Modelli di linguaggio di grandi dimensioni: 3 esempi di problemi che possono risolvere

I modelli di linguaggio di grandi dimensioni (Large Language Models, LLM) sono adesso al centro dell’attenzione con il rilascio di ChatGPT di OpenAI alla fine del 2022, inizialmente con tecnologia LLM GPT-3. A parte il clamore delle notizie, cosa possono fare gli LLM in concreto, nella pratica, per la tua azienda? In questo articolo, vedremo tre esempi di problemi che possono risolvere. Ma prima, diamo una rapida definizione di LLM.

Secondo Gartner®, “Un modello di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) è un tipo specializzato di intelligenza artificiale (IA) che è stato addestrato su vaste quantità di testi per comprendere i contenuti esistenti e generare contenuti originali”.¹

In base al modo in cui si espande un LLM abbinandolo ad altre tecnologie, è possibile produrre un’ampia varietà di tipi di contenuti, come audio, immagini, disegni e probabilmente, presto, un elenco inesauribile di altri tipi di contenuti. Attualmente le aziende stanno scoprendo quanto possano essere utili i soli LLM per la creazione di elaborati di testo.

Secondo un report di Gartner®, “Creazione di elaborati - L’accelerazione dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM), e dei modelli fondamentali in generale, causata dal contributo delle tecniche di IA, ha raggiunto una nuova dimensione in un’ampia varietà di contenuti (come testo, audio/visivi, risorse di programmazione e dati, progetti e metodi di apprendimento)”.²

Ecco tre esempi di elaborati che possono aiutare la tua azienda a risolvere problemi importanti.

Molte organizzazioni hanno un afflusso costante di messaggi al supporto clienti ai quali devono rispondere. Soprattutto se inserito in un processo, un LLM è un perfetto copilota per assistere i rappresentanti del supporto clienti nella generazione di risposte a questi messaggi. In una piattaforma di intelligenza artificiale per l’automazione dei processi di Appian, uno sviluppatore di un’applicazione deve semplicemente inserire un connettore nell’applicazione per il plug-in della piattaforma OpenAI di Azure. Questo plug-in utilizza la copia dell’e-mail del cliente come prompt e genera una risposta iniziale che il dipendente può modificare secondo le necessità. Lo sviluppatore può impostare i requisiti per il tono, la lunghezza, il linguaggio, il tipo e altro ancora per generare rapidamente comunicazioni via e-mail efficaci rivolte sia all’interno che all’esterno.

Come per gli altri elaborati prodotti dai LLM, all’uomo deve rimanere il controllo. Ad esempio, gli esperti dovrebbero verificare la presenza di “allucinazioni” dell’IA e accertarsi che il tono sia in linea con gli standard aziendali.

Qualsiasi organizzazione con un set di dati di grandi dimensioni potrebbe beneficiare di un LLM per la gestione della conoscenza. Visto che gli LLM sono in grado di comprendere le richieste di un linguaggio normale, allora i dipendenti potrebbero teoricamente rispondere digitando qualcosa come “Qual è l’ordine minimo richiesto per la spedizione gratuita?” e ricevere una risposta. Ma l’elemento fondamentale è che l’LLM deve essere addestrato sul set di dati della tua organizzazione e non su un modello pubblico come ChatGPT, che si avvale di set di dati pubblici. Questo concetto di IA privata è in continuo sviluppo e miglioramento, ma è promettente per le organizzazioni che vogliono ottenere i benefici dell’IA senza compromettere i propri dati.

Gli sviluppatori possono usare gli LLM per scrivere il codice. Lo sviluppo è tradizionalmente un processo lungo e costoso, e gli LLM aumentano la produttività offrendo agli sviluppatori un modo per operare più rapidamente. Ma non si tratta solo di linguaggi comuni come HTML o JavaScript, che possono essere scritti dagli LLM, ma anche di piattaforme come Appian, che utilizzano l’IA generativa in alcuni casi per costruire progetti di applicazioni utilizzando il SAIL, il nostro sistema di progettazione low-code e framework dell’interfaccia utente.

Tutti questi esempi di LLM risolvono problemi e dimostrano quanto possono fare per migliorare la produttività e che siamo solo agli inizi di questa rivoluzione. Ma per proteggerti durante il percorso, i due suggerimenti seguenti ti aiuteranno ad evitare costosi problemi per la tua organizzazione.

L’intelligenza artificiale può comportare dei rischi. Segui i nostri consigli di sicurezza:

• mantieni privati i tuoi dati. Diffida di modelli di intelligenza artificiale che non mantengono privati i tuoi dati o che li utilizzano per addestrare il proprio set di dati. I vantaggi potrebbero sembrare adeguati al momento, ma esistono opzioni di IA private che proteggono i tuoi dati e quelli dei tuoi clienti, in modo da non rischiare nulla in futuro.
• Adotta l’IA per ottenere efficienza, non semplicemente per averla. Piuttosto che ricercare l’IA semplicemente per averla (a meno che, ovviamente, non sia il prodotto della tua azienda), utilizza l’IA per ottenere efficienza. Questo ti aiuterà ad avvicinarti ad una corretta implementazione dell’IA, invece di percorrere strade senza uscita. In che modo? Scegli di adottare un software che sta già incorporando l’intelligenza artificiale in tutte le sue funzioni.