Modelli linguistici e agenti AI: scopri le nuove frontiere per imprese e ricerca - (Credit: www.agendadigitale.eu)
La rapida evoluzione dei modelli Transformer offre opportunità senza precedenti nel panorama dell’intelligenza artificiale
La rapida evoluzione dei modelli Transformer sta ridefinendo il panorama dell’intelligenza artificiale, creando opportunità mai viste prima nelle aziende e nella vita quotidiana delle persone. Questi modelli non solo stanno migliorando in termini di dimensioni e capacità, ma stanno anche trovando applicazioni sempre più diversificate, con impatti significativi su vari settori. Le grandi imprese tecnologiche, le startup più innovative e i centri di ricerca sono in continua competizione per sviluppare modelli più potenti e soluzioni applicative che possano rendere più efficienti anche i processi lavorativi più complessi.
I linguaggi di grandi dimensioni, noti anche come LLM, stanno mostrando prestazioni incredibili in vari ambiti e applicazioni, ma quali sono le loro reali capacità attuali? Negli ultimi tempi, stiamo assistendo a continui miglioramenti dei modelli, grazie all’aumento delle loro dimensioni e alla possibilità di affinare le loro prestazioni tramite il fine-tuning. Questo processo permette di integrare i modelli in applicazioni di uso quotidiano, estendendo il loro impiego a compiti più complicati. Anche se i risultati sono promettenti, è importante sottolineare che i modelli generalisti, nonostante i loro successi, hanno ancora delle limitazioni, come dimostra il fatto che riescono a risolvere solo una minima parte dei problemi matematici presenti in benchmark come FrontierMath.
Un fatto affascinante è che, mentre gli LLM normalmente mostrano performance a volte inaspettate, questo non accade in modelli di dimensioni ridotte. Al contrario, si osservano capacità emergenti che si manifestano solo al raggiungimento di certa scala. Questi sviluppi nel campo dell’AI sono resi possibili dall’innovazione delle capacità computazionali, dall’aumento della disponibilità di dati e dall’evoluzione degli algoritmi. Terme come “word embedding”, “transformers” e “meccanismo dell’attenzione” sono divenute comuni nei discorsi degli esperti.
Esplorando maggiormente gli LLM, emerge che la loro costruzione implica la previsione della probabilità della parola che completa una frase. Tuttavia, strumenti come ChatGPT richiedono una successiva specializzazione per ottimizzare le loro risposte. Dobbiamo anche tenere conto del panorama dell’AI e della partecipazione delle potenze tecnologiche, che, come Microsoft e Google, insieme ai pionieri come Open AI, trasformano l’intelligenza artificiale in un argomento quotidiano di discussione e dibattito.
Una delle strade più promettenti per specializzare gli LLM è l’uso di Retrival Augmented Generation . Questo approccio permette di migliorare le performance dei modelli, collegandoli a un corpus specialistico di documentazione. Tale metodologia è largamente adottata dalle big tech e dalle startup, creando applicazioni nell’ambito dell’assistenza legale, gestione del rischio, e altro ancora. Con il RAG, il modello genera risposte più accurate e pertinenti. In sostanza, l’integrazione di informazioni specifiche consente di limitare i margini di errore e migliorare le performance, rendendo la comunicazione più fluida e mirata.
Passiamo in rassegna alcuni casi concreti sviluppati dal team di Data & Artificial Intelligence di P4I, i quali hanno illustrato come i modelli RAG siano applicabili in diversi contesti. Un assistente legale autonomo ha reso possibile l’interazione con un corpus giuridico, permettendo agli avvocati di ricevere risposte precise e pertinenti. Analogamente, uno strumento per il risk management ha consentito di individuare vari livelli di rischio e prendere decisioni più informate. Anche un altro strumento, detto Anonymyzer, ha spiccato per la sua capacità di mantenere la privacy e sicurezza, processando dati sensibili senza compromettere la loro integrità.
Questi esempi sugli utilizzi del RAG mostrano chiaramente come l’AI stia trasformando il mondo del lavoro, facilitando le attività dei professionisti e risolvendo problemi complessi nelle organizzazioni.
