Integrare i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) con le basi di conoscenza è un tema di grande rilevanza nell’ambito dell’intelligenza artificiale e dell’elaborazione del linguaggio naturale (NLP). I LLM, come GPT-3 di OpenAI, sono addestrati su grandi dataset di testo e possono generare risposte coerenti e contestuali. Tuttavia, non possiedono una base di conoscenza strutturata e aggiornata, il che rende fondamentale la loro integrazione con fonti di dati più affidabili e specifiche.
Un modello linguistico di grandi dimensioni è addestrato su testi provenienti da varie fonti. Questo gli permette di generare risposte linguisticamente corrette, ma non sempre accurate da un punto di vista fattuale. Per ovviare a questa mancanza, le basi di conoscenza, che sono collezioni strutturate di informazioni, possono essere utilizzate. Tra le basi di conoscenza note ci sono DBpedia, Wikidata, e i dataset RDF (Resource Description Framework).
1. Estrazione delle Informazioni: Una delle tecniche utilizzate è l’Information Extraction (IE). Il modello linguistico estrae concetti e relazioni dal testo e li confronta con le basi di conoscenza per validarne l’accuratezza. Ad esempio, un LLM potrebbe generare una risposta riguardante la storia romana; questa risposta può essere successivamente confrontata con le informazioni presenti in DBpedia per assicurarsi che sia corretta.
1. Apprendimento Supervisionato: In questo approccio, i LLM vengono ulteriormente addestrati utilizzando dati etichettati provenienti dalle basi di conoscenza. Utilizzando dataset specifici, i modelli possono migliorare la loro performance in ambiti specializzati. Ad esempio, un modello addestrato con dati di PubMed sarà più accurato nel rispondere a domande relative alla medicina.
1. Reasoning e Logica: I modelli linguistici possono essere combinati con motori di ragionamento logico (reasoners) che utilizzano le basi di conoscenza per derivare nuove informazioni o verificare fatti. Sistemi come Prolog o ontologie OWL (Web Ontology Language) possono essere utilizzati in questa fase.
1. Prompt Engineering: Un altro metodo è l’uso del prompt engineering, dove i prompt forniti al modello linguistico incorporano esplicitamente interrogazioni alle basi di conoscenza. Ad esempio, un prompt potrebbe contenere una richiesta per verificare un’informazione specifica utilizzando dati provenienti da una base come Wikidata.
Uno degli esempi più chiari di integrazione tra LLM e basi di conoscenza è il sistema di domande e risposte (Q&A). Ad esempio:
- Progetto DrQA di Facebook: Questo sistema utilizza un modello di elaborazione del linguaggio naturale per estrarre risposte da articoli di Wikipedia. È un ottimo esempio di come i LLM possano essere utilizzati in sinergia con una grande base di conoscenza come Wikipedia per rispondere a domande factuali.
- Google’s Knowledge Graph: Google utilizza una combinazione di tecnologie NLP e le sue vaste basi di conoscenza per fornire risposte dirette e accurate nelle ricerche degli utenti.
- DBpedia (http://dbpedia.org): Una fonte pubblica e strutturata di dati derivati da Wikipedia.
- Wikidata (https://www.wikidata.org): Una base di conoscenza libera e collaborativa collegata a Wikipedia.
- OpenAI GPT-3 (https://openai.com/research/gpt-3): Un modello di linguaggio di grandi dimensioni sviluppato da OpenAI che illustra le capacità e i limiti dei LLM.
Questa integrazione tra LLM e basi di conoscenza rappresenta un potente strumento per migliorare l’accuratezza e l’affidabilità delle risposte generate dai modelli linguistici, ampliando al contempo la gamma di applicazioni possibili.
