Ciclo di vita del progetto AI generativo
Ciclo progetto AI generativo
Iniziare un progetto di intelligenza artificiale generativa, in particolare uno che coinvolge grandi modelli di linguaggio (LLM), richiede una moltitudine di passaggi ben coordinati e una vasta gamma di competenze. Qui, approfondiamo il ciclo di vita di tali progetti, sottolineando il processo e le necessarie adattamenti nei ruoli tradizionali dello sviluppo software.
Il ciclo di vita del progetto di intelligenza artificiale generativa
Imbarcarsi in un progetto di intelligenza artificiale generativa è un viaggio di scoperta e innovazione, ma comprendere il suo ciclo di vita può aiutarti a navigare in modo più efficace. Dalla scintilla dell’idea iniziale al monitoraggio continuo dopo il rilascio, ogni passo in questo viaggio ha una sua importanza. In questo blog, presentiamo una visione completa del ciclo di vita del progetto di intelligenza artificiale generativa, mettendo in luce ogni fase e i processi complessi al loro interno. Questa sezione fornirà una mappa stradale, consentendo a team e individui di immaginare l’immagine più ampia e le complessità coinvolte nel realizzare un progetto di intelligenza artificiale generativa.
- Formazione dell’idea e definizione del problema: Il primo passo consiste nel definire l’enunciato del problema e comprendere la fattibilità della soluzione utilizzando l’intelligenza artificiale generativa. Questo può variare dalla creazione di un chatbot per il servizio clienti a un riassuntore di documenti o persino alla creazione di una soluzione aziendale unica utilizzando LLM addestrati sui dati aziendali.
- Raccolta, archiviazione e preparazione dei dati: Una volta definito il problema, inizia la ricerca dei dati pertinenti. I dati possono provenire da varie fonti a seconda del problema in questione: interazioni degli utenti, rapporti o documenti interni per compiti specifici dell’azienda. Ma ricorda che molti documenti, articoli o libri potrebbero già far parte del corpus di addestramento per modelli basati su trasformatori come GPT-4 o PalM2. La memorizzazione efficiente e la strutturazione dei dati vettoriali ad alta dimensionalità, degli embedding e la decisione sugli split dei dati sono cruciali in questa fase.
- Considerazioni etiche e sulla privacy: Con l’evoluzione dell’intelligenza artificiale, evolve anche il suo quadro normativo. Dall’anonimizzazione dei dati sensibili alla conformità alle leggi sulla protezione dei dati e al consenso dell’utente, le implicazioni etiche sono tanto vaste quanto essenziali. Un ulteriore livello di considerazione etica deriva dall’assicurarsi che il modello catturi e rispetti prospettive diverse, prevenendo potenziali pregiudizi.
- Selezione e sviluppo del modello: Questa fase richiede un’analisi attenta dei requisiti, delle risorse e dei dati del tuo progetto. I modelli pre-addestrati come GPT-4 o PalM2 possono essere strumenti potenti, ma potrebbero richiedere risorse considerevoli: modelli open-source con le necessarie considerazioni per licenze e certificazioni potrebbero essere più adatti in alcuni casi.
- Addestramento e affinamento: Il processo di addestramento, in particolare per LLM da zero, richiede molte risorse a causa dell’ampiezza dei dati da elaborare. L’affinamento, d’altra parte, è un processo più concentrato, che si concentra sull’adattamento del modello al tuo dataset specifico. Sebbene non sia così oneroso in termini di risorse come l’addestramento completo, l’affinamento di modelli e dataset di grandi dimensioni può comunque richiedere una potenza di calcolo significativa.
- Ingegneria delle prompt: Nel campo dei LLM, il modo in cui si pongono le domande è importante quanto le risposte che si cercano. La creazione di prompt efficaci per il tuo modello può migliorare notevolmente la qualità e la pertinenza dell’output. Questa fase può comportare numerose iterazioni per trovare la struttura del prompt che porta alle risposte desiderabili.
