I modelli foundation sono modelli di Machine Learning pre-addestrati su grandi quantità di dati, e utilizzati come punto di partenza per addestrare modelli specifici per compiti particolari.
Questi modelli, come GPT-4 e Gemini, sono diventati estremamente importanti nel campo dell’AI, perché stanno dimostrando di avere una grande capacità di generalizzazione e di adattamento a diversi compiti, grazie alla loro capacità di apprendere rappresentazioni significative dai dati di input.
I Foundation Models vengono utilizzati con successo già in diverse applicazioni, come nel Natural Language Processing, nella Computer Vision, nella robotica e nell’automazione industriale.
Questi modelli sono in grado di accelerare lo sviluppo degli algoritmi di Machine Learning e di migliorare le prestazioni di sistemi intelligenti in molti settori.
Ad oggi ci sono già diversi Foundation Models che sono diventati molto popolari nel campo dell’AI, come:
- GPT-4 (Generative Pre-trained Transformer 4)
GPT-4 è un modello di NLP pre-addestrato su un vasto corpus testuale, e utilizzato per generare testo in modo autonomo. Grazie ad esso possiamo svolgere compiti come la traduzione automatica e la risposta alle domande. - BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
BERT è un modello di NLP pre-addestrato su un vasto corpus testuale bidirezionale, e utilizzato per svolgere compiti di NLP come la classificazione di testo, la risposta alle domande, e la comprensione del linguaggio naturale. - ResNet (Residual Network)
ResNet è un modello di Computer Vision pre-addestrato su grandi quantità di immagini, utilizzato per riconoscere e classificare oggetti, e svolgere altre attività di visione artificiale. - VGG (Visual Geometry Group)
VGG è un altro modello di Computer Vision pre-addestrato su un vasto corpus di immagini, utilizzato per svolgere compiti di riconoscimento e classificazione di oggetti.
Questi sono solo alcuni esempi di Foundation Models esistenti, ma ce ne sono molti altri utilizzati in diversi settori dell’AI.
Come abbiamo visto, BERT è un modello di NLP bidirezionale: ma che cosa significa?
A differenza dei modelli NLP unidirezionali che processano il testo in una sola direzione (ad esempio, da sinistra verso destra o viceversa), i modelli bidirezionali sono in grado di analizzare il testo in entrambe le direzioni.
Questo significa che un modello NLP bidirezionale può considerare il contesto sia a sinistra che a destra di una determinata parola o frase, migliorando così la sua capacità di comprensione.
BERT utilizza un’architettura di Transformer per catturare le dipendenze a lungo raggio tra le parole di un testo, e un processo di pre-addestramento per apprendere rappresentazioni di termini significativi.
I modelli NLP bidirezionali stanno diventando sempre più popolari nel campo dell’AI, poiché hanno dimostrato di superare i modelli NLP unidirezionali in diversi compiti.
Tuttavia, questi modelli richiedono risorse computazionali significative e grandi quantità di dati di addestramento per garantire le migliori prestazioni.
Foundation Models: il processo
Il processo di addestramento dei Foundation Models è complesso, e prevede tre fasi tecniche (pre-training, fine-tuning e valutazione) e l’uso di algoritmi di Deep Learning.
Pre-training
In questa fase, il Foundation Model viene addestrato su grandi quantità di dati grezzi (ad esempio testo, immagini o dati sensoriali), senza un compito specifico da svolgere.
L’obiettivo è far sì che impari a rappresentare i dati di input in modo significativo e adattabile a diverse attività.
Il modello viene addestrato a riconoscere schemi e relazioni nei dati di input senza la necessità di etichettare manualmente ogni esempio di informazioni.
Questo gli consente di apprendere rappresentazioni latenti dei dati di input, che possono essere utilizzate in una varietà di compiti.
La fase di pre-training viene eseguita utilizzando tecniche di Deep Learning, come le reti neurali, e può richiedere una quantità significativa di tempo e risorse computazionali.
Inoltre, il pre-training viene solitamente effettuato su una vasta quantità di dati non etichettati, come ad esempio testo tratto dalla rete, per costruire una rappresentazione generale del linguaggio naturale.
In seguito, il modello viene addestrato su un compito specifico, come la classificazione o la generazione di testo, utilizzando una quantità limitata di dati etichettati.
Fine-tuning
Dopo la fase di pre-training, il modello viene ulteriormente addestrato su un set di dati specifici per il compito che deve svolgere.
Viene quindi “affinato” e messo a punto per il compito specifico, attraverso l’uso di tecniche di apprendimento supervisionato o semi-supervisionato.
L’addestramento serve ad apprendere relazioni specifiche tra gli input e gli output del compito richiesto.
Ad esempio, se il compito è la classificazione di testo, il modello viene addestrato su un set di dati etichettati in cui è indicato a quale classe appartiene ciascun esempio di testo.
Il fine-tuning consente al modello di adattarsi alle esigenze specifiche dell’applicazione, migliorando le sue prestazioni.
Poiché il modello è già stato pre-addestrato su un vasto corpus di dati non etichettati, la fase di fine-tuning richiede solo una quantità limitata di dati etichettati, rendendola più efficiente e meno costosa rispetto all’addestramento da zero.
Il fine-tuning è una fase importante del processo di sviluppo dei Foundation Models, perché consente di utilizzare le conoscenze pregresse acquisite durante il pre-training per migliorare le prestazioni.
