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Una guida pratica ai grandi modelli di linguaggio senza l’esagerazione

Se sei qui, significa che, come me, sei stato sopraffatto dal costante flusso di informazioni e post esagerati riguardanti i grandi modelli di linguaggio (LLM).

Questo articolo è il mio tentativo di aiutarti a recuperare il ritardo sul tema dei grandi modelli di linguaggio senza l’esagerazione. Dopotutto, si tratta di una tecnologia trasformativa e credo sia importante per noi comprenderla, sperando che ti incuriosisca ulteriormente e ti spinga a imparare ancora di più e a costruire qualcosa con essa.

Nelle sezioni seguenti, definiremo cosa sono i LLM e come funzionano, coprendo naturalmente l’architettura Transformer. Esploreremo anche i diversi metodi di addestramento dei LLM e concluderemo l’articolo con un progetto pratico in cui utilizzeremo Flan-T5 per l’analisi del sentiment utilizzando Python.

Cominciamo!

• Ingegneria dei dati spaziali con Typescript
• Come estrarre automaticamente ed etichettare i punti dati su un grafico KDE di Seaborn
• IA nel Calcolo ai Margini Implementazione di Algoritmi per Migliorare il Tempo Reale

LLM e AI generativa: sono la stessa cosa?

L’AI generativa è una sottoarea dell’apprendimento automatico che si concentra su modelli il cui scopo principale è generare qualcosa: testo, immagini, video, codice, ecc.

I modelli generativi vengono addestrati su enormi quantità di dati creati da esseri umani per apprendere modelli e strutture che consentono loro di creare nuovi dati.

Esempi di modelli generativi includono:

• Generazione di immagini: DALL-E, Midjourney
• Generazione di codice: OpenAI Codex
• Generazione di testo: GPT-3, Flan-T5, LLaMA

I grandi modelli di linguaggio fanno parte del panorama dell’AI generativa, poiché prendono un testo di input e prevedono ripetutamente la parola successiva fino a quando l’output è completo.

Tuttavia, man mano che i modelli di linguaggio sono diventati più grandi, sono stati in grado di svolgere altre attività nell’elaborazione del linguaggio naturale, come la sintesi, l’analisi del sentiment, il riconoscimento delle entità nominate, la traduzione e altro ancora.

Con questo in mente, concentriamo ora la nostra attenzione su come funzionano i LLM.

Come funzionano i LLM

Uno dei motivi per cui ora abbiamo grandi modelli di linguaggio è dovuto al lavoro fondamentale di Google e dell’Università di Toronto quando hanno pubblicato il paper Attention Is All You Need nel 2017.