Modelli linguistici LLM: cosa sono e come funzionano

I modelli linguistici di grandi dimensioni, o LLMSi sono insinuati nelle nostre conversazioni proprio come fecero gli smartphone ai loro tempi: quasi senza che ce ne accorgessimo, cambiando completamente il nostro modo di lavorare, cercare informazioni e comunicare con la tecnologia. Sono alla base di strumenti come ChatGPT, Gemini, Claude e Copilot, e sono alla base di quasi tutti gli assistenti intelligenti moderni.

Se ti sei mai chiesto Cos'è esattamente un LLM e come funziona internamente?In cosa si differenzia dai modelli di intelligenza artificiale classici, o perché si parla così tanto di parametri, token, finestra di contesto o quantizzazione? Qui troverete una spiegazione approfondita, ma in un linguaggio chiaro e accessibile, senza perdere di vista il rigore tecnico.

Che cos'è un modello linguistico LLM?

Un LLM (modello linguistico di grandi dimensioni) Si tratta di un modello di intelligenza artificiale basato sull'apprendimento profondo che viene addestrato su enormi quantità di testo per essere in grado di per comprendere, generare e trasformare il linguaggio umano con una scioltezza che ricorda molto quella di una persona.

In sostanza, un LLM è un sistema che, dato un testo di input, Prevedi quale dovrebbe essere il prossimo frammento di testo. (token) basato su modelli appresi leggendo miliardi di esempi: libri, articoli, siti web, documentazione tecnica, conversazioni, codice e altre risorse testuali.

la parola “grande” Si riferisce sia al volume dei dati di addestramento sia a numero di parametri che il modello ha: possono essere centinaia di milioni, miliardi o addirittura centinaia di miliardi di parametri che definiscono come il modello risponde a ciascun input.

A differenza dei classici sistemi basati su regole o di semplici sistemi statistici, gli LLM sono in grado di per catturare relazioni profonde nel linguaggioCapiscono le sfumature, il contesto, l'ironia fino a un certo punto, le istruzioni complesse e strutture di ragionamento molto più ricche.

Da GPT e Transformers ai moderni LLM

Quando parliamo di modelli come GPT-4Claude o Llama, in realtà ci riferiamo a LLM basati sull'architettura Transformer, presentata nel 2017 nel famoso articolo "Attention Is All You Need". Questa architettura ha segnato una svolta nell'elaborazione del linguaggio naturale.

La sigla GPT Stanno per “Generative Pre-trained Transformer”: cioè un modello generativo (produce nuovi contenuti), pre-addestrato (viene prima addestrato massivamente con grandi corpora di testo) e basato su un trasformatore, l'architettura della rete neurale che rende possibili i moderni LLM.

Ciò che differenzia i Transformers dai modelli più vecchi, come le reti neurali ricorrenti (RNN), è che possono elaborare intere sequenze di testo in parallelo Grazie al suo approccio focalizzato sull'attenzione, anziché procedere passo dopo passo in modo rigorosamente sequenziale, la formazione diventa molto più efficiente e scalabile.

Gli LLM moderni hanno portato questa idea all'estremo: modelli con miliardi di parametriaddestrati con enormi quantità di testo, capaci di avvicinarsi alle prestazioni umane in molti compiti linguistici e di superare i sistemi classici nella traduzione, nella sintesi, nella generazione di codice o nell'analisi di grandi volumi di testo.

Token: la più piccola unità che un LLM “vede”

Per un LLM, il testo non viene trattato come singole lettere né necessariamente come parole complete, ma come token, che sono piccole unità di testo che possono essere una parola breve, parte di una parola, un segno di punteggiatura o anche uno spazio.

Ad esempio, la parola "fragola" può essere diviso in token "paglia" y "bacca"Il modello non vede le singole lettere né conta quante "r" ci sono: vede solo quei due blocchi. Ecco perché se gli chiedi quante "r" ci sono in "fragola", potrebbe sbagliarsi; non è che "non sappia contare", è che Non funziona a livello di lettera, ma a livello di token..

