L’Intelligenza Artificiale Generativa è ormai al centro dell’attenzione per la sua capacità di creare contenuti nuovi e originali, come testi, immagini, video e persino musica, utilizzando algoritmi avanzati.
Questi sistemi sono in grado di generare contenuti unici a partire dai dati con cui vengono addestrati, replicando in parte le caratteristiche di quelli già esistenti.
In sostanza, l’IA “impara” dai dati precedenti per produrre qualcosa di simile, ma nuovo.
Tra i modelli più noti in questo ambito c’è GPT, sviluppato da OpenAI, che può scrivere testi, rispondere a domande e creare storie in modo sorprendentemente naturale, utilizzando il linguaggio umano.
OpenAI ha inoltre sviluppato DALL·E, un modello specializzato nella creazione di immagini a partire da descrizioni testuali.
Anche Stable Diffusion è un modello che sta guadagnando popolarità, soprattutto nel campo della creazione di immagini artistiche e di design.
Non solo OpenAI, ma anche altre aziende stanno contribuendo allo sviluppo di modelli di IA generativa.
Un esempio è Anthropic, che ha creato Claude, un modello di linguaggio progettato con un’attenzione particolare alla sicurezza e all’etica, cercando di minimizzare i rischi di un uso improprio dell’IA.
Meta, invece, ha sviluppato LLaMA (Large Language Model Meta AI), un modello che punta a ridurre i costi di calcolo, rendendo l’IA Generativa più accessibile a un pubblico più vasto.
Google ha presentato Bard, un modello incentrato sull’interazione linguistica e sull’ottimizzazione delle risposte nei contesti conversazionali.
Anche Cohere, un’azienda emergente, sta lavorando su modelli di linguaggio pensati per migliorare i flussi di lavoro aziendali, con particolare attenzione all’uso pratico dei linguaggi naturali.
Questi modelli stanno trasformando profondamente la produttività e l’innovazione, aprendo possibilità che solo pochi anni fa sembravano irraggiungibili.
Intelligenza Artificiale Generativa: il dietro le quinte
In un nostro precedente articolo, intitolato “Generative AI: cos’è, come funziona, vantaggi e criticità“, abbiamo introdotto il concetto di Intelligenza Artificiale Generativa, spiegando il suo funzionamento, i benefici che può apportare e le sfide che presenta.
In questo nuovo approfondimento, vogliamo entrare più nel dettaglio di come questi modelli vengono addestrati e valutati, per capire meglio il processo che permette a noi utenti di utilizzarli per gli scopi per cui sono stati creati.
Come già accennato, molte grandi organizzazioni stanno lavorando su sistemi di IA Generativa, ciascuna con obiettivi specifici.
Questi modelli appartengono a una particolare branca del Machine Learning e, più in generale, dell’Intelligenza Artificiale.
La parola “generativa” si riferisce al fatto che questi sistemi sono in grado di creare nuovi contenuti sulla base delle informazioni con cui sono stati addestrati.
Legato all’AI Generativa sentiamo spesso parlare anche di LLM (Large Language Models), che sono modelli di linguaggio di grandi dimensioni progettati per comprendere e generare testo.
Tuttavia, non tutti i modelli di IA Generativa sono LLM.
Sebbene i LLM rappresentino una parte importante di questa tecnologia, esistono anche altri tipi di modelli che non si concentrano esclusivamente sul linguaggio.
Per esempio, modelli come DALL·E o Stable Diffusion non lavorano con il linguaggio, ma sono progettati per generare immagini.
Questo dimostra che l’IA Generativa può applicarsi a una varietà di contesti, non limitandosi solo alla comprensione del linguaggio scritto.
Quando parliamo di addestrare questi modelli, non è sempre necessario disporre di enormi quantità di dati, anche se l’utilizzo di grandi volumi di dati, Big Data, può migliorare significativamente le prestazioni e la capacità del modello di generalizzare.
