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#AI #Artificial Intelligence # deepLearning #Transformer #LLM #Microsoft365 #Copilot #OpenAI #ChatGPT #TateoBlog #TILLL
I Large Language Model (LLM) sono modelli di intelligenza artificiale linguistica generalmente basati sull’architettura Transformer e addestrati su enormi quantità di testo. Apprendono le regolarità statistiche del linguaggio e sono capaci di prevedere e generare sequenze di testo coerenti con il contesto. Possono svolgere numerose attività: completare testi, rispondere a domande, tradurre, sintetizzare, generare contenuti e codice. Gli LLM rappresentano una delle tecnologie fondamentali dell’attuale AI generativa e costituiscono il motore di molti chatbot e assistenti AI.I parametri sono valori numerici che determinano il comportamento di una rete neurale e vengono modificati durante l’addestramento per consentire al modello di apprendere le regolarità presenti nei dati. Negli LLM rappresentano la conoscenza statistica acquisita dal modello e influenzano la sua capacità di elaborare e generare testo. Il loro numero può raggiungere miliardi o più. Un numero maggiore di parametri può aumentare la capacità rappresentativa del modello, ma non significa automaticamente maggiore accuratezza o qualità.
Nell’apprendimento supervisionato (→ dati + etichette fornite dall'uomo), il modello viene addestrato utilizzando dati accompagnati da etichette o risposte corrette, preparate generalmente dall’uomo. Durante l’addestramento, la rete confronta le proprie previsioni con il risultato atteso e modifica progressivamente i propri parametri per ridurre l’errore. Questo approccio è efficace per molte attività di classificazione e previsione, ma richiede grandi quantità di dati correttamente etichettati. La loro produzione può risultare costosa, lenta e laboriosa, rappresentando uno dei limiti dei metodi tradizionali di addestramento.
L’apprendimento non supervisionato (→ dati senza etichette → ricerca di strutture e pattern), e in particolare l’auto-supervisionato utilizzato negli LLM, consente al modello di apprendere da enormi quantità di dati privi di etichette prodotte manualmente. Nel caso del linguaggio, il modello può imparare prevedendo elementi mancanti o successivi della sequenza e confrontando autonomamente la previsione con il dato reale. In questo modo apprende le relazioni statistiche tra le parole e le strutture del linguaggio, rendendo possibile l’addestramento su quantità di testo enormemente superiori rispetto ai dataset manualmente annotati.
L’apprendimento auto-supervisionato (→ dati → le etichette vengono ricavate automaticamente dai dati stessi) è una tecnica nella quale il modello ricava automaticamente dai dati gli esempi necessari per l’addestramento, senza richiedere etichette create manualmente dall’uomo. Nel caso degli LLM, il testo stesso fornisce gli elementi per costruire il problema di apprendimento: il modello, ad esempio, impara a prevedere il token successivo conoscendo quelli precedenti. Ripetendo questo processo su enormi quantità di testo, il modello apprende progressivamente regolarità, strutture e relazioni statistiche del linguaggio. È una componente fondamentale del pre-training dei modelli GPT.I modelli GPT (Generative Pre-trained Transformer) di OpenAI rappresentano esempi di LLM basati sull’architettura Transformer e pre-addestrati principalmente mediante tecniche di apprendimento auto-supervisionato. Modelli come GPT-3 e GPT-4 hanno analizzato enormi quantità di testo per apprendere le relazioni statistiche del linguaggio. Il loro funzionamento consente di generare testi coerenti e appropriati al contesto, pur senza possedere una comprensione del contenuto equivalente a quella umana. GPT costituisce la tecnologia alla base di prodotti come ChatGPT.
Gli LLM generalisti vengono addestrati su grandi quantità di dati provenienti da ambiti differenti, con l’obiettivo di sviluppare competenze linguistiche applicabili a numerosi contesti. Possono quindi rispondere a domande, sintetizzare documenti, tradurre, generare codice, elaborare testi e svolgere molte altre attività. La loro caratteristica principale è la versatilità: anziché essere ottimizzati per un singolo settore, cercano di offrire prestazioni adeguate in una vasta gamma di domini e situazioni.
