RAG e Prompt Engineering

Per comprendere come ottimizzare gli LLM con RAG è importante sapere che il Prompt Engineering è il metodo più semplice e meno tecnico per interagire con un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM). Questo approccio consiste nel formulare una serie di istruzioni che il modello deve seguire per generare un output appropriato in risposta a una query dell’utente. 

A differenza dell’architettura RAG (Retrieval-Augmented Generation), l’ingegneria dei prompt richiede meno dati, poiché utilizza solo quelli impiegati durante l’addestramento iniziale del modello, e risulta meno costosa, sfruttando esclusivamente strumenti e modelli già esistenti.

Tuttavia, l’ingegneria dei prompt presenta alcune limitazioni. Non può generare output basati su informazioni aggiornate o soggette a cambiamenti, in quanto il modello si basa esclusivamente sui dati pre-addestrati, che possono diventare obsoleti. Inoltre, la qualità dell’output dipende fortemente dalla formulazione del prompt stesso; un prompt poco chiaro o ambiguo può portare a risposte incoerenti o poco accurate.

Nonostante queste limitazioni, l’ingegneria dei prompt è una soluzione intuitiva ed economica, ideale per estrarre informazioni su argomenti generici che non richiedono un elevato livello di dettaglio. È particolarmente utile quando si desidera ottenere risposte rapide senza la necessità di integrare dati aggiornati o specifici. In queste situazioni, l’ingegneria dei prompt offre un modo efficace per sfruttare le capacità degli LLM senza i costi e la complessità associati a metodi come la RAG.

Differenze tra RAG e Fine Tuning di un modello

Per capire come ottimizzare gli LMM è necessario comprendere che il fine-tuning e il RAG sono due approcci diversi per migliorare le prestazioni degli LLM. L’architettura RAG si focalizza sull’integrazione di dati esterni per arricchire il contenuto dell’LLM. In pratica, RAG non modifica il modello di base, ma gli permette di accedere a un insieme di dati aggiuntivi specifici e aggiornati in tempo reale. 

Questo approccio utilizza risorse di elaborazione minime rispetto al fine tuning, poiché richiede solo un documento o una collezione di documenti pertinenti. RAG è particolarmente efficace nel ridurre il rischio di “allucinazioni”, ossia risposte errate ma convincenti, poiché permette al modello di fare riferimento a fonti citabili e verificabili.

Il fine tuning, invece, comporta la modifica del modello pre-addestrato attraverso un ulteriore addestramento con un set di dati specifici e di dimensioni più ridotte. Questo processo consente al modello di apprendere schemi e conoscenze più mirate, che non necessitano di aggiornamenti frequenti. Tuttavia, il fine tuning richiede una notevole quantità di dati e risorse computazionali, oltre a un investimento significativo in termini di tempo e denaro. È ideale per applicazioni altamente specializzate dove i dati sono stabili nel tempo e dove è richiesta un’analisi approfondita.

Le differenze chiave

• Risorse: RAG richiede meno risorse computazionali e può essere implementato rapidamente con l’aggiunta di documenti specifici, mentre il fine tuning necessita di un ampio set di dati e risorse di elaborazione significative.
• Aggiornamento dei Dati: RAG permette l’aggiornamento continuo delle informazioni, essendo in grado di incorporare dati nuovi e verificabili in tempo reale. Il fine tuning, invece, non prevede aggiornamenti frequenti una volta completato il processo di addestramento.
• Riduzione delle Allucinazioni: È dimostrato che RAG riduce le allucinazioni meglio rispetto al fine tuning, poiché basa le risposte su dati esterni verificabili, mentre il fine tuning richiede un complesso e dispendioso processo per ottenere lo stesso risultato.
• Applicazioni Specializzate: Il fine tuning è preferibile in contesti dove si dispone di grandi quantità di dati specifici e risorse adeguate, e quando non si prevede che i dati cambino frequentemente. RAG è più adatto per scenari dinamici dove l’accesso a informazioni aggiornate è cruciale.

Spesso, l’uso combinato di RAG e fine tuning può offrire il meglio di entrambi i mondi. Il fine tuning può essere utilizzato per creare una base solida e specializzata per il modello, mentre RAG può essere implementato per mantenere le informazioni aggiornate e rilevanti, migliorando l’accuratezza delle risposte nel tempo.

In sintesi, la scelta tra RAG e fine tuning dipende dalle esigenze specifiche del progetto, dalle risorse disponibili e dalla natura dei dati con cui si lavora.

Differenze tra RAG e Preaddestramento

Il preaddestramento e l’architettura RAG (Retrieval-Augmented Generation) rappresentano due approcci distinti nell’addestramento e nell’utilizzo dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). Sebbene entrambi mirino a migliorare le capacità del modello, differiscono notevolmente per metodo, risorse necessarie e applicazioni specifiche.

Nel processo per ottimizzare gli LMM IL preaddestramento è la fase iniziale dell’addestramento di un LLM, durante la quale il modello acquisisce una comprensione di base del linguaggio. Questo processo implica l’utilizzo di un ampio set di dati generici per creare una rete neurale interna, simile al processo di apprendimento del cervello umano attraverso la formazione di connessioni neurali. 

Il preaddestramento richiede un’enorme quantità di risorse computazionali, spesso migliaia di GPU, ed è un processo lungo e costoso. È adatto quando si dispone di un set di dati molto vasto che può influenzare significativamente il modello e si desidera fornire una comprensione di base su una vasta gamma di argomenti e concetti.

