I Large Language Models (LLM) stanno rivoluzionando settori come quello sanitario, finanziario e legale. Ad esempio, uno studio di McKinsey ha evidenziato che diverse aziende del settore finanziario utilizzano gli LLM per automatizzare le attività e generare report finanziari.
Gli LLM possono elaborare e generare testo di qualità umana, tradurre lingue e rispondere a domande complesse, anche in campi scientifici di nicchia.
Questo blog esplora i principi fondamentali degli LLM e come la loro ottimizzazione può sbloccarne il vero potenziale, promuovendo innovazione ed efficienza.
Gli LLM sono potenti strumenti basati sui dati, addestrati su enormi quantità di testo, inclusi libri, articoli, codici e conversazioni sui social media. Questi dati permettono agli LLM di comprendere le sfumature del linguaggio umano.
Alla base degli LLM c’è una sofisticata architettura di rete neurale chiamata trasformatore. Questa rete analizza le relazioni tra le parole all’interno di una frase, consentendo al LLM di capire il contesto e prevedere la parola successiva nella sequenza.
Ad esempio, fornendo al LLM una frase come “Il gatto si sedette sul…”, il modello utilizza i dati di addestramento per prevedere la parola più probabile, come “tappeto”. Questo processo di previsione permette agli LLM di generare frasi, paragrafi e persino testi creativi.
Ora esploriamo il pannello di controllo degli LLM, che contiene parametri per ottimizzare il loro output creativo. Modificando questi parametri, è possibile adattare il testo generato alle proprie esigenze.
- Temperatura: Controlla la casualità dell’output del LLM. Un’alta temperatura favorisce la creatività e l’esplorazione di scelte di parole meno probabili, mentre una bassa temperatura mantiene il focus sulle parole più prevedibili.
- Top-k: Filtra le opzioni limitando le scelte alle prime k parole più probabili. Questo aiuta a generare testi più coerenti e mirati.
- Top-p: Imposta una soglia di probabilità cumulativa, permettendo al LLM di considerare solo le parole entro questa soglia. Mantiene un equilibrio tra diversità e pertinenza.
- Limite dei token: Controlla il numero totale di parole o segni di punteggiatura generati. Utile per rispettare specifici requisiti di conteggio delle parole.
- Sequenze di stop: Segnali predefiniti che indicano al LLM di interrompere la generazione del testo, evitando cicli infiniti o divagazioni.
- Blocca le parole offensive: Impedisce agli LLM di generare linguaggio offensivo o inappropriato, mantenendo la sicurezza del marchio e promuovendo contenuti inclusivi e responsabili.
Comprendendo e sperimentando questi controlli, le aziende possono sfruttare gli LLM per creare contenuti mirati di alta qualità in sintonia con il loro pubblico.
Oltre le nozioni di base: parametri LLM aggiuntivi Esistono ulteriori parametri per mettere a punto i modelli, come:
- Penalità di frequenza: scoraggia la ripetizione di parole o frasi, promuovendo uno stile di scrittura più naturale e vario.
- Penalità di presenza: evita l’uso di parole o frasi già presenti nel prompt, favorendo la generazione di contenuti originali.
- Nessuna ripetizione N-grammi: impedisce la generazione di sequenze di parole già presenti in una specifica finestra del testo, promuovendo un flusso più fluido.
- Filtraggio top-k: combina il campionamento top-k e il campionamento del nucleo (top-p), permettendo un controllo ancora più preciso sulla direzione creativa del LLM.