I grandi modelli di linguaggio naturale, noti anche come LLM (Large Language Models), hanno compiuto enormi progressi negli ultimi anni, sia in termini di prestazioni che di tecniche utilizzate.
In passato, lo sviluppo di questi modelli sembrava riservato esclusivamente alle grandi aziende tecnologiche (Big Tech), che, grazie all’enorme quantità di dati necessari per l’addestramento, riuscivano a creare soluzioni rivoluzionarie rispetto a tutto ciò che era conosciuto fino ad allora.
Tuttavia, con l’introduzione di modelli come DeepSeek, le regole del gioco sono cambiate: oggi la qualità e l’architettura del modello possono fare la differenza, permettendo risultati eccellenti anche con una quantità inferiore di dati, a condizione che siano di alta qualità, e a costi notevolmente ridotti.
Uno degli aspetti più intriganti e, allo stesso tempo, più misteriosi di questi sistemi moderni è il cosiddetto “chain of thought” (catena di pensiero).
Ma cosa significa esattamente?
In parole semplici, il chain of thought rappresenta il processo interno di ragionamento che il modello segue per arrivare a una risposta.
Invece di limitarsi a fornire “la prima risposta” generata, il modello “pensa a voce alta“, mostrando i passaggi che lo hanno condotto alla soluzione.
Sapere come un modello arriva a una determinata conclusione permette a chi lo utilizza di valutare se il ragionamento è solido e coerente.
Vedendo i passaggi intermedi, diventa anche più semplice individuare eventuali errori o pregiudizi, rendendo l’intero sistema più affidabile.
Conoscere il chain of thought non è solo una questione di curiosità tecnica: rappresenta un passo fondamentale per utilizzare l’IA in maniera più consapevole e critica, sia per gli esperti che per chi si avvicina a queste tecnologie per la prima volta.
Chain of Thought: cosa significa
Il termine “chain of thought” (catena di pensiero) indica il processo interno, step-by-step, con cui un modello di intelligenza artificiale elabora e risolve un problema.
Invece di fornire un output finale in maniera diretta, il modello scompone il compito in una serie di passaggi logici.
Ad esempio, se viene chiesto di risolvere un problema matematico semplice come “quanto fa 21×2?“, invece di rispondere semplicemente “42“, il modello genererà una sequenza di passaggi che illustrano il calcolo, come: “21 moltiplicato per 2 fa 42“.
Questo approccio non solo rende il processo decisionale trasparente, ma permette anche agli utenti di comprendere il percorso che porta alla risposta finale, facilitando l’identificazione di eventuali errori o bias.
L’idea del chain of thought nasce dalla necessità di superare il problema della “blackbox“, che fino a poco tempo fa fornivano esclusivamente risposte finali senza rendere esplicito il processo decisionale sottostante.
Nel 2022, un gruppo di ricercatori guidato da Jason Wei (Wei et al., 2022) ha dimostrato che fornire alcuni esempi di ragionamento intermedio – tecnica nota come few-shot prompting – consente ai modelli linguistici di affrontare compiti complessi in modo molto più efficace.
Studi condotti da Google Research e IBM hanno evidenziato che, in modelli sufficientemente grandi, il chain of thought emerge naturalmente, migliorando significativamente le prestazioni in compiti di ragionamento aritmetico, logico e simbolico.
In altre parole, questo metodo non solo esplicita il processo di risposta, ma “potenzia” anche la capacità computazionale del modello, rendendo l’output finale più affidabile e interpretabile.
Questa metodologia rappresenta un punto di svolta nel campo del machine learning e del natural language processing, poiché offre a sviluppatori e utenti una finestra sul processo decisionale interno dell’AI.
Conoscere la “catena di pensiero” permette di costruire maggiore fiducia nei sistemi AI e stimola ulteriori miglioramenti nella progettazione e nell’allineamento dei modelli, favorendo applicazioni più sicure e trasparenti.
Chain of Thought: come funziona
I modelli di intelligenza artificiale che usano la tecnica del chain of thought affrontano i problemi seguendo un processo decisionale step-by-step, che può essere scomposto in tre fasi principali: il processo decisionale, le tecniche di prompting e gli esempi pratici.
Quando un modello AI riceve una richiesta in input, invece di rispondere immediatamente, esegue una serie di passaggi logici intermedi prima di fornire la risposta definitiva.
