Hugging Face è il nuovo GitHub per LLMs

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I modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) hanno conquistato l’industria tecnologica negli ultimi anni, aprendo nuove frontiere di innovazione e sconvolgendo tutto, dal motore di ricerca al servizio clienti. Alla base di questa rivoluzione nell’intelligenza artificiale ci sono ecosistemi aperti come GitHub e Hugging Face, che consentono agli sviluppatori e alle aziende di costruire, distribuire e scalare rapidamente LLM. Proprio come GitHub è diventato la piattaforma di riferimento per lo sviluppo e la collaborazione software, Hugging Face sta emergendo come l’hub de facto per tutto ciò che riguarda i LLM.

La crescita dei grandi modelli di linguaggio

LLM come GPT-3, BERT e PaLM hanno catturato l’immaginazione del mondo tecnologico con la loro capacità di generare testi simili a quelli umani, rispondere a domande, riassumere documenti e persino scrivere codice basato su semplici prompt di testo. Secondo un rapporto di McKinsey, gli investimenti nelle startup di elaborazione del linguaggio naturale incentrate sui LLM sono passati da 100 milioni di dollari nel 2020 a oltre 1,5 miliardi di dollari nel 2021.

Questo aumento di interesse deriva dalla versatilità dei LLM nel affrontare diverse sfide dell’IA. Ad esempio, ChatGPT di OpenAI eccelle nelle attività di conversazione, mentre strumenti come l’API di generazione NLP di Cohere riassumono testi e moderano i contenuti. I LLM stanno trasformando il modo in cui le aziende operano, spingendo tutto, dall’intelligenza di ricerca al supporto clienti automatizzato.

McKinsey stima che i LLM potrebbero creare un valore economico annuale compreso tra 200 e 300 miliardi di dollari entro il 2025 solo nell’economia degli Stati Uniti. I giganti tecnologici negli Stati Uniti come Google, Meta e Microsoft, così come le startup, si stanno affrettando a cogliere il potenziale dei LLM. Ma costruire, distribuire e iterare sui LLM richiede infrastrutture e strumenti specializzati.

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Il ruolo fondamentale di GitHub nella collaborazione software

Per capire l’importanza crescente di Hugging Face come hub per i LLM, è instructivo esaminare il ruolo indispensabile che GitHub ha giocato nello sviluppo software. Lanciato nel 2008, GitHub ha introdotto il protocollo Git open source per il controllo delle versioni e la gestione del codice sorgente.

Oggi, GitHub ospita oltre 200 milioni di repository di codice e oltre 83 milioni di sviluppatori. Offre agli sviluppatori strumenti per la collaborazione, la revisione del codice, il tracciamento dei problemi e il rilascio del software. GitHub è diventato parte integrante del modo in cui operano i team di sviluppo software, come dimostra l’acquisizione da parte di Microsoft per 7,5 miliardi di dollari nel 2018.

Secondo l’indagine di Stack Overflow del 2021, oltre il 90% degli sviluppatori utilizza GitHub. Le capacità di social coding della piattaforma hanno abbattuto le barriere nello sviluppo software. Gli sviluppatori possono usufruire di progetti open source per accelerare le compilazioni. Le aziende utilizzano le offerte aziendali di GitHub per razionalizzare i flussi di lavoro di codifica. GitHub è profondamente radicato nella cultura degli sviluppatori e influenza il modo in cui la comunità del software crea, scala e distribuisce il codice.

Hugging Face emerge come la piattaforma di riferimento per i LLM

Come GitHub ha stimolato lo sviluppo open source, Hugging Face sta guidando l’approccio degli ecosistemi aperti per i LLM. Fondata nel 2016, Hugging Face ha iniziato concentrandosi sul processing del linguaggio naturale. Nel 2020, si è spostata sui LLM e ha creato la libreria Transformers che unifica diverse architetture LLM come BERT e GPT-2 con API standardizzate.

Questa libreria ha democratizzato l’accesso ai LLM astraggendo le complessità del lavoro con essi. Oggi, Hugging Face è diventata una comunità vivace con oltre 200.000 utenti. Le sue principali offerte sono:

• Model Hub: un repository di oltre 100.000 modelli di intelligenza artificiale, inclusi LLM come CLIP di OpenAI e BLENDER di Salesforce. Riduce le barriere all’utilizzo dei LLM.
• Tokenizers: modelli preaddestrati per tokenizzare e codificare il testo per i LLM. Fondamentali per la pre-elaborazione dei dati.
• Datasets: dataset accuratamente curati per addestrare e valutare i LLM.
• Spaces: una piattaforma MLOps per distribuire, monitorare e scalare applicazioni basate su LLM.
• Infinite: un dataset in stile wiki basato su modelli GPT per generare risposte a domande in linguaggio naturale.