L’architettura RAG, d’altro canto, integra informazioni esterne e specifiche all’interno di un LLM preaddestrato. Questo metodo consente al modello di accedere a dati aggiornati e pertinenti in tempo reale, migliorando l’accuratezza delle risposte e riducendo il rischio di “allucinazioni” (risposte erronee ma convincenti). RAG utilizza meno risorse rispetto al preaddestramento e può essere implementato rapidamente aggiungendo documenti specifici. È ideale per scenari dove le informazioni devono essere aggiornate frequentemente e dove è necessario un accesso rapido a fonti di dati specifiche.

Le differenze chiave

• Risorse e Tempo: Il preaddestramento richiede un’enorme quantità di risorse computazionali e tempo, mentre RAG è molto più economico e veloce da implementare.
• Scopo e Applicazioni: Il preaddestramento fornisce una base generale di conoscenza, utile per modelli che devono comprendere e generare linguaggio su una vasta gamma di argomenti. RAG, invece, è usato per integrare informazioni specifiche e aggiornate, migliorando l’accuratezza delle risposte per applicazioni specializzate.
• Aggiornamento delle Informazioni: RAG permette di mantenere il modello aggiornato con nuove informazioni in tempo reale, mentre il preaddestramento non prevede aggiornamenti frequenti dopo la fase iniziale.

Nel prossimo articolo, esamineremo come Revelis stia implementando la tecnica della Retrieval-Augmented Generation nelle sue soluzioni, condividendo casi di studio e risultati ottenuti.

Autore: Francesco Scalzo

L'articolo Come ottimizzare gli LLM con RAG proviene da Revelis.

In questo articolo, vogliamo spiegare cos’è la RAG e come usarla per ottimizzare gli LLM. 

Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Il metodo RAG (Retrieval-Augmented Generation) combina i dati presenti all’interno di un modello linguistico di grandi dimensioni con fonti di dati esterne selezionate, come repository specifici, raccolte di testi e documentazione esistente. 

Queste risorse vengono segmentate, indicizzate in un database vettoriale e utilizzate come riferimento per fornire risposte più accurate.

RAG è estremamente utile perché permette al modello linguistico di utilizzare informazioni specifiche in tempo reale, attingendo a una o più fonti affidabili. Questo approccio offre un notevole risparmio, poiché garantisce un’esperienza ottimale senza la necessità di addestrare nuovamente i modelli o eseguire il fine tuning. 

Inoltre, utilizza meno risorse perché, dopo aver inviato la query al modello linguistico, restituisce solo le informazioni più pertinenti, evitando documenti lunghi e poco mirati.

Funzionamento della Pipeline RAG

La pipeline di un sistema RAG si articola in diverse fasi, ognuna cruciale per l’efficacia del processo complessivo:

1. Ingestione dei Dati: I dati vengono raccolti da varie fonti come database, documenti o feed live. Questi dati vengono pre-processati e trasformati in formati compatibili con il sistema di embedding, che li converte in rappresentazioni vettoriali numeriche.
2. Generazione degli Embedding: I dati trasformati vengono convertiti in vettori ad alta dimensione, che rappresentano il testo in un formato numerico comprensibile per il sistema.
3. Memorizzazione negli Archivi Vettoriali: Gli embedding generati vengono memorizzati in database vettoriali specializzati, ottimizzati per gestire e recuperare rapidamente i dati vettoriali.
4. Ricerca e Recupero delle Informazioni: Quando un utente invia una query, il sistema RAG utilizza le rappresentazioni vettoriali per effettuare ricerche efficienti. Identifica le informazioni più pertinenti confrontando il vettore della query con quelli memorizzati nei database.
5. Generazione della Risposta: Utilizzando il prompt dell’utente e i dati recuperati, il modello di linguaggio genera una risposta completa. Questo processo combina le conoscenze interne del modello con le informazioni esterne recuperate, migliorando l’accuratezza e la rilevanza delle risposte.
6. Aggiornamento dei Dati Esterni: Per mantenere le informazioni aggiornate, il sistema aggiorna periodicamente i documenti e le loro rappresentazioni di embedding. Questo può essere fatto attraverso processi automatici in tempo reale o batch periodici.

La RAG e l’indicizzazione

Prima di poter utilizzare efficacemente un sistema RAG, è essenziale avere una solida indicizzazione dei dati. Questo processo implica l’organizzazione e l’archiviazione delle informazioni in un Vector DB. Questi database immagazzinano informazioni sotto forma di vettori numerici che rappresentano il significato semantico dei dati. L’indicizzazione permette un rapido recupero delle informazioni rilevanti, essenziale per la successiva fase di retrieval.

Vector DB: La Chiave della RAG

Un componente fondamentale della pipeline RAG è il Vector DB, un database specializzato progettato per gestire e ricercare informazioni semantiche in forma vettoriale. Questi database sono essenziali per il funzionamento della RAG per diversi motivi:

1. Rappresentazione Semantica: I Vector DB memorizzano le informazioni sotto forma di vettori numerici che rappresentano il significato semantico dei dati. Questo è in contrasto con i database tradizionali che memorizzano dati in formati strutturati o non strutturati senza catturare il significato intrinseco.
2. Ricerca Efficiente: Grazie alla rappresentazione vettoriale, i Vector DB permettono di eseguire ricerche basate sulla similarità. Quando una query viene trasformata in un vettore, il database può rapidamente confrontare questo vettore con i vettori memorizzati per trovare le corrispondenze più simili. Questo rende la ricerca estremamente efficiente e precisa.
3. Scalabilità: I Vector DB sono progettati per gestire grandi volumi di dati. Possono scalare per contenere milioni o miliardi di vettori, garantendo che le ricerche rimangano veloci anche quando la quantità di dati cresce.
4. Flessibilità: Questi database possono essere utilizzati per una vasta gamma di applicazioni, dalla ricerca di documenti alla raccomandazione di prodotti, grazie alla loro capacità di comprendere e confrontare il significato dei dati.

