Gli LLM, acronimo di Large Language Models (ossia “modelli linguistici di grandi dimensioni”), rappresentano uno degli sviluppi più significativi nel campo dell’Intelligenza Artificialedegli ultimi anni. Questi sistemi avanzati hanno cambiato radicalmente il nostro modo di interagire con la tecnologia, aprendo nuove possibilità di comunicazione tra l’uomo e la macchina e rivoluzionando diversi settori industriali. In questo articolo, a cura dell’Osservatorio Artificial Intelligence della POLIMI School of Management, ci proponiamo di approfondire cosa siano gli LLM, come funzionino, quali applicazioni pratiche offrano, le sfide etiche che pongono e le prospettive future di questa tecnologia in continua evoluzione.
Gli LLM sono una tipologia dei modelli linguistici di grandi dimensioni progettati per processare il linguaggio naturale e generare output testuali, eseguire azioni e/o erogare servizi ad un interlocutore umano, basandosi su comandi e/o richieste recepiti attraverso una interazione in linguaggio naturale (scritto o parlato).
In altre parole si tratta di sistemi di Intelligenza Artificiale progettati per comprendere, generare e manipolare il linguaggio umano in maniera naturale e contestualmente rilevante. Questi modelli rappresentano l’evoluzione più recente nel campo dell’elaborazione del linguaggio naturale e si fondano su architetture di deep learning particolarmente sofisticate.
A differenza dei modelli linguistici tradizionali, che si concentravano su compiti specifici come la traduzione o la sintassi, gli LLM si caratterizzano per la loro scala senza precedenti, sia in termini di parametri che di dati di addestramento. Modelli come Chat GPT di OpenAI, Claude di Anthropic e Gemini di Google contengono centinaia di miliardi di parametri e sono stati addestrati su vasti corpus testuali, comprendenti libri, articoli, siti web e altre risorse disponibili pubblicamente.
La principale differenza tra gli LLM e i loro predecessori risiede nella capacità di “apprendere” schemi linguistici generali, anziché essere programmati con regole specifiche. Attraverso tecniche avanzate di Deep Learning, questi modelli analizzano immense quantità di testo per identificare pattern statistici e relazioni semantiche, sviluppando così una “comprensione” implicita della struttura del linguaggio.
Il processo di addestramento di un LLM avviene generalmente attraverso approcci non supervisionati o semi-supervisionati, in cui il modello apprende a prevedere la parola successiva in una sequenza, basandosi sul contesto precedente. Questo obiettivo di addestramento, apparentemente semplice, conduce all’emergere di capacità linguistiche sofisticate e di una forma rudimentale di “ragionamento”.
Non si può sottovalutare l’importanza del deep learning nell’evoluzione degli LLM. Le architetture transformer hanno rappresentato una svolta decisiva, permettendo di superare i limiti dei precedenti modelli ricorrenti e convoluzionali. Tali architetture utilizzano meccanismi di attenzione, consentendo al modello di “concentrarsi” su diverse parti dell’input simultaneamente, migliorando notevolmente la capacità di cogliere dipendenze a lungo termine nel testo.
Negli ultimi anni, i progressi nel campo dell’NLP hanno seguito una traiettoria esponenziale, con modelli sempre più grandi e con capacità sorprendenti. Da BERT di Google a GPT di OpenAI, fino ai più recenti sviluppi come PaLM, LLaMA e Claude, ogni nuova iterazione ha ampliato i confini di ciò che i sistemi di Intelligenza Artificiale possono comprendere e generare in termini di linguaggio umano.
L’evoluzione degli LLM può essere tracciata attraverso alcune tappe fondamentali:
Questa rapida evoluzione tecnologica ha trasformato gli LLM in strumenti non più sperimentali, ma in tecnologie capaci di influenzare profondamente diversi settori economici e sociali.
Gli LLM hanno rapidamente trovato applicazione in molteplici ambiti, trasformando processi aziendali e creando nuove opportunità per l’innovazione. La loro versatilità li ha resi strumenti preziosi in situazioni variegate, dalla customer service all’assistenza medica, dall’istruzione alla creatività artistica.
Nel settore del customer service, gli LLM hanno rivoluzionato il concetto di assistenti virtuali. A differenza dei chatbot tradizionali, limitati a risposte preimpostate, gli assistenti virtuali basati su LLM possono comprendere richieste complesse e fornire risposte articolate e contestualmente appropriate. Gli assistenti basati su LLM stanno ridefinendo le aspettative dei consumatori riguardo al supporto clienti automatizzato, passando da semplici strumenti di smistamento a veri e propri consulenti virtuali capaci di risolvere problematiche complesse.
L’analisi del sentiment è un’altra area in cui gli LLM brillano. La capacità di comprendere sfumature emotive e contestuali nei testi consente alle aziende di monitorare la percezione del brand sui Social Media, di analizzare feedback dei clienti e di adattare rapidamente strategie di marketing e comunicazione.
Strumenti di analisi basati su LLM possono identificare non solo se un commento è positivo o negativo, ma anche cogliere sfumature come il sarcasmo, l’ironia o la frustrazione. Questa abilità di “leggere tra le righe” fornisce alle aziende insight più approfonditi rispetto agli strumenti tradizionali di sentiment analysis.
Le applicazioni commerciali degli LLM si estendono anche alla generazione automatica di contenuti. Dalla scrittura di testi pubblicitari alla creazione di post per blog, dallo sviluppo di descrizioni di prodotti fino alla scrittura creativa, questi modelli vengono utilizzati per aumentare la produttività dei team di marketing e comunicazione.
Nel settore legale, i modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) vengono impiegati per analizzare contratti, sostenere ricerche giuridiche e semplificare la redazione di documenti legali.
In ambito finanziario, questi modelli vengono utilizzati per l’analisi di report finanziari, la previsione di trend di mercato e la produzione di sintesi destinate agli investitori.
Per un’implementazione efficace degli LLM nelle aziende, è necessaria una strategia ben definita. I principali fattori che contribuiscono a un’adozione di successo includono:
Le aziende che adottano correttamente gli LLM possono beneficiare di una riduzione dei costi operativi, un miglioramento dell’esperienza cliente, un’accelerazione dei processi decisionali e una valorizzazione delle risorse umane, che possono focalizzarsi su attività a maggiore valore aggiunto mentre delegano compiti ripetitivi ai sistemi automatizzati.
Gli LLM sollevano importanti questioni etiche che richiedono un’implementazione responsabile. I bias algoritmici derivano dai dati di addestramento online che spesso riflettono pregiudizi sociali esistenti, perpetuando stereotipi se non adeguatamente monitorati.
La privacy rappresenta un’altra preoccupazione, poiché questi modelli vengono addestrati su enormi quantità di testo che potrebbero contenere informazioni personali. Le questioni di responsabilità risultano particolarmente complesse: chi risponde quando un LLM genera contenuti dannosi o che violano diritti d’autore?
Le aziende stanno implementando misure di autoregolamentazione, mentre diverse giurisdizioni sviluppano approcci normativi per bilanciare innovazione e protezione dei diritti fondamentali.
Contenuti suggeriti dell’Osservatorio Artificial Intelligence
