Cosa sono gli LLM e perché sono fondamentali per l’NLP

Gli LLM (Large Language Model) sono modelli di deep learning addestrati su grandi quantità di testo, progettati per comprendere e generare linguaggio naturale. Alla base di questi modelli c’è l’AI generativa, una branca dell’intelligenza artificiale capace di produrre output testuali, visivi o sonori simili a quelli umani.

Questi modelli hanno rivoluzionato il campo del Natural Language Processing (NLP), permettendo alle macchine di interagire in modo più naturale e contestuale. GPT, GEMINI, LLAMA sono esempi di LLM oggi impiegati in chatbot, motori di ricerca intelligenti, strumenti di scrittura e applicazioni aziendali.

Il cuore degli LLM: i Transformer e la probabilità condizionata

Il funzionamento degli LLM si basa sulla probabilità condizionata, cioè la capacità del modello di prevedere la parola successiva in una sequenza testuale. I Transformer, introdotti da Google nel 2017, hanno rivoluzionato questa capacità grazie al meccanismo di self-attention, permettendo di cogliere le relazioni tra parole anche molto distanti.

Il processo inizia con la tokenizzazione e il word embedding, che convertono le parole in vettori numerici. Seguono il positional encoding e il meccanismo di attenzione multi-head, fino al passaggio finale attraverso strati feed-forward e la funzione softmax per generare il testo.

Dall’addestramento al prompt engineering: le fasi di sviluppo di un LLM

Gli LLM si allenano in più fasi:

1. Pre-training su dati testuali non etichettati.
2. Fine-tuning su task specifici.
3. RAG (Retrieval-Augmented Generation) per combinare conoscenza esterna.
4. Prompt-engineering per guidare l’output del modello.

LLM nella Pubblica Amministrazione: opportunità e rischi

Gli LLM trovano applicazione anche nella PA: chatbot per cittadini, generazione automatica di documenti, motori di ricerca semantici. Tuttavia, vanno gestiti rischi come allucinazioni, problemi di etica, privacy e sicurezza.