Query dell’Utente

La pipeline RAG inizia con l’input dell’utente. L’utente pone una domanda in linguaggio naturale, che il sistema deve interpretare e trasformare in una rappresentazione che possa essere elaborata dai modelli di intelligenza artificiale. Questa trasformazione avviene tramite vettorializzazione, un processo in cui la domanda viene convertita in un vettore numerico che cattura il significato semantico della query.

Ad esempio, se un utente chiede: “Quali sono i benefici della RAG?”, il sistema traduce questa domanda in un vettore che rappresenta le parole chiave e il contesto della query. Questo vettore è poi utilizzato per cercare corrispondenze nel database di conoscenza.

Retrieval

Una volta che la query dell’utente è stata vettorializzata, il passo successivo è il retrieval. In questa fase, il sistema confronta il vettore della query con i vettori presenti nel Vector DB. Utilizzando misure di similarità, il sistema identifica i chunk di dati (ad esempio, paragrafi o sezioni di documenti) che sono più rilevanti per la query.

Il retrieval è una fase critica perché determina la qualità delle informazioni che saranno utilizzate per generare la risposta. Se i chunk recuperati non sono pertinenti, la risposta finale potrebbe essere imprecisa o non utile. Pertanto, l’efficacia del retrieval dipende dall’accuratezza del motore di ricerca e dalla qualità dell’indicizzazione.

Augmentation

Nella fase di augmentation, i chunk di dati estratti durante il retrieval vengono combinati con la query originale dell’utente per creare un template di risposta. Questa fase può essere vista come una preparazione dei dati per il modello generativo.

Il template di risposta include i fatti salienti estratti dai documenti e li organizza in un formato che facilita la generazione della risposta finale. Questo processo di augmentation assicura che tutte le informazioni rilevanti siano considerate e che la risposta sia contestualmente accurata e completa.

Generation

L’ultima fase della pipeline RAG è la generazione della risposta. In questa fase, il modello generativo (tipicamente un LLM) prende il template di risposta e lo elabora per produrre una risposta coerente e naturale alla query dell’utente.

Il modello generativo utilizza i fatti e i contesti forniti durante la fase di augmentation per costruire una risposta che non solo risponde direttamente alla domanda dell’utente ma lo fa in un modo che è facile da comprendere. Questa risposta è formulata utilizzando avanzati algoritmi di generazione del linguaggio naturale, che permettono al sistema di produrre testi che sembrano scritti da un umano.

Vantaggi della RAG

L’integrazione di dati esterni e verificabili attraverso l’architettura RAG offre molteplici vantaggi agli LLM, migliorando significativamente accuratezza, flessibilità, scalabilità, personalizzazione e controllo, senza la necessità di riaddestrare l’intero modello. I RAG migliorano l’accuratezza delle risposte riducendo il rischio di “allucinazioni”, cioè risposte errate ma convincenti, poiché forniscono all’LLM fonti citabili e verificabili dall’utente. 

Questa integrazione dinamica consente ai modelli di rimanere aggiornati senza dover essere riaddestrati, rendendoli ideali per applicazioni su larga scala e in contesti in continua evoluzione.

In termini di convenienza, i RAG permettono di introdurre nuovi dati in un LLM esistente e di eliminare o aggiornare le fonti di informazioni semplicemente caricando nuovi documenti o file. Questo riduce notevolmente i costi e il tempo necessari per riaddestrare o fare il fine tuning degli LLM, migliorando al contempo l’efficienza, poiché le query fornite agli LLM sono ridotte alle informazioni più pertinenti.

I RAG offrono agli sviluppatori maggiore controllo, permettendo di personalizzare le fonti di informazioni e adattare le risposte alle esigenze specifiche degli utenti. Questo miglioramento dell’esperienza utente aumenta la fiducia nelle risposte fornite. Inoltre, l’architettura RAG facilita il feedback, la risoluzione dei problemi e la correzione delle applicazioni, garantendo un flusso continuo di informazioni aggiornate e specifiche per un determinato dominio.

Dal punto di vista della sovranità dei dati e della privacy, i RAG mitigano i rischi associati all’uso di informazioni riservate per il fine tuning degli LLM, mantenendo i dati sensibili on premise. Inoltre, possono limitare l’accesso alle informazioni sensibili in base a diversi livelli di autorizzazione, garantendo che solo utenti autorizzati possano accedere a determinati dati. Questo approccio rafforza ulteriormente la sicurezza e la privacy delle informazioni utilizzate.
Nel prossimo articolo, confronteremo la RAG – Retrieval-Augmented Generation con altri metodi di addestramento ed elaborazione dati, analizzando vantaggi e limitazioni di ciascun approccio per capire quando e perché scegliere RAG.

Autore: Francesco Scalzo

L'articolo RAG: cos’è e come ottimizzare gli LLM proviene da Revelis.

