I recenti progressi nell’hardware, come la GPU Nvidia H100, hanno significativamente migliorato le capacità di calcolo, rendendo l’intelligenza artificiale generativa più accessibile e potente. Queste GPU, con una velocità nove volte superiore rispetto alla Nvidia A100, sono particolarmente efficaci nella gestione dei carichi di lavoro di deep learning, favorendo l’uso dell’IA generativa nell’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e nella visione artificiale. Questo consente alle aziende di convertire facilmente dati non strutturati in informazioni preziose, rappresentando un grande passo avanti nell’integrazione tecnologica.
Metodi Tradizionali di Estrazione dei Dati
Inserimento Manuale dei Dati Molte aziende continuano a utilizzare l’inserimento manuale dei dati, nonostante la disponibilità di tecnologie avanzate. Questo metodo, sebbene inizialmente meno costoso, è noioso, dispendioso in termini di tempo e soggetto a errori, oltre a presentare rischi per la sicurezza dei dati sensibili.
Riconoscimento Ottico dei Caratteri (OCR) L’OCR converte immagini e contenuti scritti a mano in dati leggibili dalle macchine. Tuttavia, la qualità dei risultati può essere inaffidabile, con errori nella lettura di caratteri simili, come “S” e “8”. Funziona meglio con immagini scansionate ad alta risoluzione, ma fatica con il testo scritto a mano e immagini complesse.
Corrispondenza del Modello di Testo Questo metodo identifica ed estrae informazioni specifiche usando regole predefinite. È veloce e altamente preciso con file strutturati in modo simile, ma la sua rigidità può limitare l’adattabilità, richiedendo una corrispondenza esatta dei termini.
Riconoscimento di Entità Denominate (NER) Il NER identifica e classifica entità predefinite come nomi di organizzazioni, luoghi e date. Tuttavia, non può estrarre entità personalizzate o gestire dati complessi come le tabelle, limitandone l’applicabilità.
Sbloccare i Dati Non Strutturati con gli LLM
Estrazione Dati Sensibile al Contesto Gli LLM, grazie alla loro formazione su ampi set di dati, comprendono il contesto meglio di altri metodi. Possono estrarre informazioni considerando sinonimi e semantica, rendendoli strumenti dinamici e adattabili per l’estrazione dei dati.
Capacità di Elaborazione Parallela Gli LLM utilizzano l’elaborazione parallela, rendendo le attività di estrazione dei dati più rapide ed efficienti. Questo migliora la velocità e le prestazioni complessive del processo.
Adattamento a Vari Tipi di Dati Gli LLM possono gestire diverse strutture di dati, comprese tabelle e immagini, superando le limitazioni dei modelli sequenziali come le reti neurali ricorrenti (RNN).
Miglioramento delle Pipeline di Elaborazione Gli LLM automatizzano le fasi di pre-elaborazione e post-elaborazione, riducendo l’impegno manuale e migliorando la gestione dei dati non strutturati. La loro vasta formazione consente di identificare modelli e correlazioni spesso perse con i metodi tradizionali.
Evoluzione del Framework di Intelligenza Artificiale
Reti Neurali Ricorrenti (RNN) e LSTM Le RNN sono state progettate per compiti di sequenza come la traduzione, ma hanno difficoltà con dipendenze a lungo raggio. Le reti di memoria a lungo termine (LSTM) migliorano su questo, ma affrontano ancora sfide con dati strutturati complessi.
Trasformatori e Meccanismo di Attenzione L’introduzione dei trasformatori ha rivoluzionato la PNL, permettendo calcoli paralleli e catturando dipendenze a lungo raggio. I modelli basati su trasformatori come GPT, BERT e OPT utilizzano il meccanismo di attenzione per un’estrazione dati precisa e contestuale.
Tendenze e Sviluppi Attuali
Apprendimento Multimodale Gli LLM stanno espandendo le loro capacità elaborando vari tipi di dati, migliorando l’estrazione delle informazioni da diverse fonti.
Applicazioni RAG La Retrieval Augmented Generation (RAG) combina modelli linguistici con meccanismi di ricerca esterni, migliorando le capacità di estrazione dei dati.
Valutazione delle Prestazioni Le metriche ottimizzate e la valutazione umana garantiscono una valutazione completa delle prestazioni degli LLM.
Elaborazione di Immagini e Documenti Gli LLM multimodali hanno sostituito l’OCR, consentendo la conversione del testo scansionato in dati leggibili dalle macchine.
Estrazione Dati da Link e Siti Web Gli LLM stanno diventando più adatti al web scraping, trasformando i dati delle pagine web in formati strutturati.
L’Ascesa dei Piccoli Giganti Modelli più piccoli come TinyLlama e Dolly-v2-3B stanno dimostrando grande efficienza in compiti specifici, rendendo l’intelligenza artificiale accessibile anche a piccole aziende.