Lo sviluppo di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) presenta sfide uniche e complesse, che li distinguono dal tipico sviluppo software. Una delle principali difficoltà risiede nella cosiddetta “maledizione del multilinguismo”. Con oltre 7.000 lingue nel mondo, la maggior parte dei dati di testo disponibili si concentra su un numero limitato di lingue ad alto contenuto di risorse, come l’inglese e il cinese. Questo squilibrio porta a modelli che tendono a sovradattarsi a queste lingue, trascurando le lingue meno rappresentate.
Il ragionamento rappresenta un’altra sfida critica. È difficile determinare se un LLM stia realmente ragionando su una questione o se stia semplicemente replicando schemi precedentemente memorizzati. Il linguaggio naturale, ricco di contesto e sfumature, rende difficile per gli LLM estrarre significati precisi e applicare una logica rigorosa. Inoltre, questi modelli non possiedono un concetto di realtà esterna al linguaggio, il che limita la loro capacità di verificare la veridicità delle affermazioni.
La mancanza di metodi robusti per verificare gli output degli LLM è forse la sfida più critica. È complicato determinare se un output sia basato su conoscenze accurate o se sia semplicemente frutto di un’allucinazione. Un recente studio ha esaminato 16 LLM su otto dimensioni di affidabilità, scoprendo che nessuno di essi era realmente affidabile secondo i parametri esaminati.
Aidan Gomez, CEO di Cohere, sottolinea l’importanza di insegnare ai modelli linguistici a scomporre i compiti e a pensare passo dopo passo. Tuttavia, i dati che dimostrano questo tipo di ragionamento sono scarsi su Internet.
La natura opaca degli LLM, che li rende difficili da interpretare, complica ulteriormente la verifica dei loro output. Questa mancanza di spiegabilità ostacola gli sviluppatori nel migliorare l’affidabilità dei modelli.
Per affrontare queste sfide, è necessario un approccio multiforme, che includa lo sviluppo di metodi di verifica avanzati per valutare l’accuratezza e la coerenza logica degli output degli LLM, nonché miglioramenti nell’interpretabilità e spiegabilità di questi modelli. Concentrandosi su queste aree chiave, sarà possibile creare LLM più affidabili e capaci di ragionamenti complessi in diversi linguaggi e domini.