In questa serie di articoli, esploreremo in profondità questa metodologia, partendo dai fondamenti degli LLM e del Prompt Engineering, fino a confrontare RAG con altri metodi di addestramento ed elaborazione dati. Concluderemo con una panoramica sull’applicazione pratica di RAG nelle soluzioni di Revelis.

LLM: cosa sono i Large Language Models

I Large Language Models (LLM) sono avanzati modelli di intelligenza artificiale addestrati su vasti insiemi di dati testuali, capaci di comprendere e generare linguaggio umano. Questi modelli utilizzano tecniche di deep learning per prevedere la parola successiva in una sequenza di testo, permettendo loro di svolgere compiti come traduzione automatica, completamento di frasi, e generazione di testo creativo.

Gli LLM sono generalmente non deterministici. Utilizzano tecniche di sampling come il top-k sampling e il nucleus sampling per generare risposte, introducendo variabilità e creatività nell’output. Tuttavia, possono essere configurati per comportarsi in modo deterministico impostando un “seed” per il generatore di numeri casuali, garantendo che lo stesso input produca lo stesso output ogni volta.

Caratteristiche tecniche principali degli LMM sono:

1. Dimensioni e Complessità: Gli LLM sono caratterizzati da un numero molto elevato di parametri. Ad esempio, GPT-3 di OpenAI ha 175 miliardi di parametri. I parametri sono i pesi all’interno della rete neurale che vengono ottimizzati durante il processo di addestramento.
2. Architettura Transformer: gli LLM utilizzano l’architettura Transformer, introdotta da Vaswani et al. nel 2017. Questa architettura si basa su meccanismi di attenzione che permettono al modello di pesare l’importanza di diverse parole in una sequenza di input, migliorando l’efficacia nell’elaborazione del contesto.
3. Addestramento su Dati Estesi: gli LLM sono addestrati su vasti corpora di dati testuali provenienti da fonti diverse come libri, articoli scientifici, siti web, e contenuti digitali. Questo permette ai modelli di apprendere una vasta gamma di conoscenze linguistiche e fattuali.
4. Tokenizzazione e Embedding: Prima dell’addestramento, il testo viene suddiviso in token, che possono essere parole, frammenti di parole o caratteri. Ogni token viene quindi convertito in un vettore numerico (embedding) che rappresenta il suo significato in uno spazio vettoriale multidimensionale.
5. Capacità di Generalizzazione: Gli LLM sono in grado di generalizzare le informazioni apprese durante l’addestramento per rispondere a nuove query. Questo è possibile grazie alla capacità del modello di catturare pattern e relazioni complesse all’interno dei dati.

Fonte immagine: AI4Business

I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) utilizzano tecniche di apprendimento automatico e di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per comprendere e generare un linguaggio simile a quello umano. Sebbene siano estremamente utili per la comunicazione e l’elaborazione dei dati, presentano alcune limitazioni. 

Sono addestrati su dati generici che non includono informazioni specifiche relative all’argomento desiderato, come un particolare insieme di dati interni a un’organizzazione. Inoltre, la loro conoscenza ha una durata limitata nel tempo: le informazioni utilizzate per l’addestramento non vengono aggiornate, quindi il materiale può diventare obsoleto e non più pertinente. 

Infine, tendono a fornire risposte basate su ciò che ritengono l’utente desideri ricevere, il che può portare a informazioni errate o non aggiornate, un fenomeno noto come “allucinazione”.

Differenze tra Open Source e Closed LLM

Gli LLM possono essere divisi in due categorie principali: open source e closed. 

I modelli di linguaggio open source, come GPT-J e BERT, sono accessibili al pubblico con il codice sorgente aperto. Questo approccio offre numerosi vantaggi. 

Prima di tutto, la trasparenza: chiunque può esaminare come il modello è stato costruito e come funziona. Questo non solo favorisce la fiducia nella tecnologia, ma permette anche alla comunità di sviluppatori di contribuire al miglioramento continuo del modello. Un aspetto cruciale degli LLM open source è la possibilità di personalizzazione. Le aziende e gli sviluppatori possono adattare il modello alle proprie esigenze specifiche, creando versioni specializzate per determinati compiti. 

Questa flessibilità è particolarmente utile in settori che richiedono soluzioni su misura. Infine, dal punto di vista economico, i modelli open source possono essere utilizzati gratuitamente, riducendo significativamente i costi di implementazione. Questo rende la tecnologia accessibile anche a piccole imprese e startup che potrebbero non avere grandi budget.

D’altra parte, i modelli di linguaggio closed, come GPT-4 di OpenAI, offrono vantaggi distinti, soprattutto in termini di prestazioni e ottimizzazione. Questi modelli sono spesso sviluppati con risorse avanzate e infrastrutture di alto livello, garantendo prestazioni superiori rispetto ai modelli open source. Le aziende che li sviluppano possono investire in hardware dedicato e tecniche di ottimizzazione che migliorano l’efficienza e la velocità del modello. 

In termini di sicurezza, i modelli closed offrono un maggiore controllo sulla distribuzione e sull’uso. Questo può essere cruciale per le aziende che devono rispettare rigorose normative sulla privacy e sulla sicurezza dei dati. Utilizzando un modello closed, le aziende possono essere sicure che i dati sensibili siano trattati con il massimo livello di protezione. 

Tuttavia, l’accesso ai modelli closed è generalmente limitato e avviene tramite API a pagamento. Questo può aumentare i costi per l’utente finale e limitare la possibilità di personalizzazione, poiché gli utenti non possono modificare il modello sottostante. Nonostante ciò, per molte aziende, i benefici in termini di prestazioni e supporto superano questi svantaggi.