Questa suite di strumenti affronta l’intero ciclo di sviluppo dei LLM, dalla scoperta alla distribuzione. Hugging Face sta anche sviluppando integrazioni con piattaforme come Streamlit, consentendo l’esperimento di LLM senza codice.

Hugging Face ha finora raccolto finanziamenti per 100 milioni di dollari, riflettendo la sua crescente importanza. La sua valutazione è quintuplicata a 2 miliardi di dollari nell’ultimo anno. Anche i principali laboratori di intelligenza artificiale e le aziende internazionali stanno collaborando con Hugging Face.

Il GitHub dei LLM

L’ampio hub di modelli, dataset e strumenti di sviluppo di Hugging Face gli ha guadagnato il soprannome di “GitHub per LLM”. Il suo Model Hub funge da punto di partenza per chiunque voglia lavorare con LLM. Gli sviluppatori possono trovare implementazioni ottimizzate di modelli come l’OPT-175B di Meta AI.

Poi possono accedere in modo fluido a questi modelli tramite la libreria Transformers di Hugging Face. Ciò abbassa drasticamente le barriere nell’utilizzo di LLM all’avanguardia. Le aziende non devono più costruire i propri LLM da zero. Invece, possono prendere i LLM pre-scalati di Hugging Face e affinarli per casi d’uso personalizzati in aree come la ricerca e l’analisi.

Spaces consente di costruire, testare e distribuire in modo collaborativo applicazioni LLM. Combinato con i dataset aperti di Hugging Face e i forum attivi della comunità, riproduce elementi fondamentali dell’etica open source di GitHub adattati per LLM.

Leo Zhao, un ingegnere di machine learning presso una grande azienda tecnologica statunitense, sintetizza quanto profondamente Hugging Face si sia inserito nei workflow di LLM:

“Hugging Face è il nostro primo punto di riferimento ogni volta che abbiamo bisogno di un LLM per un nuovo progetto. Il loro Model Hub ha una vasta tassonomia di opzioni tra cui scegliere. Possiamo immediatamente tokenizzare e alimentare i dati ai modelli con poche righe di codice. Spaces semplifica l’addestramento dei modelli su cluster di GPU. È davvero una piattaforma completa per tutto ciò che riguarda LLM.”

L’analogia con GitHub si applica anche a come Hugging Face ha favorito una comunità collaborativa intorno a LLM. I suoi forum sono diventati una fonte vitale di conoscenza e supporto per migliaia di sviluppatori e utenti di LLM. Hugging Face coltiva ulteriormente questa comunità attraverso la sua popolare conferenza su LLM, democratizzando l’accesso agli ultimi progressi.

Superare le sfide dell’adozione di LLM

Hugging Face si sta dimostrando strumentale nel aiutare le aziende a superare le principali barriere all’adozione di LLM. Secondo uno studio di McKinsey, la principale sfida che le organizzazioni affrontano con LLM è valutare il valore e identificare i casi d’uso. Hugging Face allevia questo problema centralizzando una vasta selezione di LLM e dataset consigliati per l’affinamento.

Inoltre, mettere LLM in produzione comporta problemi complessi di dati e infrastruttura. La piattaforma end-to-end di Hugging Face, dall’accesso al modello fino alla distribuzione, risolve questi ostacoli per le imprese.

L’investimento finanziario richiesto per costruire e gestire LLM su larga scala ha anche scoraggiato l’adozione. Hugging Face riduce i costi fornendo un facile accesso a modelli preaddestrati. Spaces ottimizza ulteriormente le spese attraverso la sua architettura serverless e il supporto per hardware cloud scalabile come TPUs. Per team più piccoli e startup, questo può rendere possibile sperimentare con grandi LLM.

Trasformare il futuro con LLM

Nel futuro, Hugging Face sembra destinato a continuare a crescere come centro per LLM. La sua comunità supera già i forum di intelligenza artificiale più popolari. Sempre più sviluppatori e aziende si affidano a strumenti come la libreria Transformers e Tokenizers nei loro flussi di produzione.

LLM porterà cambiamenti sismici in settori come il marketing, le vendite e la finanza. McKinsey prevede che LLM potrebbe automatizzare dal 30% al 45% delle attività lavorative attuali, creando impatti sociali importanti. Piattaforme come Hugging Face che abbassano le barriere all’innovazione di LLM saranno centrali per realizzare il loro potenziale trasformativo.

Come GitHub ha accelerato l’ingegneria del software, Hugging Face sta consentendo agli sviluppatori e alle aziende di sfruttare le capacità di LLM in modo più rapido ed efficace. Per l’economia in crescita basata su LLM, Hugging Face rappresenta la porta del futuro. La sua piattaforma completa potrebbe catalizzare nuovi mercati e sbloccare la collaborazione umano-AI su larga scala, aprendo la prossima era del progresso tecnologico.