L’evoluzione dei modelli di linguaggio, che sfruttano la modularità intrinseca dei sistemi neurali per operazioni chiave come routing, combinazione e aggiornamento. Questo approccio promette un’AI più adattabile, interpretabile ed efficiente, aprendo nuove prospettive per il futuro dei LLM
Illustrazione di un modello di fondazione configurabile composto da mattoncini emergenti e personalizzati. Per una data istruzione, si selezionano e si combinano piccoli mattoncini per costruire un modello efficiente specifico per l'istruzione con una perdita minima di prestazioni
I modelli di fondazione configurabili rappresentano un significativo passo avanti nell’architettura dei grandi modelli linguistici (LLM), offrendo una soluzione promettente alle sfide di efficienza computazionale e scalabilità. Secondo quanto riportato da Zhang et al. in “Configurable Foundation Models: Building LLMs from a Modular Perspective”, questa nuova architettura si ispira alla modularità del cervello umano, decomponendo i LLM in numerosi moduli funzionali, o “mattoni”. Questo approccio consente l’inferenza con solo una parte dei moduli e l’assemblaggio dinamico per affrontare compiti complessi.
LLM, cosa sono: applicazioni dei Large Language Model per le aziende
12 Feb 2025
di Giuditta Mosca
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