Gli LLM, o Large Language Models, sono formati attraverso un processo chiamato “addestramento” che utilizza enormi quantità di dati testuali. Questo addestramento si basa su tecniche avanzate di apprendimento automatico, in particolare attraverso reti neurali profonde.
1. Raccolta Dati: La prima fase del processo di formazione di un LLM comporta la raccolta di grandi quantità di dati testuali da varie fonti. Queste fonti possono includere libri, articoli di giornale, contenuti web, e altro ancora. L’obiettivo è avere un dataset variegato e rappresentativo del linguaggio naturale.
1. Preprocessing e Pulizia: Una volta raccolti, i dati devono essere preprocessati. Questo può includere la rimozione di rumore o dati irrilevanti, la normalizzazione dei testi, e la segmentazione delle frasi. La pulizia dei dati è cruciale per assicurarsi che il modello non impari modelli o informazioni errate.
1. Architettura del Modello: La struttura di un LLM è basata su una rete neurale profonda, come il Transformer. Il Transformer è particolarmente efficace nel gestire relazioni a lungo termine nei dati di sequenza, rendendolo ideale per la comprensione del linguaggio naturale.
1. Addestramento: Durante l’addestramento, il modello apprende le probabilità di parola in contesti diversi. Questo avviene tramite un algoritmo di ottimizzazione, come la discesa del gradiente, che regola i pesi delle connessioni neuronali per minimizzare l’errore predittivo. Il modello è esposto a tanti esempi di testo, imparando a prevedere la parola successiva in una frase, e quindi a comprendere e generare testo coerente.
1. Validazione e Test: Dopo l’addestramento, il modello viene validato e testato su set di dati non visti. Questo è essenziale per valutare le prestazioni del modello e assicurarsi che esso generalizzi bene e non sia sovra-adattato ai dati di addestramento iniziali.
- GPT di OpenAI: Una delle implementazioni più conosciute di LLM è GPT (Generative Pre-trained Transformer). GPT-3, ad esempio, è stato addestrato su un corpus textuale di dimensioni enormi, con 175 miliardi di parametri. È capace di generare testi che sembrano scritti da umani e può essere utilizzato in una varietà di applicazioni, dalla scrittura creativa alla risoluzione di problemi tecnici.
- BERT di Google: BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) è un altro esempio di LLM che si concentra sulla comprensione del linguaggio naturale. Utilizza un approccio bidirezionale per comprendere il contesto delle parole nelle frasi, migliorando così le performance in compiti come la ricerca su internet e la Q&A (Question Answering).
- Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., … and Polosukhin, I. (2017). Attention is All You Need. In questo lavoro viene presentata l’architettura Transformer, che è alla base di molti LLM.
- Devlin, J., Chang, M. W., Lee, K., and Toutanova, K. (2018). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. Questo articolo introduce BERT, un modello che ha rivoluzionato il campo dell’elaborazione del linguaggio naturale.
- Brown, T., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., Dhariwal, P., … and Amodei, D. (2020). Language Models are Few-Shot Learners. Questo documento descrive GPT-3 di OpenAI, uno dei modelli di linguaggio più avanzati attualmente disponibili.
In conclusione, la formazione di LLM è un processo complesso che richiede una combinazione di grandi dataset, potenti architetture di rete neurale, e tecniche di ottimizzazione sofisticate. I risultati di questo processo sono modelli capaci di comprendere e generare testo in modo molto simile a come lo farebbe un essere umano.
