- I LLM, come GPT-4, rappresentano una delle innovazioni più recenti e affascinanti nell’intelligenza artificiale, grazie alla loro capacità di generare risposte coerenti, tradurre testi, completare frasi e rispondere a domande. Questo è reso possibile dall’architettura dei Transformer, introdotta da Vaswani et al. nel 2017, che utilizza un meccanismo di “attenzione” per comprendere il contesto globale di un testo, superando le limitazioni delle reti neurali ricorrenti (RNN).
- I Transformer offrono significativi vantaggi grazie alla loro capacità di gestire il contesto completo di una frase, migliorando la comprensione e la generazione del linguaggio naturale. Sono scalabili e possono gestire lunghe sequenze di dati, rendendosi efficaci per l’addestramento su grandi quantità di testo. La loro efficienza è ulteriormente migliorata dall’uso di GPU, rendendo più rapido l’addestramento dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni.
- I LLM stanno rivoluzionando la ricerca online, la traduzione automatica, l’autocompletamento e molte altre applicazioni, migliorando l’efficienza e la pertinenza dei risultati. Tuttavia, il loro utilizzo solleva questioni etiche, di privacy e sicurezza, poiché possono essere addestrati su dati sensibili e potrebbero riprodurre bias presenti nei dati di addestramento. La ricerca continua per rendere i LLM più equi, trasparenti e sicuri, affrontando le sfide emergenti nel loro utilizzo.
approfondimento
Transformer, cosa sono e come stanno rivoluzionando l’AI
I Large Language Models (LLM), come GPT-4 e ChatGPT, si basano su una particolare architettura di rete neurale detta Transformer, che ha avuto un impatto significativo nel campo del Natural Language Processing (NLP), portando a notevoli progressi nell’elaborazione e nella comprensione del linguaggio naturale
Pubblicato il 6 ott 2023
Andrea Viliotti
B2B Data-Driven Lead Generation Specialist
