E se potesse essere impiegato in molte applicazioni, dai chatbot ai traduttori automatici, dagli assistenti virtuali alle sintesi di notizie? Questo è il mondo degli algoritmi generativi del linguaggio, una categoria di algoritmi di intelligenza artificiale che sta cambiando il modo in cui pensiamo alla generazione automatica del testo. I modelli di intelligenza artificiale che si avvalgono di tali algoritmi sono chiamati Large Language Models (LLG).

Sei pronto a scoprire come funzionano?

Gli algoritmi generativi del linguaggio sono addestrati utilizzando tecniche di apprendimento automatico supervisionato. Questo significa che l’algoritmo è alimentato con un vasto insieme di dati di input (ad esempio, testo scritto), insieme a un insieme di etichette corrispondenti (ad esempio, categorie di testo o traduzioni in un’altra lingua). L’algoritmo utilizza questi dati per “imparare” la struttura e le regole del linguaggio, ad esempio la grammatica, il vocabolario e il contesto.

Durante il processo di addestramento, l’algoritmo cerca di prevedere l’etichetta corrispondente per ogni input, utilizzando un modello statistico. La sua previsione viene confrontata con la vera etichetta e l’algoritmo viene regolato di conseguenza per migliorare la sua capacità di prevedere correttamente le etichette. Questo processo viene ripetuto più volte su un insieme di dati di addestramento, fino a quando l’algoritmo non raggiunge un livello di precisione accettabile.

Una volta addestrato, l’algoritmo può utilizzare la sua conoscenza del linguaggio per generare nuovo testo o compiere altre attività linguistiche, come la traduzione o la risposta a una domanda. La qualità del testo generato dipende dalla quantità e dalla qualità dei dati di addestramento forniti.

L’apprendimento automatico, un sottile equilibrio tra il passato e il futuro.

L’obiettivo principale dell’apprendimento automatico è quello di creare modelli che siano in grado di generalizzare ciò che hanno imparato sui dati di formazione per effettuare previsioni accurate su dati nuovi e mai visti. Questo è importante perché nella maggior parte delle applicazioni reali, un modello di intelligenza artificiale sarà esposto a situazioni nuove che possono essere simili a quelle che ha visto durante l’addestramento, ma che non sono esattamente identiche.

L’apprendimento automatico cerca quindi di trovare un equilibrio tra l’acquisizione di conoscenze e competenze sufficienti per effettuare previsioni accurate e la capacità di generalizzare queste conoscenze per funzionare bene in situazioni nuove e mai viste. Questo equilibrio è stato descritto come “apprendimento profondo” e “apprendimento superficiale”.

Passo dopo passo

Distinguiamo tutte le fasi della procedura di apprendimento:

Raccolta dei dati: Si raccolgono grandi quantità di testo descrittivo, come descrizioni di immagini o di oggetti. Questo testo verrà utilizzato come input per l’algoritmo.

Preparazione dei dati: I dati raccolti vengono divisi in due classi:

1 – un insieme di addestramento

2- un insieme di test.

L’insieme di addestramento verrà utilizzato per addestrare l’algoritmo, mentre l’insieme di test verrà utilizzato per valutare la sua precisione.

Addestramento dell’algoritmo: L’algoritmo viene alimentato con l’insieme di addestramento e impara la struttura del testo descrittivo. Ad esempio, l’algoritmo potrebbe imparare che le descrizioni di prodotti iniziano spesso con una frase che descrive la forma o il colore dell’oggetto descritto.

Valutazione dell’algoritmo: L’algoritmo viene testato sull’insieme di test per verificare la sua precisione nella generazione di descrizioni coerenti e significative. Se l’algoritmo non raggiunge la precisione desiderata, il processo di addestramento viene ripetuto utilizzando diverse tecniche di ottimizzazione.

Utilizzo dell’algoritmo: Una volta addestrato, l’algoritmo può essere utilizzato per generare descrizioni di immagini o di oggetti. Ad esempio, se gli viene fornita un’immagine di un gatto, l’algoritmo potrebbe generare una descrizione del tipo “Il gatto è di colore nero e bianco e ha gli occhi azzurri”

Come fa ad imparare dai dati?

