Il 70% degli sviluppatori abbraccia l’AI oggi Approfondimento sulla crescita dei grandi modelli linguistici, LangChain e dei database vettoriali nel panorama tecnologico attuale.

70% degli sviluppatori oggi supportano l'AI. Approfondimento su crescita modelli linguistici, LangChain e database vettoriali nel panorama tecnologico attuale.

L’intelligenza artificiale ha possibilità illimitate, come dimostrano chiaramente le nuove versioni e gli sviluppi che presenta a tutti. Con il rilascio del nuovo chatbot sviluppato da OpenAI chiamato ChatGPT, il campo dell’IA ha conquistato il mondo, poiché ChatGPT, grazie all’architettura del suo GPT Transformer, è sempre in prima pagina. Dall’apprendimento profondo, all’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e alla comprensione del linguaggio naturale (NLU), fino alla visione artificiale, l’IA sta spingendo tutti verso un futuro con infinite innovazioni. Quasi ogni settore sta sfruttando il potenziale dell’IA e rivoluzionando se stesso. I notevoli progressi tecnologici, in particolare nelle aree dei modelli di linguaggio estesi (LLM), delle catene di lingue e dei database vettoriali, sono responsabili di questo notevole sviluppo.

Modelli di Linguaggio Estesi

Lo sviluppo dei modelli di linguaggio estesi (LLM) rappresenta un grande passo avanti per l’intelligenza artificiale. Questi modelli basati sull’apprendimento profondo dimostrano un’accuratezza e una fluidità impressionanti nel trattare e comprendere il linguaggio naturale. Gli LLM vengono addestrati con l’aiuto di volumi massicci di dati testuali provenienti da una varietà di fonti, tra cui libri, riviste, pagine web e altre risorse testuali. Durante l’apprendimento della lingua, acquisiscono strutture linguistiche, modelli e collegamenti semantici che li aiutano a comprendere le complessità della comunicazione umana.

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L’architettura sottostante degli LLM di solito prevede una rete neurale profonda con più livelli. Basandosi sui modelli e sui collegamenti scoperti nei dati di addestramento, questa rete analizza il testo in input e produce previsioni. Durante la fase di addestramento, i parametri del modello vengono regolati al fine di ridurre la discrepanza tra gli output attesi e desiderati del modello. L’LLM consuma i dati testuali durante l’addestramento e cerca di anticipare la parola o la serie di parole successive in base al contesto.

Utilizzi degli LLM

1. Rispondere a domande: gli LLM sono abili nel rispondere a domande e, per fornire risposte precise e concise a una domanda, cercano in un vasto corpus di testi, come libri, articoli o siti web.

1. Generazione di contenuti: gli LLM si sono dimostrati utili nelle attività che coinvolgono la generazione di contenuti. Sono in grado di produrre articoli, post di blog e altri contenuti scritti grammaticalmente corretti e coerenti.

1. Riassunto di testi: gli LLM sono eccellenti nel riassumere il testo, che consiste nel conservare le informazioni importanti mentre si condensano testi lunghi in riassunti più brevi e comprensibili.

1. Chatbot: gli LLM vengono spesso utilizzati nella creazione di chatbot e sistemi che utilizzano l’intelligenza artificiale conversazionale. Consentono a questi sistemi di interagire con gli utenti in linguaggio naturale, comprendendo le loro domande, rispondendo in modo appropriato e mantenendo il contesto durante l’interazione.

1. Traduzione di lingue: gli LLM sono in grado di tradurre con precisione il testo tra lingue diverse, facilitando la comunicazione di successo nonostante le barriere linguistiche.

Fasi di addestramento di un LLM

1. La fase iniziale nell’addestramento di un LLM consiste nel compilare un dataset testuale di dimensioni considerevoli che il modello utilizzerà per scoprire modelli e strutture linguistiche.

1. Una volta raccolto il dataset, è necessario eseguire una pre-elaborazione per prepararlo all’addestramento. Per fare ciò, i dati devono essere puliti eliminando voci inutili o ridondanti.

1. La scelta dell’architettura del modello appropriata è essenziale per l’addestramento di un LLM. Le architetture basate su trasformatori si sono dimostrate molto efficienti nel trattare e produrre linguaggio naturale, incluso il modello GPT.

1. I parametri del modello vengono regolati per addestrare l’LLM e la loro accuratezza viene aumentata utilizzando metodi di apprendimento profondo come la retropropagazione. Il modello elabora i dati di input durante l’addestramento e produce previsioni basate sui modelli riconosciuti.
2. Dopo l’addestramento iniziale, l’LLM viene ulteriormente ottimizzato su compiti o domini specifici per migliorare le sue prestazioni in quelle aree.

1. È essenziale valutare le prestazioni dell’LLM addestrato al fine di determinarne l’efficacia utilizzando diversi parametri, come la perplessità e l’accuratezza, per valutare le prestazioni del modello.

1. Una volta addestrato e valutato, l’LLM viene utilizzato in un ambiente di produzione per applicazioni reali.

Alcuni famosi modelli di linguaggio

1. GPT – Generative Pre-trained Transformer è un membro prominente della famiglia di modelli GPT di OpenAI e serve come modello sottostante per il noto ChatGPT. È un modello autoregressivo unidirezionale solo decoder, in quanto genera testo prevedendo la parola successiva in base alle parole generate in precedenza. Con 175 miliardi di parametri, GPT è ampiamente utilizzato per la generazione di contenuti, la risposta alle domande e altro.