Un tema imprescindibile per lo sviluppo dei modelli AI è quello della generazione di dati sintetici. Con i requisiti sempre più stringenti riguardo alla qualità dei dati di input, le aziende stanno iniziando a esplorare come possono utilizzare dati artificialmente creati per il training degli LLM. Il vantaggio principale di questi dati è che evitano problematiche legate alla violazione della privacy e del diritto d’autore. Il mercato della generazione di dati sintetici è in rapida crescita, con previsioni di espansione fino a 21 miliardi di dollari entro il 2028.
Un esempio notevole in questo campo è rappresentato da Nvidia, che con il suo modello Nemotron ha dato vita a sistemi in grado di creare questi dati. Questo è particolarmente importante, poiché moltissime aziende devono affrontare il dilemma della raccolta di dati di alta qualità, costosi e potenzialmente rischiosi in termini di sicurezza. Pertanto, i dati sintetici rappresentano sia una soluzione pratica che un passo avanti imprescindibile nell’evoluzione dell’intelligenza artificiale generativa.
L’intelligenza artificiale multimodale sta aggiungendo una dimensione nuova e affascinante alle interazioni con le macchine, combinando testo, immagini, audio e altre forme di dati. Questo approccio crea un’esperienza più ricca e realistica, che si avvicina al modo in cui gli esseri umani percepiscono il mondo. La complessità di questo campo presenta sfide uniche in termini di conformità tecnologica e legale, ma sta producendo risultati promettenti.
Un esempio tangibile di intelligenza artificiale multimodale è rappresentato dai Ray-Ban Meta Wayfarer, occhiali che combinano moda e tecnologia, integrando la capacità di gestire diverse modalità di dati. Una simile integrazione di tecnologie non solo arricchisce il prodotto finale, ma pone anche interrogativi su come queste innovazioni influenzino il nostro modo di vivere e comunicare.
Gli agenti generativi semi-autonomi sono al centro dell’attenzione nell’attuale panorama tecnologico. Si stanno sviluppando per eseguire complessi workflow di compiti specializzati che richiedono una serie di passaggi. Un esempio è un esperimento condotto a Stanford, dove agenti generativi sono stati inseriti in un ambiente urbano simulato. Questi agenti hanno dimostrato capacità di apprendimento, memoria e persino pianificazione, sfruttando le interazioni tra di essi. Questo scenario non solo per i ricercatori sta aprendo la strada a intuizioni affascinanti, ma potrebbe anche riorganizzare il nostro approccio alla collaborazione tra esseri umani e intelligenza artificiale.
Questi sviluppi promettono un futuro in cui i bot generativi non saranno solo strumenti utili ma veri e propri assistenti nel luogo di lavoro. Un impatto tangibile lo si può vedere nella gestione delle catene di attività, creando opportunità per semplificare compiti complessi e rendere il lavoro più efficiente.
Se una volta pensavamo che l’intelligenza fosse riservata agli esseri umani, ora dobbiamo ricrederci. Con l’evoluzione delle tecnologie per la robotica, infatti, vediamo robot capaci di svolgere compiti fisici che sembravano esclusivamente umani. Tali robot, come pi0, realizzato da Physical Intelligence, stanno cercando di emulare le abilità degli esseri umani per operazioni quotidiane, come caricare una lavatrice o stirare i panni.
Utilizzano modelli linguistici di ultima generazione, dimostrando una versatilità mai vista prima per risolvere compiti non codificati. Sì, siamo davanti a una nuova era dove le barriere tra intelligenza umana e artificiale iniziano a indebolirsi sempre più, permettendo quindi una cooperazione mai immaginata prima tra uomo e macchina.
Rimanendo all’erta sugli sviluppi futuri, pare chiaro che la continua evoluzione dell’intelligenza artificiale non è solo una questione di tecnologia, ma un fenomeno sociale, culturale e produttivo destinato a trasformare profondamente tutti gli aspetti della nostra vita.