- Caching: Un passaggio spesso trascurato ma vitale nel ciclo di vita dei progetti di intelligenza artificiale generativa è il caching. Memorizzare dati frequentemente utilizzati come prompt e risposte può velocizzare significativamente le prestazioni del sistema. Inoltre, memorizzare vettori ad alta dimensionalità in un database vettoriale può rendere il recupero ripetuto più veloce ed efficiente.
- Convalida e test: Dopo che il modello è stato addestrato e i prompt sono stati perfezionati, è il momento di testarne le prestazioni su dati non visti in precedenza. Deve essere prestata particolare attenzione per garantire che il modello rispetti gli standard etici, abbia la capacità di generare testo nuovo e non presenti pregiudizi nelle risposte.
- Implementazione: A seconda del tuo progetto, implementare un LLM potrebbe comportare l’integrazione in un’interfaccia di chatbot, un sistema di generazione di contenuti, un servizio di traduzione o un sistema software esistente tramite API.
- Monitoraggio, manutenzione e supervisione etica: Il viaggio non finisce con l’implementazione. Il monitoraggio regolare, la manutenzione, il riaddestramento e la supervisione etica sono essenziali per garantire che le prestazioni del modello rimangano ottimali e coerenti con gli standard etici.
Ruoli in evoluzione per un progetto di intelligenza artificiale generativa
L’implementazione di progetti di intelligenza artificiale generativa richiede diverse adattamenti nei ruoli tradizionali dello sviluppo software:
- Architetti delle soluzioni: Queste persone sono fondamentali per progettare l’intero sistema, garantendo l’integrazione senza soluzione di continuità del LLM nell’architettura esistente. Devono comprendere le sfumature tecniche del deployment dell’intelligenza artificiale generativa e prevedere come questi modelli possano influire sul design del sistema attuale e futuro.
- Sviluppatori software: Oltre alle loro competenze tradizionali, gli sviluppatori devono avere una comprensione dei framework di intelligenza artificiale e machine learning, delle API e delle tecniche di affinamento del modello.
- Ingegneri dei dati: Il loro ruolo si amplia per includere la creazione di pipeline dati per l’addestramento, la convalida e il test dei modelli di intelligenza artificiale. Devono anche gestire in modo efficiente grandi dataset e database vettoriali.
- Data scientist/Ingegneri di machine learning: Questi professionisti guidano lo sviluppo, l’addestramento, l’affinamento e la valutazione dei modelli di intelligenza artificiale.
- Responsabile etico: Supervisionano il rispetto delle linee guida etiche del progetto e aiutano a gestire le complessità della privacy, del consenso e dei pregiudizi. Lavorano a stretto contatto con il team di sviluppo per individuare potenziali problemi etici e trovare soluzioni per mitigarli. Questo ruolo è fondamentale data l’importanza delle implicazioni etiche associate ai progetti di intelligenza artificiale.
- Ingegneri di controllo qualità: Devono adattare i metodi di test tradizionali per l’intelligenza artificiale, imparando come convalidare e testare i modelli di intelligenza artificiale e monitorarne le prestazioni nel tempo.
- Ingegneri DevOps: Il loro ruolo si trasforma in MLOps, occupandosi di ambienti per l’addestramento e l’implementazione dei modelli, della gestione delle risorse, del riaddestramento regolare dei modelli e del monitoraggio delle prestazioni.
- Product manager: Devono comprendere le possibilità e i limiti dell’intelligenza artificiale per definire funzionalità realistiche e gestire le aspettative degli stakeholder.
- Data privacy officer/Team legale: Garantiscono la conformità alle normative sulla protezione dei dati e lavorano a stretto contatto con il team di intelligenza artificiale per comprendere i dati utilizzati nei modelli.
- Designer UX/UI: Progettano interazioni utente intuitive ed efficienti, tenendo conto delle capacità del LLM.
Navigare attraverso il ciclo di vita di un progetto di intelligenza artificiale generativa e comprendere le necessarie trasformazioni delle competenze può permettere alle aziende di sfruttare l’IA e offrire soluzioni innovative. Il percorso è complesso e richiede una pianificazione scrupolosa, risorse adeguate e un impegno costante per le considerazioni etiche, ma il risultato è uno strumento di intelligenza artificiale potente che può rivoluzionare le operazioni aziendali.
