Un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) è un sistema di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) addestrato su enormi quantità di dati testuali per prevedere le probabili parole e frasi successive.
- I LLM applicano tecniche di deep learning come i trasformatori per analizzare il testo e apprendere i modelli statistici e le relazioni tra le parole e i concetti linguistici più ampi.
- Man mano che vengono forniti più dati, diventano più bravi a generare un linguaggio e un testo realistici e simili a quelli umani.
Esempi di utilizzo dei LLM:
- Completamento del testo - Completamento automatico di query di ricerca, e-mail o documenti.
- Generazione di testi - Creazione di saggi, codici, poesie e dialoghi originali.
- Riassunto del testo - Riassumere e distillare le informazioni chiave dai documenti.
- Traduzione - Tradurre il testo tra le lingue
- Rispondere alle domande - Fornire risposte a domande basate sui fatti.
- Classificazione del testo - Categorizzazione dei documenti in base all'argomento, al sentiment, al rilevamento dello spam.
- Riconoscimento vocale - Trascrizione dell'audio parlato in testo
Esempi noti di modelli di grandi dimensioni sono GPT-3.5 e GPT-4 di OpenAI, Gopher di DeepMind, OPT di Meta e Constitutional AI di Anthropic.
I LLM di ultima generazione sono in grado di produrre testi coerenti, accurati e contestualmente rilevanti, innovando al contempo ciò che gli assistenti AI possono ottenere. Tuttavia, i rischi legati ai pregiudizi, alla sicurezza e all'uso improprio rimangono frontiere di ricerca attive.