Accanto agli LLM generalisti esistono modelli specializzati, adattati a specifici domini attraverso dati e procedure di addestramento mirate. Un modello addestrato prevalentemente su testi di astronomia, ad esempio, può raggiungere una maggiore precisione nell’elaborazione di contenuti astronomici rispetto a un modello generalista. La specializzazione consente quindi di privilegiare la qualità e pertinenza in un determinato contesto rispetto all’ampiezza delle competenze. Il concetto di scalatura indica la possibilità di adattare un modello alle esigenze di uno specifico ambito applicativo.
Microsoft ha integrato i modelli di AI generativa nelle applicazioni Microsoft 365, trasformandoli in un assistente AI o copilota capace di supportare le attività dell'utente. Microsoft 365 Copilot può utilizzare, nel rispetto dei permessi e delle policy aziendali, informazioni provenienti dall’ambiente di lavoro attraverso Microsoft Graph. Il vantaggio consiste quindi non soltanto nell’utilizzo dell’LLM, ma nella sua integrazione con applicazioni, dati e strumenti aziendali, mantenendo il patrimonio informativo all’interno del perimetro di sicurezza dell’organizzazione.
ChatGPT è un assistente AI conversazionale sviluppato da OpenAI e basato su modelli linguistici della famiglia GPT. Permette di interagire con l’AI attraverso il linguaggio naturale per ottenere risposte, generare e rielaborare contenuti, analizzare informazioni e svolgere numerose altre attività. Si osservi che è importante gestire opportunamente i dati condivisi con gli strumenti AI, soprattutto quando vengono utilizzati contenuti aziendali riservati. La differenza fondamentale di ChatGPT rispetto a Microsoft 365 Copilot riguarda appunto il contesto e l’integrazione con l’ambiente informativo aziendale.
🔗 Collegamenti utili per approfondire:
I parametri sono valori numerici che determinano il comportamento di una rete neurale e vengono modificati durante l’addestramento per consentire al modello di apprendere le regolarità presenti nei dati. Negli LLM rappresentano la conoscenza statistica acquisita dal modello e influenzano la sua capacità di elaborare e generare testo. Il loro numero può raggiungere miliardi o più. Un numero maggiore di parametri può aumentare la capacità rappresentativa del modello, ma non significa automaticamente maggiore accuratezza o qualità.
Nell’apprendimento supervisionato (→ dati + etichette fornite dall'uomo), il modello viene addestrato utilizzando dati accompagnati da etichette o risposte corrette, preparate generalmente dall’uomo. Durante l’addestramento, la rete confronta le proprie previsioni con il risultato atteso e modifica progressivamente i propri parametri per ridurre l’errore. Questo approccio è efficace per molte attività di classificazione e previsione, ma richiede grandi quantità di dati correttamente etichettati. La loro produzione può risultare costosa, lenta e laboriosa, rappresentando uno dei limiti dei metodi tradizionali di addestramento.
L’apprendimento non supervisionato (→ dati senza etichette → ricerca di strutture e pattern), e in particolare l’auto-supervisionato utilizzato negli LLM, consente al modello di apprendere da enormi quantità di dati privi di etichette prodotte manualmente. Nel caso del linguaggio, il modello può imparare prevedendo elementi mancanti o successivi della sequenza e confrontando autonomamente la previsione con il dato reale. In questo modo apprende le relazioni statistiche tra le parole e le strutture del linguaggio, rendendo possibile l’addestramento su quantità di testo enormemente superiori rispetto ai dataset manualmente annotati.