1. BERT – Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) è uno dei primi modelli linguistici auto-supervisionati basati su trasformatori. È un modello potente per comprendere e elaborare il linguaggio naturale con 340 milioni di parametri.

1. PaLM – Google’s Pathways Language Model (PaLM) con 540 miliardi di parametri utilizza una versione modificata dell’architettura del modello comune encoder-decoder Transformer e ha dimostrato ottime prestazioni in compiti di elaborazione del linguaggio naturale, generazione di codice, risposta a domande, ecc.

LangChain

LLM ha limiti intrinseci quando si tratta di produrre risposte precise o affrontare compiti che richiedono conoscenze di dominio approfondite o esperienza, nonostante sia adattabile e in grado di eseguire una vasta gamma di compiti linguistici. In questo caso, LangChain funge da collegamento tra LLM e specialisti di settore. Incorporando conoscenze specializzate da esperti di dominio, utilizza la potenza di LLM. Fornisce risposte più precise, approfondite e appropriate al contesto in materie specializzate, fondendo la comprensione del linguaggio generale di LLM con l’esperienza specifica del dominio.

Importanza di LangChain

Quando si chiede a un LLM un elenco dei negozi con le migliori prestazioni della settimana precedente, senza il framework di LangChain, LLM creerebbe una query SQL logica per estrarre il risultato desiderato con nomi di colonne falsi ma plausibili. Con l’aiuto dell’architettura di LangChain, i programmatori possono fornire a LLM una serie di opzioni e funzionalità. Possono richiedere a LLM di creare un flusso di lavoro che divide il problema in diverse parti e può essere guidato dalle domande e dai passaggi intermedi di LLM, portando LLM a essere in grado di rispondere con un’affermazione completa.

Per cercare un medicinale, LLM può fornire informazioni generiche sui problemi medici, ma potrebbe non avere la comprensione approfondita necessaria per fare diagnosi specifiche o suggerimenti terapeutici. LangChain, d’altra parte, può aggiungere conoscenze mediche da specialisti o database di informazioni mediche per migliorare le risposte di LLM.

Database vettoriali

Il database vettoriale è un nuovo e distintivo database che sta guadagnando rapidamente accettazione nei domini dell’IA e dell’apprendimento automatico. Questi sono distinti dai tradizionali database relazionali, progettati per archiviare dati tabulari inizialmente in righe e colonne, e dai database NoSQL più contemporanei, come MongoDB, che archiviano i dati come documenti JSON. Ciò è dovuto al fatto che un database vettoriale è progettato esclusivamente per archiviare e recuperare incorporamenti vettoriali come dati.

Un database vettoriale si basa sull’incorporamento vettoriale, una codifica dei dati che contiene informazioni semantiche che consentono ai sistemi di intelligenza artificiale di interpretare e mantenere i dati a lungo termine. Nei database vettoriali, i dati sono organizzati e archiviati utilizzando le loro proprietà geometriche, dove le coordinate di ogni oggetto nello spazio e altre qualità che lo definiscono vengono utilizzate per identificarlo. Questi database aiutano a cercare elementi simili e a eseguire analisi avanzate su grandi quantità di dati.

I migliori database vettoriali

1. Pinecone – Pinecone è un database vettoriale basato su cloud che è stato creato con lo scopo specifico di archiviare, indicizzare e cercare rapidamente grandi collezioni di vettori ad alta dimensione. La sua capacità di indicizzazione e ricerca in tempo reale è una delle sue principali caratteristiche. Può gestire vettori sparsi e densi.

1. Chroma – Chroma è un database vettoriale open-source che fornisce un modo rapido e scalabile per archiviare e recuperare incorporamenti. È user-friendly e leggero, offre un’API semplice e supporta una varietà di back-end, inclusi popolari come RocksDB e Faiss.

1. Milvus – Milvus è un sistema di database vettoriali progettato specificamente per gestire grandi quantità di dati complessi in modo efficiente. È una soluzione potente e flessibile per una varietà di applicazioni, tra cui la ricerca di similarità, il rilevamento di anomalie e l’elaborazione del linguaggio naturale, offrendo velocità, prestazioni, scalabilità e funzionalità specializzate.

1. Redis – È un sorprendente database vettoriale con funzionalità tra cui indicizzazione e ricerca, calcolo delle distanze, elevate prestazioni, archiviazione e analisi dei dati e tempi di risposta rapidi.

1. Vespa – Vespa supporta la ricerca geospaziale, l’analisi in tempo reale, fornisce risultati di query veloci e ha un’alta disponibilità dei dati e diverse opzioni di ranking.

In conclusione, quest’anno assisteremo a una crescita senza precedenti nell’uso diffuso dell’intelligenza artificiale. Questo straordinario sviluppo è dovuto agli eccezionali progressi tecnologici, in particolare nei campi dei Large Language Models (LLM), di LangChain e dei Database vettoriali. I LLM hanno trasformato l’elaborazione del linguaggio naturale; LangChain ha dato ai programmatori un framework per costruire agenti intelligenti e i dati ad alta dimensione possono ora essere archiviati, indicizzati e recuperati in modo efficiente con i database vettoriali. Insieme, queste innovazioni tecnologiche hanno aperto la strada a un futuro guidato dall’IA.