Le potenzialità e le limitazioni dei Large Language Models (LLM), strumenti di intelligenza artificiale, sono state esplorate dalla Fondazione CIMA in collaborazione con l’IE University. Questi modelli, capaci di generare e comprendere il linguaggio naturale, trovano applicazione in diversi ambiti.
LLM e gestione del rischio da disastri: un binomio possibile?
La Fondazione CIMA ha integrato gli LLM nei processi operativi, mettendo in luce sia le potenzialità che le limitazioni di questi strumenti di intelligenza artificiale.
Il funzionamento degli LLM si basa sulle stesse logiche che regolano le tecniche di machine learning. Questi modelli vengono impiegati principalmente in applicazioni di classificazione o regressione.
Un esempio concreto di utilizzo degli LLM è rappresentato dal lavoro svolto dalla Fondazione CIMA sugli incendi boschivi. In questo caso, il modello di machine learning utilizzava le informazioni a sua disposizione per fornire dati sul rischio.
Da questa esperienza emerge come gli LLM possano avere un ruolo significativo anche nel settore della gestione del rischio. Ad esempio, possono essere utilizzati per estrarre rapidamente dati da grandi dataset, migliorando così l’efficienza dei processi di lavoro basati sul testo.
LLM: modelli di intelligenza artificiale per il linguaggio naturale
Gli LLM sono modelli di intelligenza artificiale progettati per comprendere, generare e rispondere al linguaggio naturale. Fanno parte della categoria dei modelli di machine learning basati su reti neurali, in particolare su reti neurali profonde (Deep Learning). Vengono addestrati su enormi quantità di testo per apprendere le strutture e le sfumature del linguaggio.
Le peculiarità dei Large Language Models
La “grandezza” degli LLM:
Il termine “large” si riferisce alla dimensione del modello, misurata in termini di numero di parametri. I modelli più avanzati, come il GPT-4, possono vantare centinaia di miliardi di parametri.
La capacità di apprendimento degli LLM:
Questi modelli vengono addestrati su enormi dataset che comprendono una vasta gamma di testi, dai libri agli articoli di giornale, ai post sui social media. Questo permette loro di apprendere una vasta gamma di conoscenze e stili di linguaggio.
La generazione di testo:
Una delle funzioni principali degli LLM è la generazione di testo. Possono scrivere articoli, rispondere a domande, tradurre testi, e persino creare codice informatico.
La comprensione del contesto:
I modelli di linguaggio di grandi dimensioni sono in grado di comprendere e mantenere il contesto di una conversazione o di un testo, il che permette loro di fornire risposte coerenti e pertinenti anche in conversazioni lunghe o complesse.
La versatilità degli LLM:
Possono essere utilizzati in una vasta gamma di applicazioni, tra cui assistenti virtuali, chatbot, strumenti di traduzione automatica, e molti altri.
I rischi degli LLM:
Nonostante la loro potenza, i LLM possono presentare problemi, come il bias nei dati di addestramento, la generazione di informazioni non accurate o inappropriate, e problemi di privacy se addestrati su dati sensibili.
gli Large Language Models rappresentano un’evoluzione significativa nell’ambito dell’intelligenza artificiale, in grado di interagire con il linguaggio umano in modi sempre più sofisticati e utili.
