Negli ultimi anni, il panorama dell’intelligenza artificiale ha visto una rapida evoluzione, con modelli come ChatGPT, Gemini, Claude e DeepSeek che si sono affermati come protagonisti nel campo della generazione di testo. Questi modelli, noti come modelli linguistici di grandi dimensioni (in inglese Large Language Models, LLM), sono diventati strumenti fondamentali per molteplici applicazioni quotidiane. Ma come funzionano e quali sono le loro capacità?
Definizione e utilizzo degli llm
Un Large Language Model è un sistema di intelligenza artificiale progettato per analizzare, elaborare e creare testi. Questi modelli rientrano nel settore del Natural Language Processing (NLP), che si occupa di insegnare ai computer a comprendere e interagire con il linguaggio umano. La loro versatilità permette di utilizzare gli LLM in vari contesti, come la scrittura di email, la traduzione di testi, la risposta a domande, la sintesi di articoli e la creazione di contenuti creativi. Inoltre, sono utilizzati anche in ambito medico, dove supportano i professionisti nella formulazione di diagnosi.
I modelli più conosciuti, come ChatGPT e DeepSeek, sono molto richiesti per la loro capacità di generare contenuti testuali coerenti e pertinenti. Altri modelli, come Gemini e Claude, sebbene meno noti, offrono funzionalità altrettanto valide. In particolare, Gemini si distingue nella gestione di testi più lunghi, mentre Claude è specializzato nella generazione di codice. Nonostante le differenze, tutti questi modelli condividono una base comune di apprendimento e funzionamento, che merita di essere esplorata più in dettaglio.
Il processo di apprendimento degli llm
Gli LLM apprendono a interpretare e generare frasi che sembrano scritte da esseri umani grazie a un processo di apprendimento che si articola in tre fasi principali. La prima fase, denominata Pre-Training, consiste nell’analizzare una vasta quantità di testi, consentendo al modello di apprendere le strutture linguistiche senza un insegnamento diretto. Questo processo è simile a come un bambino impara a parlare, ascoltando e ripetendo ciò che sente.
La seconda fase, chiamata Instruction Fine-Tuning, richiede al modello di seguire istruzioni specifiche per generare risposte utili e pertinenti. Infine, la terza fase, Reinforcement Learning from Human Feedback, prevede il miglioramento del modello attraverso il feedback di valutatori umani, che selezionano le risposte più appropriate tra diverse opzioni generate.
Queste fasi di apprendimento sono fondamentali per garantire che gli LLM possano rispondere in modo adeguato e pertinente alle richieste degli utenti, rendendoli strumenti sempre più sofisticati e utili.
Interpretazione e generazione di risposte da parte degli llm
Quando un utente invia una richiesta a un LLM come ChatGPT, il modello scompone la frase in token, che sono piccole unità di informazione, come parole o caratteri. Ogni token viene trasformato in un numero e analizzato da un Transformer, un tipo di rete neurale che ha rivoluzionato il modo in cui gli algoritmi comprendono il linguaggio. Grazie a un meccanismo chiamato self-attention, il modello riesce a stabilire relazioni tra parole anche distanti tra loro nella frase, permettendo una comprensione più profonda del contesto.
Una volta che il modello ha compreso la richiesta, inizia a generare una risposta calcolando quale token sia il più probabile da utilizzare, basandosi sulle informazioni apprese durante la fase di Pre-Training. Questa generazione non è priva di casualità, e il grado di creatività delle risposte dipende da un parametro noto come temperatura. Modelli con temperatura bassa tendono a produrre risposte più prevedibili, mentre quelli con temperatura alta possono generare risposte più creative ma meno affidabili. Questo aspetto evidenzia l’importanza di un uso consapevole degli LLM, poiché le risposte possono apparire plausibili ma non sempre essere corrette.