Durante la pre-elaborazione, l'intero testo di formazione viene suddiviso in token e ogni token è rappresentato da un identificatore numericoIl modello funziona su sequenze di questi identificatori, non su testo grezzo, il che gli consente di gestire in modo sistematico qualsiasi lingua o combinazione di lingue.

Incorporamenti e rappresentazioni vettoriali

Una volta che il testo è stato diviso in token, ogni token viene convertito in un vettore numerico chiamato incorporamentoche è una rappresentazione matematica del suo significato e del suo utilizzo in diversi contesti.

Questi embedding sono vettori ad alta dimensionalità in cui ogni componente cattura un aspetto semantico o sintattico: token che appaiono in contesti simili Finiscono per avere rappresentazioni simili in quello spazio vettoriale. Pertanto, concetti come "cane" e "abbaiare" saranno molto più simili tra loro di "abbaiare" e "albero" quando il contesto si riferisce ad animali domestici.

Oltre a rappresentare il significato, i modelli aggiungono codifiche posizionaliche indicano la posizione nella sequenza in cui appare ciascun token. In questo modo, il modello non solo sa quale token è presente, ma anche dove appare e come si relaziona agli altri nella frase.

Il motore interno: architettura del trasformatore e auto-cura

Il cuore di un moderno LLM è la rete di trasformatori, che è costruita con più strati di neuroni artificialiA ogni livello, gli input incorporati vengono trasformati, generando rappresentazioni del testo sempre più ricche e contestualizzate.

Il pezzo chiave è il meccanismo di attenzione a se stessiCiò consente al modello di "decidere" a quali parti del testo prestare maggiore attenzione durante l'elaborazione di ciascun token. Questo viene fatto proiettando ogni incorporamento su tre vettori: query, chiave e valore, ottenuti utilizzando le matrici dei pesi apprese durante l'addestramento.

La query rappresenta ciò che un token "cerca", la chiave cattura le informazioni che ogni token "offre" e il valore contiene la rappresentazione che verrà combinata in modo ponderato. Il modello calcola punteggi di similarità tra query e chiavi per determinare quali token sono rilevanti per ogni posizione.

Questi punteggi vengono normalizzati per ottenere attenzione pesosQuesti indicano quanta informazione di ciascun token (attraverso il suo valore) contribuisce alla rappresentazione finale del token stesso. Pertanto, il modello può concentrarsi sulle parole chiave rilevanti e "ignorare" o dare meno peso a termini meno importanti come determinanti o connettivi neutri.

Questo meccanismo crea una rete di relazioni ponderate tra tutti i token della sequenza e lo fa in parallelo, il che rende l'architettura molto efficiente rispetto alle reti ricorrenti tradizionali.

Parametri del modello, pesi e capacità

Gli LLM sono composti da un numero enorme di pesi o parametriSi tratta di variabili interne che vengono regolate durante l'addestramento e che determinano il modo in cui le informazioni vengono trasformate in ogni livello.

Un modello con 7 miliardi di parametri (7.000B) è considerato relativamente piccolo nel mondo degli LLM, mentre uno con 70 miliardi (70.000B) rientra già nella categoria dei grandi, e i modelli sopra i 400.000 miliardi di parametri sono veri e propri colossi che richiedono infrastruttura hardware del data center.

In pratica, il numero di parametri è una misura approssimativa della “capacità intellettuale” del modelloPiù parametri ci sono, più complessi saranno i modelli linguistici che può apprendere e più sofisticato potrà diventare il suo ragionamento. Tuttavia, "più grande" non significa sempre "meglio" per tutti i casi d'uso: anche la qualità dei dati, l'architettura e la messa a punto giocano un ruolo importante.

I modelli più piccoli, i cosiddetti piccolo LLMSono ideali per l'esecuzione su dispositivi con risorse limitate o in ambienti locali, sacrificando alcune capacità di ragionamento a favore di leggerezza e riservatezza.

Come conseguire un LLM

La formazione LLM prevede la lettura di enormi quantità di testo e l'apprendimento di predire il prossimo token da una sequenza basata su quelle precedenti. Durante questo processo, il modello si trova di fronte a milioni o miliardi di esempi estratti dal suo corpus di addestramento.

