Negli ultimi anni, abbiamo fatto un enorme passo avanti nella nostra ricerca decennale per costruire macchine intelligenti grazie all’avvento dei grandi modelli di linguaggio, noti come Large Language Models (LLM). Questa tecnologia, basata sulla modellazione del cervello umano, ha dato vita a un nuovo campo chiamato generative AI, che può creare testi, immagini e codice informatico sofisticati a un livello che imita l’abilità umana. Le imprese in tutto il mondo stanno sperimentando questa nuova tecnologia, credendo che possa trasformare settori come i media, la finanza, il diritto, i servizi professionali e l’istruzione. Tuttavia, i LLMs hanno il potenziale sia di aumentare la produttività che di minacciare l’occupazione umana, con la possibilità di automatizzare milioni di posti di lavoro. Con il rapido diffondersi di questa tecnologia, è importante comprendere come i LLM generano il testo e cosa possono contribuire a creare in futuro.
Ciò che rende i LLM così intelligenti non è solo la loro capacità di comprendere e scrivere in modo fluente, ma soprattutto uno strumento chiamato “transformer”. Questo strumento ha rivoluzionato il modo in cui i computer comprendono il linguaggio, poiché consente loro di processare un’intera sequenza, che sia una frase, un paragrafo o un articolo intero, analizzando tutte le sue parti e non solo singole parole. Questa capacità di analizzare il contesto e i modelli in modo più efficace rende possibile la traduzione o la generazione di testo in modo più accurato. Inoltre, il processamento simultaneo dei transformer consente una formazione più rapida dei LLM, migliorando quindi la loro efficienza e la loro capacità di scalare. La ricerca che ha delineato il modello transformer è stata pubblicata per la prima volta da un gruppo di otto ricercatori di intelligenza artificiale di Google nel giugno 2017, segnando l’inizio dell’era dell’intelligenza artificiale generativa.
Approfondisci qui con l’infografica del Financial Times: Generative AI exists because of the transformer