In realtà l’algoritmo non parte da zero esattamente come il cervello di ognuno di noi non é vuoto ma possiede già una struttura prima di apprendere e spesso quando ci avviciniamo ad un qualsiasi corso di formazione abbiamo già delle conoscenze pregresse.

L’algoritmo si avvale di uno o più modelli statistici da cui parte per fare previsioni.

D’altra parte, potrebbe essere necessario fare alcune prove e miglioramenti per ottenere il risultato desiderato.

Allo stesso modo, un modello statistico utilizza dati storici per prevedere eventi futuri. Il modello ha già un’idea di quali fattori sono importanti e in che modo influiscono sul risultato finale, ma potrebbe essere necessario fare alcune prove e miglioramenti per ottenere previsioni accurate.

In entrambi i casi, il processo di apprendimento e miglioramento continua finché il risultato finale non è soddisfacente. Questo processo di apprendimento e miglioramento è fondamentale per ottenere un modello statistico preciso e affidabile.

Per essere appena un po’ più tecnici …

Il modello statistico utilizzato dagli algoritmi generativi del linguaggio per fare previsioni è un modello matematico che descrive la relazione tra l’input e l’output. In altre parole, il modello descrive come le caratteristiche dell’input (ad esempio, le parole in una frase) sono associate all’output desiderato (ad esempio, la categoria di testo o la traduzione).

Il modello statistico può essere costruito utilizzando diverse tecniche di apprendimento automatico, come la regressione logistica, le reti neurali o le tecniche di Markov. La scelta del modello dipende dal tipo di dati e dalla natura del problema che si vuole risolvere.

Una volta costruito il modello, viene utilizzato per fare previsioni sul nuovo input. Ad esempio, se il modello è stato addestrato per tradurre il testo da una lingua all’altra, viene utilizzato per tradurre una frase in una lingua sconosciuta. Il modello utilizza la sua conoscenza del linguaggio per determinare la traduzione più probabile per ogni parola o frase in input.

L’accuratezza del modello dipende dalla qualità dei dati di addestramento forniti all’algoritmo e dalla scelta della tecnica di modellizzazione. Se i dati di addestramento sono coerenti e rappresentativi del linguaggio che si vuole modellizzare, il modello statistico sarà più preciso nella sua previsione.

Modelli statistici : regressione logistica, reti neurali e tecniche di Markov.

I modelli statistici, come è stato anticipato, servono all’algoritmo per calcolare le probabilità che ad un certo input segua un certo output. Vediamone alcuni:

Regressione logistica: La regressione logistica è una tecnica di modellizzazione statistica che viene utilizzata per prevedere la probabilità di appartenenza a una categoria. Ad esempio, può essere utilizzata per prevedere se una frase è positiva o negativa. La regressione logistica fa una previsione basata su una combinazione lineare di caratteristiche dell’input, come le parole presenti in una frase.

Un esempio di regressione logistica potrebbe essere il seguente:

Supponiamo di voler prevedere se una persona sarà in grado di pagare un prestito che ha richiesto.

Per fare questo, possiamo utilizzare la regressione logistica. I dati di addestramento potrebbero includere informazioni come l’età della persona, il suo reddito mensile, il suo stato civile e se ha già pagato in passato prestiti simili. Questi dati verranno utilizzati per addestrare il modello di regressione logistica.

Una volta addestrato, il modello utilizzerà queste informazioni per prevedere se una persona sarà in grado di pagare il prestito o meno. La regressione logistica produrrà una previsione che la persona sarà in grado di pagare il prestito se la probabilità di successo supera una certa soglia (ad esempio, il 50%), altrimenti prevederà che non sarà in grado di farlo.

In questo modo, la regressione logistica ci permette di utilizzare i dati storici per prevedere la probabilità di successo in futuro, che può essere utilizzata per prendere decisioni informate.

