentazione ad arXiv) del documento tecnico per un modello. Se non c'era un documento corrispondente, impostiamo la data di un modello come prima volta della sua uscita pubblica o annuncio. Contrassegniamo gli LLM con i punti di controllo del modello disponibili pubblicamente in colore giallo. A causa del limite di spazio della figura, includiamo solo i LLM con risultati di valutazione riportati pubblicamente

I Large Language Models (LLM) sono algoritmi di deep learning capaci di riconoscere, generare, riassumere, tradurre e prevedere contenuti utilizzando grandi set di dati. La loro rilevanza attuale è stata amplificata con il rilascio di modelli come GPT-3, che ha dimostrato capacità avanzate, inclusa la scrittura di codice e l’apprendimento dai propri output.
Nonostante i cosiddetti “inverni delle AI”, i LLM hanno ripreso centralità grazie ai recenti sviluppi in machine learning e deep learning. Importanti LLM attuali includono GPT-3, LaMDA, Megatron-Turing NLG e altri, ciascuno con specifiche applicazioni e capacità.
Gli LLM presentano sfide significative, come l’alto costo di addestramento e mantenimento, la necessità di certificare la qualità dei dati e le implicazioni etiche e di privacy.

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