L’apprendimento auto-supervisionato (→ dati → le etichette vengono ricavate automaticamente dai dati stessi) è una tecnica nella quale il modello ricava automaticamente dai dati gli esempi necessari per l’addestramento, senza richiedere etichette create manualmente dall’uomo. Nel caso degli LLM, il testo stesso fornisce gli elementi per costruire il problema di apprendimento: il modello, ad esempio, impara a prevedere il token successivo conoscendo quelli precedenti. Ripetendo questo processo su enormi quantità di testo, il modello apprende progressivamente regolarità, strutture e relazioni statistiche del linguaggio. È una componente fondamentale del pre-training dei modelli GPT.I modelli GPT (Generative Pre-trained Transformer) di OpenAI rappresentano esempi di LLM basati sull’architettura Transformer e pre-addestrati principalmente mediante tecniche di apprendimento auto-supervisionato. Modelli come GPT-3 e GPT-4 hanno analizzato enormi quantità di testo per apprendere le relazioni statistiche del linguaggio. Il loro funzionamento consente di generare testi coerenti e appropriati al contesto, pur senza possedere una comprensione del contenuto equivalente a quella umana. GPT costituisce la tecnologia alla base di prodotti come ChatGPT.
Gli LLM generalisti vengono addestrati su grandi quantità di dati provenienti da ambiti differenti, con l’obiettivo di sviluppare competenze linguistiche applicabili a numerosi contesti. Possono quindi rispondere a domande, sintetizzare documenti, tradurre, generare codice, elaborare testi e svolgere molte altre attività. La loro caratteristica principale è la versatilità: anziché essere ottimizzati per un singolo settore, cercano di offrire prestazioni adeguate in una vasta gamma di domini e situazioni.
Accanto agli LLM generalisti esistono modelli specializzati, adattati a specifici domini attraverso dati e procedure di addestramento mirate. Un modello addestrato prevalentemente su testi di astronomia, ad esempio, può raggiungere una maggiore precisione nell’elaborazione di contenuti astronomici rispetto a un modello generalista. La specializzazione consente quindi di privilegiare la qualità e pertinenza in un determinato contesto rispetto all’ampiezza delle competenze. Il concetto di scalatura indica la possibilità di adattare un modello alle esigenze di uno specifico ambito applicativo.
Microsoft ha integrato i modelli di AI generativa nelle applicazioni Microsoft 365, trasformandoli in un assistente AI o copilota capace di supportare le attività dell'utente. Microsoft 365 Copilot può utilizzare, nel rispetto dei permessi e delle policy aziendali, informazioni provenienti dall’ambiente di lavoro attraverso Microsoft Graph. Il vantaggio consiste quindi non soltanto nell’utilizzo dell’LLM, ma nella sua integrazione con applicazioni, dati e strumenti aziendali, mantenendo il patrimonio informativo all’interno del perimetro di sicurezza dell’organizzazione.
ChatGPT è un assistente AI conversazionale sviluppato da OpenAI e basato su modelli linguistici della famiglia GPT. Permette di interagire con l’AI attraverso il linguaggio naturale per ottenere risposte, generare e rielaborare contenuti, analizzare informazioni e svolgere numerose altre attività. Si osservi che è importante gestire opportunamente i dati condivisi con gli strumenti AI, soprattutto quando vengono utilizzati contenuti aziendali riservati. La differenza fondamentale di ChatGPT rispetto a Microsoft 365 Copilot riguarda appunto il contesto e l’integrazione con l’ambiente informativo aziendale.
🔗 Collegamenti utili per approfondire:
🧠 Intelligenza Artificiale (AI); Titolo: L'applicazione delle più recenti tecnologie per delegare alle macchine compiti che gli umani riescono a svolgere grazie alla loro intelligenza; Link: https://tateoblog.blogspot.com/p/artificial-intelligence.html; Paragrafo §8.2.1. Large Language Model (LLM)
📚Lettura (LT) / 🧬 Saggi / Scienza / ⚙️ Tecnologia (LT.5.3); Titolo: Le mie letture dedicate alla tecnologia; Link: https://tateoblog.blogspot.com/p/tecnologia-lt53.html, Paragrafo: §3.6. Microsoft 365 COPILOT, Giuseppe Marchi (📚lt.5.3.3.6)
📖 Microsoft 365 COPILOT, Giuseppe Marchi, Capitolo 1 — L'era dei copiloti, paragrafo 1.2 Large Language Model, pag. 18
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12/8-2026