Ad esempio, i LLM come GPT beneficiano dell’addestramento su dataset di dimensioni gigantesche funzionando meglio quando hanno accesso a una vasta gamma di esempi da cui imparare, poiché più dati forniscono una maggiore capacità di riconoscere schemi complessi, sfumature linguistiche e contesti variegati.
In alcuni casi, soprattutto quando il modello viene impiegato per generare contenuti in ambiti molto specifici, è possibile utilizzare dataset più ridotti e mirati partendo da un modello pre-addestrato su una grande quantità di dati che poi si adatta a compiti più specifici.
Va inoltre tenuto conto che l’addestramento di questi grandi modelli richiede una quantità enorme di risorse in termini di costi e consumi energetici.
Questo porta a costi elevati, non solo per l’acquisto dell’infrastruttura tecnologica, ma anche per il mantenimento e l’uso continuo di energia elettrica.
Inoltre, il tempo necessario per completare l’addestramento può variare da giorni a settimane, influenzando ulteriormente i costi.
Di conseguenza, l’addestramento di modelli su larga scala è un’operazione accessibile principalmente a grandi aziende tecnologiche o a istituzioni con risorse considerevoli.
Nonostante questi ostacoli, la possibilità di creare modelli di IA Generativa personalizzati per compiti specifici apre la strada a una moltitudine di applicazioni pratiche.
Intelligenza Artificiale Generativa: AI Agent
Sebbene i modelli LLM abbiano rappresentato un grande progresso nella generazione di testo e nella comprensione del linguaggio naturale, non sempre sono la soluzione migliore per ogni contesto.
In molti casi, è preferibile utilizzare AI Agent, modelli più piccoli e mirati, capaci di superare le prestazioni degli LLM in contesti particolari.
I LLM sono progettati per comprendere e generare testi in una vasta gamma di situazioni, tuttavia, proprio perché addestrati su enormi quantità di dati generici, possono mancare di precisione quando si tratta di affrontare compiti molto specifici o altamente specializzati.
È qui che entrano in gioco gli AI Agent, che vengono progettati e addestrati per gestire compiti particolari in un determinato settore o ambito.
Grazie a questa specializzazione, questi agenti possono rispondere in modo più efficace a situazioni complesse in contesti molto mirati.
Un esempio pratico è l’utilizzo di un AI Agent per fornire informazioni su un prodotto di una specifica azienda, adattandosi alle diverse fasi del ciclo di vita del prodotto, come il supporto durante il processo di acquisto o l’assistenza post-vendita.
Un altro vantaggio degli AI Agent è che sono meno costosi da addestrare e mantenere rispetto ai modelli di grandi dimensioni.
Poiché sono progettati per compiti singoli o per un insieme ristretto di attività, non richiedono l’uso di enormi quantità di dati né di risorse computazionali elevate.
Inoltre, questi agenti specifici sono più facili da monitorare e controllare.
Grazie alla loro funzione mirata, è più semplice gestire il loro comportamento e ridurre il rischio di risultati inattesi o indesiderati.
Un ulteriore punto a favore degli AI agent è la loro efficienza operativa.
Essendo focalizzati su un singolo dominio, possono rispondere più rapidamente e in modo più preciso rispetto a un modello generalista, che potrebbe richiedere più tempo per comprendere e generare una risposta accurata.
Questo li rende particolarmente adatti per compiti in cui velocità e precisione sono fondamentali, come nelle operazioni industriali automatizzate o nei sistemi di assistenza clienti personalizzata.
Mentre i LLM sono strumenti potenti e versatili, gli AI Agent offrono vantaggi significativi quando si tratta di gestire compiti specializzati.
Nell’ecosistema dell’IA Generativa, sia i modelli generalisti che gli agenti specifici hanno il loro ruolo, la scelta tra i due dipende dal contesto e dagli obiettivi che si vogliono raggiungere.
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