Ad ogni passaggio, il modello genera una previsione per il token successivo; quindi tale previsione viene confrontata con il token effettivo e un funzione di perdita che quantifica l'errore. I pesi del modello vengono quindi aggiornati utilizzando retropropagazione e discesa del gradiente, correggendo leggermente ogni parametro per ridurre l'errore.

Questo ciclo di prevedere, misurare l'errore e regolare Viene ripetuto in modo massiccio finché il modello non converge verso un insieme di pesi che gli consentono di generare un testo coerente, con una buona grammatica, una certa capacità di ragionamento e conoscenze fattuali apprese dai dati.

Nei modelli come GPT-4 e successivi, a questa formazione massiva viene poi aggiunta una fase. Apprendimento per rinforzo con feedback umano, in cui le persone (e talvolta altri modelli) valutano le risposte e aiutano ad adattare il comportamento per allinearlo meglio alle preferenze umane, evitando il più possibile risposte tossiche, errate o inappropriate.

Processo di generazione: come scrive un LLM

Quando interagisci con un LLM (ad esempio, digitando un prompt in un chatbot), il processo interno è una sorta di riempimento automatico sovralimentatoIl testo che scrivi viene tokenizzato, convertito in incorporamenti e passato attraverso i livelli del trasformatore.

Strato per strato, il modello adatta questi incorporamenti, tenendo conto del contesto e delle relazioni tra i token grazie all'auto-attenzione. Alla fine, produce un distribuzione di probabilità su tutti i possibili token che potrebbero arrivare dopo.

In base a tale distribuzione, il sistema seleziona il token successivo una strategia di campionamento che può essere più o meno deterministico. Se il temperatura Se impostato su 0.0, il modello opterà quasi sempre per il token più probabile, fornendo risposte molto stabili e poco creative, ideali per attività di codice o numeriche.

Con temperature più elevate (0,8 – 1,0), la scelta diventa più rischiosa: il modello Esplora token meno probabili ma più variQuesto genera risposte più creative, utili per il brainstorming, la scrittura narrativa o la pubblicità. Se la temperatura viene spinta troppo oltre (oltre ~1,5), l'output potrebbe diventare incoerente, con frasi "balbettanti" o senza senso.

Questo processo viene ripetuto token per token: ogni nuovo token viene aggiunto alla sequenza di input e il modello ricalcola l'output, finché non viene raggiunta una lunghezza massima o un token di completamento speciale.

Finestra di contesto: la memoria a breve termine del modello

Un aspetto fondamentale dell'esperienza LLM è il suo finestra di contestoche è il numero massimo di token che può prendere in considerazione in una singola "occhiata". È, in pratica, la sua memoria a breve termine.

I primi modelli funzionavano con finestre di contesto di circa 4.000 token, equivalenti approssimativamente a 3.000 parole di testo. Con questa capacità, il modello poteva gestire conversazioni relativamente brevi o documenti moderatamente lunghi, ma perdeva di vista le analisi più complesse.

I recenti modelli di fascia alta gestiscono già centinaia di migliaia o addirittura milioni di tokenCiò consente di caricare interi libri, ampia documentazione tecnica e grandi basi di conoscenza, consentendo all'LLM di funzionare come un analista sui tuoi documenti senza uscire dallo stesso contesto.

La finestra di contesto non è una memoria permanente: quando viene superata, parti del testo devono essere riassunte o tagliate. Ma entro quel margine, la capacità di mantenere la coerenza e ricordare quanto detto in precedenza è uno dei fattori che maggiormente determina la qualità dell'interazione.

Tipi di modelli: chiusi, aperti e di nicchia

L'ecosistema LLM si è frammentato in diversi tipi di modelli con filosofie molto diverse. Da un lato, ci sono i modelli chiusi o proprietari, come GPT, Gemini o Claude, sviluppati da grandi aziende e offerti come servizi cloud.

Questi modelli sono solitamente i più potenti in termini di capacità di ragionamento, dimensione e finestra di contesto e vengono eseguiti su supercomputer con GPU specializzateIn cambio, funzionano come "scatole nere": la loro architettura esatta è sconosciuta, i dettagli dei loro dati di addestramento sono sconosciuti e non esiste alcun controllo totale sull'uso dei dati inviati.