Pre-Addestramento

Il pre-addestramento è una fase iniziale fondamentale per i modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM). Questo processo utilizza un vasto corpus di dati testuali per fornire al modello una comprensione generale del linguaggio. Attraverso il pre-addestramento, il modello impara le strutture sintattiche, semantiche e contestuali del linguaggio, sviluppando una base solida per affrontare una varietà di compiti linguistici.

Processo di Pre-Addestramento

1. Raccolta dei Dati:
   • Corpus Diversificato: Il modello viene addestrato su un vasto corpus di dati provenienti da libri, articoli, pagine web e altre fonti di testo. Questo corpus deve essere abbastanza grande e variegato per coprire una gamma ampia di stili linguistici e argomenti.
2. Tokenizzazione:
   • Segmentazione del Testo: Il testo viene suddiviso in unità più piccole chiamate token. La tokenizzazione può essere basata su parole, sub-parole o caratteri. Ad esempio, “tokenizzazione” può essere segmentata in “token”, “izz”, “azione”.
3. Addestramento del Modello:
   • Modello di Rete Neurale: Si utilizza una rete neurale, spesso basata sull’architettura Transformer, per addestrare il modello. Durante il pre-addestramento, il modello impara a prevedere il token successivo in una sequenza di testo (mascherato o autoregressivo) utilizzando tecniche di apprendimento supervisionato.
   • Mascheramento: Nel caso di modelli come BERT, una percentuale dei token viene mascherata e il modello impara a prevedere i token mascherati basandosi sul contesto circostante.
4. Ottimizzazione:
   • Algoritmi di Ottimizzazione: Vengono utilizzati algoritmi come Adam o LAMB per minimizzare la funzione di perdita, regolando i pesi della rete neurale in modo da migliorare l’accuratezza delle previsioni.
   • Learning Rate Scheduling: Variazione del tasso di apprendimento durante l’addestramento per migliorare la convergenza del modello.

I vantaggi del Pre-Addestramento sono:

1. Comprensione Generale del Linguaggio: Fornisce al modello una base solida per comprendere e generare testo in modo coerente e contestualmente rilevante.
2. Riutilizzabilità: I modelli pre-addestrati possono essere facilmente riutilizzati e adattati per compiti specifici attraverso il fine tuning, riducendo significativamente il tempo e le risorse necessarie rispetto all’addestramento da zero.
3. Efficienza: Permette di ottenere modelli performanti con una capacità generalista che può essere successivamente affinata per compiti particolari, ottimizzando l’uso delle risorse computazionali.

Esempio di Pre-Addestramento:

Immaginiamo di voler creare un assistente virtuale capace di rispondere a domande generiche. Durante il pre-addestramento, il modello viene esposto a milioni di articoli e libri su vari argomenti. Attraverso questo processo, il modello impara le strutture linguistiche e le relazioni contestuali, diventando in grado di comprendere e generare testo in modo fluido. Una volta completato il pre-addestramento, il modello può essere fine-tunato con un dataset specifico, come le FAQ di un’azienda, per specializzarsi nelle risposte alle domande dei clienti.

Fine Tuning

Il fine tuning è il processo di addestramento supplementare di un modello di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) già pre-addestrato, con l’obiettivo di adattarlo a un compito specifico o a un dominio particolare. Questo processo permette di affinare le capacità del modello utilizzando un dataset mirato, migliorando la sua precisione e rilevanza per le attività desiderate.

Come Funziona il Fine Tuning?

1. Selezione del Dataset: Si inizia con la selezione di un dataset pertinente al compito specifico. Questo dataset deve essere rappresentativo del tipo di dati che il modello dovrà elaborare dopo il fine tuning.
2. Adattamento del Modello: Il modello pre-addestrato viene ulteriormente addestrato su questo dataset specifico. Durante questo processo, il modello apprende le peculiarità del nuovo dominio, regolando i suoi parametri per ottimizzare le prestazioni sul compito target.
3. Iterazione e Valutazione: Il fine tuning è un processo iterativo. Dopo ogni ciclo di addestramento, il modello viene valutato per verificare i miglioramenti. I risultati ottenuti vengono utilizzati per perfezionare ulteriormente il modello attraverso ulteriori iterazioni di addestramento.

I vantaggi del Fine Tuning sono:

1. Prestazioni Migliorate: Il fine tuning permette al modello di diventare altamente specializzato per un compito specifico, migliorando significativamente le sue prestazioni rispetto a un modello generico.
2. Efficienza dei Dati: Utilizzando un dataset mirato, si possono ottenere miglioramenti significativi con una quantità relativamente piccola di dati rispetto all’addestramento da zero.
3. Adattabilità: Il fine tuning consente di adattare un modello generale a contesti specifici, ampliando notevolmente la sua utilità in applicazioni pratiche. Ad esempio, un modello linguistico generale può essere fine-tunato per analizzare testi medici, documenti legali o interazioni con i clienti in un contesto aziendale.

Esempio di Applicazione del Fine Tuning:

Immaginiamo di voler utilizzare un LLM per fornire assistenza clienti in un’azienda di software. Il modello pre-addestrato può comprendere e generare testo generale, ma potrebbe non essere sufficientemente competente nel rispondere a domande specifiche sui prodotti dell’azienda. 

