10 Argomenti Essenziali da Padroneggiare LLMs e Generative AI

10 Argomenti Essenziali per Dominare LLMs e AI Generativa

L’AI generativa è un nuovo campo. Nel corso dell’ultimo anno, sono emersi nuovi termini, sviluppi, algoritmi, strumenti e framework per aiutare i data scientist e coloro che lavorano con l’AI a sviluppare ciò che desiderano. C’è molto da imparare per coloro che vogliono approfondire l’AI generativa e sviluppare effettivamente quegli strumenti che altri utilizzeranno. In questo blog, esploreremo dieci aspetti chiave della costruzione di applicazioni di AI generative, compresi i concetti di base dei grandi modelli di lingua, il raffinamento, e le competenze di base dell’NLP.

Concetti di base del LLM

Prima di tutto, è necessario comprendere i concetti di base dell’AI generativa e dei LLM, come la terminologia chiave, gli utilizzi, i potenziali problemi e i principali framework. Prima di approfondire l’argomento dei LLM e dell’IA generativa, è importante sapere su cosa sono addestrati i dati e quali possibili pregiudizi/problemi possono esserci con i dati, in modo da poter pianificare gli algoritmi di conseguenza. È inoltre importante conoscere esattamente quanto grandi possono essere i LLM, quanto sarà costoso in termini di calcolo l’addestramento e le differenze tra l’addestramento dei LLM e dei modelli di apprendimento automatico. Infine, sapere cosa si desidera ottenere alla fine. Non lanciarsi senza una meta specifica, pensando che il LLM farà tutto da solo. Vuoi un chatbot, un sistema di Q&A o un generatore di immagini? Pianifica di conseguenza!

Ingegneria dei prompt

Un altro termine di moda che avrai probabilmente sentito ultimamente, l’ingegneria dei prompt significa progettare input per i LLM una volta sviluppati. Ad esempio: se si desidera che un LLM crei copie per i social media per una campagna di marketing e il prompt “Crea un post su Twitter” è troppo vago, è possibile modificarlo per renderlo più specifico, ad esempio “Crea un post su Twitter rivolto ai millennials e rendilo schietto”. Qui entra in gioco l’arte dell’intelligenza artificiale ed è persino diventato un lavoro a sé stante. È anche possibile perfezionare i prompt per ottenere esattamente ciò che si desidera.

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Ingegneria dei prompt con OpenAI

Come figura di spicco nei LLM e nell’IA generativa, è importante sapere come utilizzare specificamente l’ingegneria dei prompt con gli strumenti OpenAI, poiché è probabile che li utilizzerai a un certo punto della tua carriera. Per iniziare, assicurati di utilizzare la versione più recente dell’API OpenAI e/o eventuali plugin e strumenti di terze parti che stai usando. Alcune organizzazioni utilizzano i loro strumenti, come i modelli GPT di Azure OpenAI di Microsoft, quindi assicurati di seguire correttamente le loro indicazioni.

Risposte alle domande

I LLM per le risposte alle domande (QA) sono un tipo di grande modello di lingua che è stato addestrato appositamente per rispondere alle domande. Sono addestrati su grandi set di dati di testo e codice, compresi testi di libri, articoli e repository di codice. Ciò consente loro di apprendere le relazioni statistiche tra parole e frasi e di comprendere il significato delle domande e delle risposte. Probabilmente sarà qualcosa su cui lavorerai e pensalo come a un chatbot più avanzato (quindi davvero utile!).

Perfezionamento

Il perfezionamento può essere utilizzato per migliorare le performance di un LLM su una varietà di compiti, tra cui la generazione di testo, la traduzione, la sintesi e il question-answering. Viene anche utilizzato per personalizzare i LLM per applicazioni specifiche, come ad esempio chatbot per il servizio clienti o sistemi di diagnosi medica. Esistono diversi modi per perfezionare un LLM. Un approccio comune consiste nell’utilizzare l’apprendimento supervisionato. Ciò comporta fornire al LLM un set di dati etichettati, in cui ogni punto dati è una coppia input-output. Il LLM impara ad associare l’input all’output minimizzando una funzione di perdita.