All'altro estremo ci sono i modelli pesi apertiCome lama 3Mistral o Qwen sono esempi in cui gli sviluppatori pubblicano i pesi del modello in modo che chiunque possa scaricarli ed eseguirli sul proprio hardware. Di solito non includono il codice di training o i dati originali, ma consentono un uso locale e privato molto flessibile.

Ci sono anche progetti davvero open source, come OLMo, che condividono non solo i pesi, ma anche il codice e, ove possibile, i dettagli dei dati. Questi modelli sono particolarmente preziosi per la ricerca scientifica, la trasparenza e l'audit.

Infine, ci sono i file modelli di nicchiaSono formati o perfezionati per ambiti specifici come la medicina, il diritto, la programmazione o la finanza. Sebbene possano essere molto più piccoli dei giganti generalisti, nel loro campo specifico possono superano modelli molto più grandi in accuratezza e utilità.

Come interpretare il “nome” di un modello

Se esplori repository come Hugging Face, vedrai nomi di modelli che assomigliano a chiavi nucleari, ad esempio: Llama-3-70b-Instruct-v1-GGUF-q4_k_mOgni parte del nome fornisce informazioni utili sul modello.

La prima parte, Lama-3, indica la famiglia e l'architettura di base, in questo caso il modello Llama 3 di Meta. Il numero 70b Indica la dimensione: 70.000 miliardi di parametri, che ti danno un'idea della hardware richiesto (schede grafiche o server di fascia alta con molta memoria).

L'etichetta istruire indica che il modello è stato messo a punto per seguire le istruzioni e conversare Naturalmente. Se si desidera utilizzare un LLM come assistente, è essenziale che il nome includa "Instruct" o un equivalente; altrimenti, il modello potrebbe comportarsi come un riempitivo di testo generico e non rispondere adeguatamente alle domande.

Il frammento GGUF Questo è il formato di file più diffuso per l'esecuzione di modelli su CPU o dispositivi Apple. Altri formati come EXL2, GPTQ o AWQ sono in genere progettati per le GPU NVIDIA e offrono diverse ottimizzazioni delle prestazioni.

Infine, q4_k_m Descrive il livello di quantizzazione (4 bit in questo caso) e il metodo specifico (K-Quants), che influenza la dimensione del disco, la memoria richiesta e la piccola perdita di precisione accettata per eseguire il modello su hardware più modesto.

Quantizzazione: compressione di cervelli giganti

I modelli all'avanguardia nel loro formato originale possono occupare decine o centinaia di gigabyte e richiedono quantità di memoria video (VRAM) che vanno oltre le capacità di un PC domestico. È qui che il quantizzazione.

Nella sua forma completa, un LLM memorizza tipicamente i suoi pesi con una precisione di 16 bit (FP16), con molte cifre decimali che consentono calcoli molto precisi. La quantizzazione riduce questo numero di bit, ad esempio da 16 a 4, arrotondando i valori in modo che occupano molto meno spazio e richiedono meno memoria per essere eseguiti.

Ciò che sorprende è che, per molte attività di chat, scrittura o riepilogo, passare da 16 a 4 bit influisce appena sulla qualità percepita: studi recenti mostrano che un modello in Q4 può mantenere circa il 98% della loro capacità di ragionamento pratico per uso generale, con una riduzione del peso fino al 70%.

Quantizzazioni più aggressive come Q2 o IQ2 consentono di adattare modelli enormi a un'attrezzatura molto limitata, ma il prezzo è alto: notevole perdita di coerenza, cicli, ripetizioni o fallimenti in compiti logici più impegnativi, soprattutto in matematica e programmazione complessa.

Se il tuo obiettivo è quello di eseguire compiti tecnici delicati, è consigliabile utilizzare la quantizzazione più alta supportata dal tuo hardware (Q6, Q8 o anche non quantizzato), mentre per attività più leggere come la scrittura o il brainstorming, Q4 è solitamente la scelta ideale per la maggior parte degli utenti.

Hardware e VRAM: fin dove arriva il tuo computer?