Attraverso il fine tuning, il modello viene addestrato su una raccolta di documenti relativi ai prodotti dell’azienda, guide utente e domande frequenti (FAQ). Dopo il fine tuning, il modello sarà in grado di fornire risposte più precise e pertinenti alle domande dei clienti, migliorando l’efficienza e la qualità del servizio clienti.

Il fine tuning è una tecnica potente per specializzare i modelli di linguaggio di grandi dimensioni, rendendoli più efficaci per compiti specifici e domini particolari. Attraverso un processo iterativo di addestramento su dataset mirati, è possibile migliorare significativamente le prestazioni del modello, garantendo risposte più accurate e rilevanti per le esigenze dell’utente.

Fonte immagine: AI4Business

Prompt Engineering

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Il Prompt Engineering è la pratica di creare input testuali (prompt) efficaci per guidare le risposte degli LLM (Large Language Models). È un’arte e una scienza che richiede una comprensione profonda del funzionamento dei modelli di linguaggio e delle dinamiche della generazione del testo. Il successo di molte applicazioni basate su LLM dipende dalla qualità dei prompt utilizzati e per tanto esistono dei principi fondamentali ai quali è buono attenersi:

1. Chiarezza e Specificità: Un buon prompt deve essere chiaro e specifico. Più il prompt è dettagliato, più la risposta dell’LLM sarà accurata e pertinente. Ad esempio, invece di chiedere “Raccontami una storia”, un prompt più efficace sarebbe “Raccontami una storia su un cavaliere che salva una principessa da un drago”.
2. Contesto Adeguato: Fornire un contesto sufficiente aiuta il modello a comprendere meglio il compito. Includere informazioni di background o specificare lo stile e il tono desiderato può migliorare la qualità della risposta.
3. Esempi di Prompt: Includere esempi all’interno del prompt può aiutare l’LLM a capire meglio cosa si sta cercando. Ad esempio, se si desidera un certo tipo di output, si possono includere esempi di frasi o paragrafi che rispecchiano il formato desiderato.

Per creare prompt efficaci è fondamentale partire da una chiara comprensione dell’obiettivo. Prima di scrivere un prompt, bisogna chiedersi cosa si vuole ottenere dal modello: si cerca una risposta informativa, una storia creativa o un’analisi critica? Una volta chiarito l’obiettivo, la struttura del prompt deve guidare il modello verso la risposta desiderata. Utilizzare frasi complete, evitare ambiguità e includere dettagli rilevanti può fare una grande differenza nella qualità delle risposte.

Esistono pertanto varie tecniche di prompt enginnering:

• Zero-Shot Prompting: Questo approccio prevede di chiedere all’LLM di completare un compito senza fornire esempi specifici. Ad esempio, “Traduci questo testo in francese”.
• One-Shot Prompting: In questo caso, si fornisce un solo esempio di completamento del compito. Ad esempio, “Ecco un esempio di traduzione: ‘Hello’ -> ‘Bonjour’. Traduci questo testo in francese”.
• Few-Shot Prompting: Si forniscono diversi esempi di completamento del compito. Ad esempio, “Ecco alcuni esempi di traduzione: ‘Hello’ -> ‘Bonjour’, ‘Goodbye’ -> ‘Au revoir’. Traduci questo testo in francese”.

Nel prossimo articolo, approfondiremo la tecnica della Retrieval-Augmented Generation (RAG), esplorando come integrare efficacemente le capacità di recupero delle informazioni con i LLM per migliorare le prestazioni e la qualità delle risposte generate.

Autore: Francesco Scalzo

L'articolo Cosa sono i Large Language Model (LLM) proviene da Revelis.

L’intelligenza artificiale generativa (AI Generativa) rappresenta una branca dell’intelligenza artificiale che si concentra sulla creazione di nuovi contenuti, come testo, immagini, musica e video. A differenza dei sistemi di intelligenza artificiale tradizionali che si basano su modelli predefiniti, l’AI Generativa impara da grandi quantità di dati per creare contenuti nuovi e originali.

Abbiamo già trattato delle molteplici potenzialità che l’AI generativa offre alle aziende e come possono sfruttarle per ottenere vantaggi competitivi nel proprio business. In questo articolo invece, vogliamo spiegare del funzionamento generale dell’AI Generativa e in quali altri campi può trovare applicazione.

Immaginiamo di poter scrivere un articolo completo in pochi secondi, o di creare un’immagine realistica di un animale che non esiste. L’AI Generativa rende tutto questo possibile, e ha il potenziale di rivoluzionare diversi settori, dalla medicina alla progettazione software.

AI Generativa: cosa è in termini di processo di apprendimento

L’apprendimento nell’intelligenza artificiale generativa (AI Generativa) avviene principalmente attraverso due fasi:

1. Addestramento:

• Fase di pre-processing: I dati grezzi vengono puliti, trasformati e normalizzati per essere utilizzati dall’algoritmo di apprendimento automatico.
• Scelta del modello: Vengono selezionati l’architettura e i parametri del modello di apprendimento automatico in base al tipo di dati e all’obiettivo desiderato.
• Fase di training: Il modello viene “addestrato” su un set di dati di grandi dimensioni (il training set). L’algoritmo impara a riconoscere le relazioni e i pattern tra i dati e ad utilizzarli per generare nuovi contenuti.
• Fase di validazione: Il modello viene testato su un set di dati di validazione per valutare le sue prestazioni e la sua capacità di generalizzare a nuovi dati.