Modelli di embedding

I modelli di embedding possono essere molto utili quando si mappa il linguaggio naturale in vettori utilizzati dai LLMs successivi. Quando si tratta di fine-tuning di un flusso di lavoro, poiché i flussi di lavoro spesso includono più modelli, diversi modelli possono essere ottimizzati per tener conto meglio delle sfumature dei dati. I LLM possono sfruttare gli embedding di parole preaddestrati come parte del loro input o inizializzazione, consentendo loro di beneficiare delle informazioni semantiche catturate dai modelli di embedding. I modelli di embedding forniscono una base per comprendere i significati e le relazioni delle singole parole, su cui i LLM possono costruire per generare testo coerente e appropriato in contesto.

LangChain

LangChain può essere utilizzato per creare pipeline LLM complesse concatenando più modelli insieme. Tuttavia, poiché questi modelli sono estremamente flessibili in ciò che possono fare (classificazione, generazione di testo, generazione di codice, ecc.), possiamo integrarli con altri sistemi, ad esempio, un modello può generare il codice per effettuare una chiamata API, scrivere ed eseguire codice di data science, interrogare dati tabulari e così via. Possiamo utilizzare “Agents” per interagire con tutti questi sistemi esterni per eseguire azioni dettate dai LLM. L’idea fondamentale di un agente è consentire al LLM di scegliere un’azione o una sequenza di azioni da intraprendere, dati vari strumenti a disposizione.

Efficienza/tuning dei parametri

Il fine-tuning efficiente dei parametri è una tecnica di machine learning, in particolare nel contesto di modelli di linguaggio neurali di grandi dimensioni come GPT o BERT, mirata ad adattare questi modelli preaddestrati a compiti specifici con un minimo overhead aggiuntivo dei parametri. Invece di eseguire il fine-tuning dell’intero modello massivo, il fine-tuning efficiente dei parametri aggiunge un numero relativamente piccolo di parametri specifici del compito o “adapters” al modello preaddestrato. Questi adattatori sono moduli compatti e specifici del compito che vengono inseriti nell’architettura del modello, consentendogli di adattarsi a nuovi compiti senza aumentare drasticamente le dimensioni del modello.

Questo approccio riduce significativamente i requisiti computazionali e di memoria, rendendo più fattibile il fine-tuning dei grandi modelli di linguaggio per diverse applicazioni con risorse limitate, mantenendo al contempo prestazioni competitive. Il fine-tuning efficiente dei parametri è diventato sempre più importante poiché bilancia le dimensioni del modello e la capacità di adattamento, rendendo i modelli di linguaggio all’avanguardia più accessibili e pratici per le applicazioni del mondo reale.

RAG

RAG, ovvero il generativo di generazione aumentata, funziona utilizzando inizialmente un modello di recupero basato su conoscenza per recuperare documenti rilevanti da una base di conoscenza, dato il testo di input. I documenti recuperati vengono quindi collegati insieme al testo di input e forniti a un modello generativo. Il modello generativo genera quindi il testo di output, tenendo conto sia del testo di input che dei documenti recuperati.

Elaborazione del linguaggio naturale

Ultimo ma non meno importante, è necessario conoscere abbastanza l’elaborazione del linguaggio naturale, anche conosciuta come NLP. I LLM e l’AI generativa non sono realmente un campo a sé stante, poiché entrambi si basano su principi di NLP. I LLM sono addestrati su grandi set di dati di testo e codice e utilizzano tecniche di NLP per comprendere il significato dei dati e generare nuovo testo. Se non si ha una buona comprensione del NLP, sarà difficile comprendere come funzionano i LLM e come usarli efficacemente.

Come approfondire queste competenze nei LLM e nell’AI generativa

Ogni competenza elencata sopra è un compito a sé stante e conoscere un solo fatto non ti renderà un esperto nei LLM e nell’AI generativa. Oltre alla necessità di apprendere tutte e dieci le competenze LLM sopra elencate, è meglio apprendere in modo coerente, anziché da fonti casuali.

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