Per scoprire se è possibile eseguire un modello sul proprio PC, anziché guardare solo la RAM di sistema, è necessario guardare il VRAM della tua scheda graficaUna rapida regola pratica è quella di moltiplicare i miliardi di parametri per circa 0,7 GB di VRAM in quantizzazione moderata.

Ad esempio, un modello come Chiama 3 8B nel Q4 Avrà circa 5,6 GB di VRAM, gestibili da molte GPU da gioco attuali. Tuttavia, un modello di Parametri 70B Potrebbe richiedere circa 49 GB di VRAM, una quantità riservata alle schede professionali o alle configurazioni multi-GPU.

Nell'ecosistema attuale, coesistiamo con due principali approcci hardware per l'intelligenza artificiale locale. Da un lato, l' NVIDIAdove le GPU RTX delle serie 3000, 4000 o 5000, utilizzando CUDA, offrono velocità di generazione del testo molto elevate, ma con la limitazione che la VRAM è costosa e di solito non supera i 24 GB nel consumo domestico.

D'altra parte, c'è il file Il percorso di AppleGrazie ai suoi chip M2, M3 o M4 e alla memoria unificata, un Mac con 96 o 192 GB di memoria condivisa può caricare modelli giganteschi (quantizzati) che sarebbero impossibili da ospitare su una singola GPU domestica, sebbene la velocità di generazione sia solitamente inferiore.

In entrambi gli scenari, strumenti come Studio LM u Ollama Facilitano il download, la configurazione e l'esecuzione di modelli locali, consentendo di regolare parametri quali temperatura, utilizzo di CPU/GPU o memoria senza dover lottare con complesse righe di comando, a meno che non si cerchi un'integrazione molto precisa con altri programmi.

LLM rispetto ad altri tipi di IA generativa

Quando interagisci con un generatore di immagini, ad esempio, il testo del prompt viene prima elaborato con un modello linguistico Comprende la tua richiesta, classifica l'intenzione ed estrae gli elementi chiave (stile artistico, oggetti, contesto, ecc.). Queste informazioni vengono poi tradotte in rappresentazioni che utilizzano modelli di immagini specifici.

Lo stesso vale per la generazione di audio o musicaUn LLM è in grado di comprendere la descrizione testuale ("creare un brano tranquillo con pianoforte e archi") e trasformarlo in una struttura che un modello audio specializzato trasforma poi in suono.

Nella generazione del codice, gli LLM sono direttamente coinvolti: vengono addestrati con grandi repository di codice sorgentedocumentazione tecnica ed esempi di utilizzo, che consentono loro di scrivere funzioni, spiegare errori, tradurre tra linguaggi di programmazione o persino progettare piccoli giochi come il tris in C# partendo da una semplice descrizione in linguaggio naturale.

Utilizzi pratici degli LLM nella vita di tutti i giorni

Gli LLM possono essere ottimizzati per compiti specifici che massimizzano la loro capacità di comprendere e generare testo, dando luogo a una gamma sempre più ampia di applicazioni in ambienti personali e aziendali.

Tra gli usi più comuni troviamo l' chatbot conversazionali come ChatGPT, Gemini o Copilot, che fungono da assistenti generali in grado di rispondere a domande, spiegare concetti, aiutare con i compiti, scrivere e-mail o redigere relazioni.

Un'altra categoria molto potente è quella di generazione di contenutiDescrizioni di prodotti per l'e-commerce, testi pubblicitari, articoli di blog, script video, newsletter o post sui social media, tutti generati da istruzioni relativamente semplici.

Nelle aziende, gli LLM vengono utilizzati per rispondere alle domande frequentiAutomatizzare parte del servizio clienti, classificare ed etichettare grandi volumi di feedback (recensioni, sondaggi, commenti sui social media) ed estrarre informazioni sulla percezione del marchio, sui problemi ricorrenti o sulle opportunità di miglioramento.

Eccellono anche nei compiti di traduzione e localizzazioneClassificazione dei documenti, estrazione di informazioni rilevanti, generazione di riepiloghi esecutivi e supporto al processo decisionale rafforzando il team umano con analisi rapide su grandi quantità di testo.

Limitazioni e rischi degli LLM

Nonostante la loro efficacia, gli LLM presentano notevoli limitazioni che è opportuno tenere a mente per poterli utilizzare con saggezza e senza aspettative irrealistiche.