Valutazione
Infine, il modello viene valutato sul set di dati di test per misurare le sue prestazioni e il suo adattamento al compito assegnato.
Viene valutata la sua capacità di generalizzazione, che consiste nel sapersi adattare a nuovi dati che non sono stati utilizzati durante il pre-training o il fine-tuning.
Questo viene fatto usando un set di dati di test indipendente, ossia un insieme di informazioni che non sono state impiegate durante il processo di addestramento o di messa a punto.
Il set di dati di test viene valutato utilizzando metriche specifiche per il compito, che possono variare a seconda del tipo di attività che si sta eseguendo.
Ad esempio, per la classificazione di testo, le metriche di valutazione possono includere l’accuratezza, la precisione, il richiamo, e l’F1-score.
La fase di valutazione è una parte cruciale del processo di sviluppo dei Foundation Models, in quanto fornisce una valutazione oggettiva delle prestazioni del modello su dati di test indipendenti.
Ciò aiuta gli sviluppatori a identificare eventuali problemi, e a determinare se è necessario apportare modifiche o miglioramenti.
La fase di valutazione consente di confrontare le prestazioni di diversi algoritmi, e di scegliere il modello migliore per l’applicazione specifica.
È importante sottolineare che il processo di addestramento può richiedere molte risorse, come GPU potenti e grandi set di dati.
Tuttavia, grazie ai modelli foundation, è possibile accelerare notevolmente lo sviluppo di modelli specifici per compiti particolari, e migliorare le prestazioni dei sistemi intelligenti in diversi settori.
Foundation Models: un esempio
Immaginiamo che la nostra azienda produca componenti meccanici che vengono utilizzati in diversi settori, come ad esempio l’industria automobilistica e aerospaziale.
La loro produzione richiede l’utilizzo di diverse macchine e processi, che possono essere coordinati e ottimizzati attraverso l’uso di Foundation Models basati sull’Intelligenza Artificiale.
In primo luogo dobbiamo acquisire e integrare i dati provenienti dalle diverse macchine e processi utilizzati nella linea di produzione.
Questi possono includere informazioni sulle prestazioni, sul consumo di energia, sui tempi di ciclo, sui materiali utilizzati e molto altro.
Successivamente, con l’ausilio dei Foundation Models, analizziamo i dati e identifichiamo eventuali problemi o inefficienze nella linea di produzione.
Ad esempio, possiamo usare un modello di Deep Learning per analizzare le prestazioni delle macchine e prevedere eventuali guasti.
Un altro modello lo possiamo impiegare per ottimizzare i tempi di ciclo e minimizzare gli sprechi di materiale.
Tramite i dati storici il modello è in grado di identificare le condizioni ottimali per la produzione di ogni componente (come ad esempio la temperatura, la pressione e la velocità di lavorazione), e fornire raccomandazioni in tempo reale per ottimizzare le prestazioni.
L’ultimo modello lo possiamo utilizzare per monitorare i dati di consumo energetico e fornire feedback in tempo reale agli operatori.
In questo modo abbiamo creato diversi modelli, ognuno con un compito specifico, che ci aiutano ad automatizzare le nostre linee di produzione migliorando l’efficienza, la qualità, e la sicurezza dei processi.
Foundation Models: vantaggi e criticità
Ci sono vantaggi e criticità nell’ambito dello sviluppo dei Foundation Models.
Vantaggi
Prestazioni elevate
I Foundation Models sono noti per avere prestazioni di alto livello su una vasta gamma di compiti di Intelligenza Artificiale, come il riconoscimento e l’elaborazione del linguaggio naturale e la traduzione automatica.
Risparmio di tempo e costi
Grazie al pre-addestramento, un modello specifico richiede meno tempo e risorse.
Adattabilità
I Foundation Models possono essere adattati per eseguire compiti specifici attraverso la fase di fine-tuning, rendendoli flessibili su una vasta gamma di applicazioni.
Accesso ai dati
I Foundation Models possono essere addestrati su grandi quantità di dati non etichettati, il che significa che non dobbiamo investire grandi somme di denaro per acquisire set di dati etichettati.
Criticità
Bisogno di competenze specializzate
Lo sviluppo dei Foundation Models richiede competenze tecniche specializzate in Intelligenza Artificiale, Machine Learning e Deep Learning.
Grandi quantità di dati di addestramento
Sebbene i Foundation Models possano essere addestrati su grandi quantità di dati non etichettati, la fase di fine-tuning richiede ancora grandi quantità di informazioni, il che può essere costoso e richiedere molto tempo.
Dipendenza dal set di dati di addestramento
I Foundation Models sono fortemente influenzati dal set di dati di addestramento utilizzato, e possono generare risultati errati se il campione non è rappresentativo del mondo reale.
Possibili conseguenze sociali ed etiche
I Foundation Models possono essere utilizzati per prendere decisioni importanti che possono influenzare la vita delle persone, come la selezione del personale o la concessione di prestiti, il che solleva questioni di responsabilità sociale ed etica.
Conclusioni
I Foundation Models sono davvero promettenti visti i risultati che si sono già ottenuti fino ad ora.
La tecnologia è in continua evoluzione, e i modelli foundation sono alla base di molte applicazioni di AI.
Ci si aspetta che questi modelli diventino ancora più potenti e precisi in futuro, grazie a tecniche di addestramento sempre più sofisticate, e all’aumento della quantità di dati disponibili.
Si prevede inoltre che i Foundation Models diventino sempre più specializzati e concentrati su compiti o settori specifici.
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