Reti neurali: Le reti neurali sono una tecnica di apprendimento automatico basata sull’architettura del cervello umano. Sono composte da molte unità di calcolo chiamate neuroni che vengono addestrati per riconoscere pattern in input. Ad esempio, una rete neurale potrebbe essere addestrata per riconoscere le parole in una frase e associarle a categorie come “oggetto”, “colore” o “luogo”.

Tecniche di Markov: Le tecniche di Markov sono una tecnica di modellizzazione basata sulla teoria dei processi stocastici. Descrivono il modo in cui le caratteristiche di un sistema cambiano nel tempo. Ad esempio, un modello di Markov potrebbe essere utilizzato per descrivere la probabilità che una parola venga seguita da un’altra in una frase. Questo tipo di modello viene spesso utilizzato per generare testo descrittivo o per tradurre il testo in una lingua diversa.

Come avviene l’ottimizzazione dell’algoritmo dopo i test?

Per esempio mediante la regolarizzazione che limita la complessità del modello e previene l’overfitting. Questo viene fatto introducendo una penalità per i coefficienti del modello che sono troppo grandi. L’overfitting è un fenomeno che si verifica quando un modello di machine learning si adatta troppo ai dati di addestramento e non è in grado di generalizzare bene su dati nuovi o di validazione. In altre parole, l’overfitting significa che il modello ha imparato troppo bene i dettagli dei dati di addestramento e ha memorizzato il rumore o le fluttuazioni casuali dei dati, piuttosto che identificare la vera relazione tra le variabili. Vedremo un esempio al paragrafo successivo.

Un altro modo di ottimizzare l’algoritmo è la selezione delle caratteristiche: durante il processo di addestramento, il modello può essere addestrato su tutte le caratteristiche disponibili o solo su un sottoinsieme di esse. La selezione delle caratteristiche viene effettuata per ridurre il rumore nei dati e migliorare la precisione del modello.

Si possono aggiungere o eliminare caratteristiche dal modello per migliorare la sua precisione. Questo viene fatto analizzando la relazione tra le caratteristiche e la variabile di risposta e scegliendo di mantenere solo quelle che hanno un effetto significativo sulla previsione.

Overfitting troppa astrazione.

Supponiamo di voler fare una previsione sul tempo basata sul giorno della settimana. Potremmo essere tentati di addestrare un modello che considera solo il giorno della settimana, ad esempio associando il tempo di ogni giorno della settimana ad una temperatura specifica. Questo modello sarebbe perfetto per i dati di addestramento, ma non generalizzerebbe bene a nuovi dati, poiché il tempo non dipende solo dal giorno della settimana, ma anche da molte altre variabili, come la stagione, l’altitudine, la pressione atmosferica, ecc.

In questo esempio, il modello ha imparato troppo bene i dettagli dei dati di addestramento e ha ignorato le altre variabili importanti. Questo è un esempio di overfitting: il modello ha un’alta accuracy sui dati di addestramento, ma una bassa accuracy su dati nuovi o di validazione.

In conclusione…

Da un processo di apprendimento automatico (machine learning) ci si aspetta che generi un modello che possa fare previsioni e prendere decisioni sulla base di situazioni storiche già note. Il modello analizza i dati di addestramento per identificare le relazioni tra le variabili e utilizza queste relazioni per fare previsioni su situazioni future o non viste.

La generalità del modello è fondamentale per evitare l’overfitting, poiché un modello troppo specifico non sarà in grado di generalizzare e di fare previsioni accurate su nuovi dati. La generalità del modello si ottiene utilizzando tecniche di regolarizzazione.

Inoltre, è importante utilizzare un set di dati di validazione per testare il modello e verificare la sua capacità di generalizzare a situazioni non viste. Se il modello mostra un’alta accuracy sui dati di addestramento e una bassa accuracy sui dati di validazione, questo è un segnale di overfitting e indica che il modello è troppo specifico e non è in grado di generalizzare. In questo caso, è necessario apportare modifiche al modello per migliorarne la generalità, ad esempio utilizzando una tecnica di regolarizzazione o raccogliendo ulteriori dati di addestramento.