Il fenomeno più noto è quello della allucinazioniIl modello può generare informazioni che sembrano molto convincenti, ma sono false o inaccurate. Ciò accade perché l'LLM Prevede il testo, non i fattiE se il contesto non è sufficiente o il suggerimento è ambiguo, riempite le lacune con contenuti plausibili, anche se inventati.

Dobbiamo anche considerare il pregiudiziI modelli apprendono dai dati generati dalle persone, con tutto ciò che questo comporta: pregiudizi, stereotipi, disuguaglianze e una visione parziale del mondo. Senza meccanismi di controllo e allineamento, un LLM può riprodurre o addirittura amplificare questi pregiudizi.

Un'altra limitazione fondamentale è la sua dipendenza immediataLa qualità della risposta dipende in larga misura da come si formula la richiesta: istruzioni vaghe generano risultati mediocri, mentre richieste ben congegnate portano a risposte molto più utili, precise e attuabili.

Infine, gli LLM non hanno una reale comprensione del mondo: mancano di percezione diretta, non hanno una memoria a lungo termine integrata a meno che non vengano aggiunti sistemi esterni e a meno che il fornitore non lo consenta, Non hanno accesso alle informazioni in tempo realeLa loro “conoscenza” è limitata a ciò che era presente nei loro dati di addestramento e a ciò che rientra nella loro attuale finestra di contesto.

Rapporto con il mondo imprenditoriale e del lavoro

Nell'ambiente aziendale, gli LLM si stanno integrando CRM, strumenti di vendita, servizi e piattaforme di e-commerce per aumentare la produttività e migliorare l'esperienza del cliente.

Questi modelli consentono di automatizzare attività ripetitive come la risposta a e-mail simili, la generazione di proposte contrattuali iniziali, il riepilogo di chiamate o riunioni e guidare gli agenti umani con suggerimenti di risposta in tempo reale, senza necessariamente sostituire il tuo giudizio ma riducendo significativamente il carico meccanico.

Nel marketing e nelle vendite, sono utilizzati per segmentare meglio i clientiAnalizza grandi quantità di dati testuali (recensioni, query, social media), personalizza i messaggi e scopri opportunità che altrimenti passerebbero inosservate tra migliaia di interazioni.

Questo impatto sull'ambiente di lavoro ricorda quello dei robot industriali nel settore manifatturiero: alcuni lavori monotoni vengono ridotti, i profili professionali vengono trasformati e emergono nuove funzioni incentrate su [quanto segue]. progettare, monitorare e integrare sistemi di intelligenza artificiale nei processi esistenti.

Il futuro degli LLM: multimodalità e maggiori capacità

L'evoluzione degli LLM punta verso modelli sempre più multimodalein grado di elaborare non solo testo, ma anche immagini, audio e persino video in modo integrato. In questo modo, un singolo sistema potrebbe comprendere una conversazione, analizzare un documento scansionato, interpretare un grafico e ragionare su tutto ciò simultaneamente.

Alcuni modelli vengono già addestrati con combinazioni di testo, audio e video, aprendo la porta ad applicazioni avanzate in campi come veicoli autonomirobotica o assistenti personali avanzati, che “vedono” e “sentono” oltre che leggere.

Con il perfezionamento delle tecniche di formazione, ci si aspetta che gli LLM migliorino in accuratezza, riduzione delle distorsioni e gestione delle informazioni aggiornateincorporando meccanismi di verifica esterni e accesso controllato a fonti di dati in tempo reale.

Assisteremo anche ad un consolidamento dei modelli ibridi: combinazioni di modelli chiusi ad alte prestazioni con modelli aperti specializzati e strumenti locali che consentono di mantenere la privacy e il controllo sui dati più sensibili.

In breve, gli LLM stanno passando dall'essere una novità appariscente a diventare un infrastrutture di produttività di baseQuesto vale sia per i singoli individui che per le aziende. Capire cosa possono fare, come funzionano e quali sono i loro limiti è fondamentale per sfruttarli efficacemente senza delegare più di quanto possano realisticamente gestire.