2. Generazione:

• Fase di inferenza: Il modello viene utilizzato per generare nuovi contenuti. L’algoritmo utilizza le conoscenze apprese durante la fase di addestramento per creare nuovi dati simili a quelli del training set.
• Fase di post-processing: I contenuti generati possono essere ulteriormente elaborati e raffinati per migliorarne la qualità e la coerenza.

Algoritmi di apprendimento automatico

L’AI Generativa utilizza diverse tipologie di algoritmi di apprendimento automatico, tra cui:

• Apprendimento supervisionato: L’algoritmo viene addestrato su un set di dati con esempi di input e output desiderati.
• Apprendimento non supervisionato: L’algoritmo impara da un set di dati senza esempi di output desiderati.
• Apprendimento per rinforzo: L’algoritmo impara a compiere azioni in un ambiente virtuale e riceve premi o punizioni in base ai risultati ottenuti.

Reti neurali profonde

L’AI Generativa si basa principalmente sulle reti neurali profonde, modelli computazionali progettati per imitare il cervello umano, che devono essere addestrati mediante grandi set di dati affinché apprendano modelli (anche complessi) e possano restituire previsioni accurate. 

Le reti neurali sono composte da diversi strati di neuroni artificiali che sono in grado di elaborare informazioni e apprendere complesse relazioni tra i dati valutando l’ambiente circostante. Così come il cervello umano è deputato anche alla comprensione dell’ambiente e dei suoi cambiamenti fornendo risposte adatte alle esigenze contingenti, le reti neurali artificiali utilizzano set di dati per derivarne tratti identificativi.

Per chi volesse approfondire, consiglio questo interessante articolo What is Generative AI? presente sul sito NVidia.

AI Generativa: cos’è in termini di tipologie

L’AI Generativa trova spazio su diversi fronti, permettendo la creazione o la modifica di contenuti di varia natura: dalla generazione di testi a quella di immagini e video al supporto alla programmazione.

L’intelligenza artificiale Generativa di testi

L’intelligenza artificiale Generativa di testi che si concentra sulla creazione di nuovi testi, come articoli, poesie, email, script e possono essere utilizzate in disparate applicazioni tra le quali:

Creazione di contenuti:

• Scrittura automatica di articoli e blog post: Generatori di testo come Chat-GPT, Gemini o Jasper possono creare articoli e blog post completi in pochi secondi, fornendo solo alcune informazioni di base.
• Generazione di descrizioni di prodotti: L’AI Generativa può essere utilizzata per creare descrizioni di prodotti accurate e informative per siti e-commerce.
• Creazione di contenuti per social media: L’AI Generativa può creare post accattivanti e coinvolgenti per i social media.

Traduzione automatica:

• L’AI Generativa può tradurre testi da una lingua all’altra in modo accurato e fluente, superando i limiti dei sistemi di traduzione automatica tradizionali. Strumenti come DeepL e Google Translate utilizzano l’AI Generativa per fornire traduzioni di alta qualità.

Riassunto di testi:

• L’AI Generativa può riassumere testi lunghi in modo accurato e conciso, preservando le informazioni più importanti.

Chatbot e assistenti virtuali:

L’AI Generativa permette di creare chatbot e assistenti virtuali in grado di dialogare con gli utenti in modo naturale e realistico. La tecnologia permette di rispondere alle domande degli utenti, fornire informazioni e supporto, e completare semplici compiti.

L’intelligenza artificiale Generativa di immagini: dipingere con la tecnologia

L’intelligenza artificiale Generativa di immagini si concentra sulla creazione di immagini nuove e originali. Grazie a sistemi come Midjourney, Leonardo AI, DALL-E o Adobe Firefly è possibile creare nuove immagini e modificarne già esistenti.

Creazione di immagini

• Generazione di immagini realistiche di persone, animali, oggetti e paesaggi che non esistono realmente;
• Creazione di personaggi, ambientazioni e oggetti da utilizzare all’interno di videogiochi;
• Creazione di immagini più accattivanti e informative da utilizzare all’interno di siti web ed e-commerce.

Modifica di immagini

• Rimozione di oggetti indesiderati da una foto;
• Miglioramento della qualità delle immagini sgranate o danneggiate;
• Colorizzazione di immagini in bianco e nero.

L’intelligenza artificiale Generativa di video: dipingere in movimento con la tecnologia

L’intelligenza artificiale Generativa di video si concentra sulla creazione di video nuovi e originali. A differenza dei sistemi di editing video tradizionali che si basano su modifiche manuali, sistemi come Synthesia, HeyGen, NVIDIA Canvas o il nuovo Sora imparano da grandi quantità di dati per creare video realistici e fantastici. Come per la generazioni di immagini, anche con l’AI generativa di video è possibile creare e modificare video.

Fonte video: cdn.openai.com

Creazione di video

• Generazione di video realistici di persone, animali, oggetti e paesaggi che non esistono realmente;
• Sviluppo di videogiochi e quindi per la creazione di personaggi, ambientazioni e oggetti per videogiochi;
• Creazione di video per l’e-commerce e quindi di prodotti per siti e-commerce rendendolo il tutto più accattivante e informativo;
• Generazioni di Avatar per la presentazione di specifici prodotti o l’interazione con gli utenti in tempo reale;
• L’AI Generativa può essere utilizzata per creare effetti speciali realistici e fantastici per film e serie TV.

Modifica di video

• Rimozione di oggetti indesiderati da un video;
• Miglioramento della qualità dei video sgranati o danneggiati;
• Colorizzazione di video in bianco e nero.

L’intelligenza artificiale Generativa in supporto alla programmazione

L’AI Generativa sta aprendo nuove frontiere nel mondo della programmazione, offrendo strumenti e tecnologie in grado di:

Aumentare la produttività:

• Generazione automatica di codice: Strumenti come Github Copilot e Cursor possono generare automaticamente codice in base a descrizioni di testo o a frammenti di codice esistenti;
• Completamento automatico del codice: L’AI può suggerire complementi automatici per variabili, funzioni, metodi e altri elementi del codice;
• Correzione automatica degli errori: L’AI può identificare e correggere errori di sintassi e di logica in tempo reale.

Migliorare la qualità del codice:

• Riformulazione del codice per renderlo più leggibile, efficiente e sicuro;
• Refactoring automatico: L’AI può aiutare a riorganizzare il codice per renderlo più modulare e manutenibile.

Promuovere la creatività:

• Esplorazione di nuove soluzioni e approcci ai problemi di programmazione;
• Sviluppo di nuovi algoritmi e tecniche di programmazione;
• Creazione di software innovativo: L’AI può aiutare a creare software innovativi.

AI ed etica: un’analisi approfondita

L’intelligenza artificiale (AI) ha portato a enormi progressi in vari settori, dalla medicina alla finanza. Tuttavia, il rapido sviluppo di questa tecnologia ha sollevato anche diverse questioni etiche che meritano un’analisi approfondita.

Alcune delle principali preoccupazioni etiche relative all’AI includono:

• Bias e discriminazione:

I sistemi di AI possono riflettere e amplificare i bias presenti nei dati su cui sono stati allenati. Questo può portare a discriminazioni contro determinate categorie di persone, come ad esempio le donne, le persone di colore o le persone con disabilità.

Esempio: Un sistema di AI utilizzato per assumere personale potrebbe discriminare le donne in base al loro sesso o al loro nome.

• Trasparenza e interpretabilità:

Le decisioni prese dai sistemi di AI possono essere opache e difficili da interpretare. Questo può rendere difficile capire come un sistema di AI ha preso una determinata decisione e può ostacolare la responsabilità in caso di errori o danni.

Esempio: Un sistema di AI utilizzato per la diagnosi medica potrebbe fornire una diagnosi errata senza fornire spiegazioni sufficienti sul motivo per cui è stata raggiunta quella diagnosi.

• Privacy e sicurezza:

I sistemi di AI, possono raccogliere e analizzare grandi quantità di dati personali, sollevando preoccupazioni sulla privacy e sulla sicurezza di tali dati.

Esempio: Un sistema di AI utilizzato per il riconoscimento facciale potrebbe raccogliere dati biometrici senza il consenso delle persone.

• Impatto sul lavoro

L’automazione di compiti ripetitivi da parte di sistemi di AI potrebbe portare a perdite di posti di lavoro in alcuni settori.

Esempio: L’utilizzo di robot automatizzati nelle fabbriche potrebbe portare al licenziamento di lavoratori manuali.

Affrontare queste questioni etiche è fondamentale per lo sviluppo responsabile e sostenibile dell’AI. È importante stabilire principi etici chiari che guidino lo sviluppo e l’utilizzo dell’AI. Questi principi dovrebbero includere la non discriminazione, la trasparenza, la responsabilità, la privacy e la sicurezza.

Lo sviluppo responsabile dell’AI richiede un impegno da parte di tutti gli stakeholder, tra cui ricercatori, sviluppatori, aziende, governi e cittadini. Solo lavorando insieme possiamo garantire che l’AI sia utilizzata per il bene e non per il male.

Notizia di questi giorni (13 marzo 2024) pubblicata da Wired è l’approvazione da parte della commissione europea del testo definitivo dell’AI Act (Artificial Intelligence Act) che garantisce sicurezza e rispetto dei diritti fondamentali e promuove l’innovazione.

Obiettivi principali dell’AI Act sono:

• Classificazione delle applicazioni di intelligenza artificiale in base al rischio;
• Definizione categorie di sistemi di intelligenza artificiale ad alto rischio;
• Introduzione di divieti per alcune applicazioni di intelligenza artificiale;
• Proteggere i cittadini dai rischi derivanti dall’intelligenza artificiale;
• Stimolare l’innovazione in questo settore;
• Promuovere un quadro normativo globale per l’intelligenza artificiale garantendo la sicurezza e la trasparenza dei sistemi di intelligenza artificiale.

Grazie all’attuazione di questo regolamento, i sistemi di intelligenza artificiale saranno soggetti a controlli da parte delle autorità nazionali competenti mentre la Commissione europea avrà il potere di supervisionare e coordinare l’applicazione dell’AI Act.

Infine saranno istituiti comitati di esperti per fornire consulenza tecnica alle autorità nazionali e alla Commissione europea.

Maggiori informazioni e il testo approvato sono consultabili qui.

Conclusioni 

L’intelligenza artificiale Generativa (AI Generativa) rappresenta un ramo promettente dell’intelligenza artificiale con un potenziale dirompente in vari settori con il potenziale di trasformare il nostro modo di vivere e lavorare migliorando le nostre vite in molti modi.

È importante però essere consapevoli delle sfide e lavorare insieme per sviluppare e utilizzare questa tecnologia in modo responsabile e sostenibile massimizzando i benefici e minimizzando i rischi.

Autore: Francesco Scalzo

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