Ecco come funziona questo processo:
- Analisi del problema
Il modello inizia analizzando il problema posto nell’input. Ad esempio, se il problema riguarda un’operazione matematica, il modello identifica gli elementi chiave (numeri, operazioni, ecc.). - Scomposizione in sottoproblemi
Il problema viene suddiviso in parti più piccole e gestibili. Questo significa che il modello elabora ogni componente in sequenza. Se il compito è complesso, il modello individua diverse fasi intermedie necessarie per arrivare alla soluzione. - Esecuzione dei passaggi
Per ciascun sottoproblema, il modello applica regole logiche e calcoli. Durante questa fase, il modello genera una serie di passaggi intermedi che collegano l’inizio del problema alla soluzione finale. - Verifica e integrazione
Una volta completati i vari passaggi, il modello integra i risultati ottenuti per formare l’output finale. Questo output non è solo il risultato finale, ma è il prodotto di una catena logica che, in teoria, permette di verificare il ragionamento in caso di errori o incongruenze.
Questo processo decisionale step-by-step migliora la trasparenza in quanto gli utenti possono, in linea di principio, vedere ogni passaggio che porta alla risposta finale, rendendo il processo meno opaco.
Per stimolare questo tipo di ragionamento, vengono usati prompt strutturati che guidano il modello a “pensare” in maniera sequenziale.
Queste tecniche incentivano il modello a generare risposte più articolate e dettagliate, migliorando sia la qualità del risultato che la capacità di individuare errori lungo il percorso.
Esempio pratico
Consideriamo un esempio semplice per capire come funziona il chain of thought:
Problema
“Calcola 21 x 2.“
Prompt strutturato
“Per risolvere questo problema, procediamo passo dopo passo:
- Identifica i numeri da moltiplicare.
- Esegui la moltiplicazione.
- Fornisci il risultato.
Risolvi: 21 x 2“
Risposta generata dal modello
- Identificazione: Il problema richiede di moltiplicare 21 per 2.
- Calcolo: Moltiplicando 21 per 2, si ottiene 42.
- Risultato finale: La risposta è 42.
In questo esempio, il modello esplicita ogni fase del ragionamento, mostrando chiaramente come è arrivato alla risposta finale.
Se, per esempio, nel calcolo venisse commesso un errore, l’utente potrebbe facilmente individuare in quale passaggio è avvenuto l’errore e intervenire per correggerlo.
Un altro esempio potrebbe riguardare un problema di logica o un enigma.
Supponiamo di avere un problema in cui il modello deve dedurre una conclusione da una serie di affermazioni.
Usando un prompt strutturato, il modello potrebbe procedere identificando le premesse, applicando regole logiche per dedurre informazioni intermedie e infine giungere a una conclusione, tutto spiegato passo dopo passo.
Chain of Thought: benefici e criticità
Uno dei vantaggi più evidenti del chain of thought è la maggiore trasparenza del processo decisionale.
Poiché il modello elabora e mostra ogni passaggio del ragionamento, gli utenti possono vedere come e perché viene raggiunta una determinata conclusione.
Questo permette di verificare se ogni passaggio è corretto e, in caso contrario, di identificare facilmente dove si è verificato un errore.
La trasparenza, quindi, non solo aumenta la fiducia degli utenti nei risultati del modello, ma offre anche un prezioso strumento di debugging per migliorare ulteriormente le prestazioni del sistema.
Un ragionamento articolato e ben strutturato contribuisce a ridurre gli errori e a mitigare i bias.
Il chain of thought non solo migliora la trasparenza e la comprensione del processo decisionale dell’AI, ma rafforza anche l’affidabilità e la robustezza delle risposte, rendendolo particolarmente efficace nell’affrontare compiti complessi che richiedono un ragionamento dettagliato e multilivello.
Nonostante il chain of thought renda il processo decisionale più trasparente, la sua interpretazione può risultare a volte complessa, soprattutto quando si tratta di modelli molto grandi o di compiti particolarmente articolati.
Le catene di pensiero prodotte possono includere una serie di passaggi intermedi non sempre lineari o intuitivi, il che può rendere difficile per gli utenti seguire e verificare il ragionamento sottostante.
In alcuni casi, il modello può generare passaggi che sembrano logici a prima vista ma che in realtà non si collegano in maniera coerente al risultato finale.
Questa difficoltà interpretativa può limitare la capacità di comprendere a fondo come il modello sia arrivato alla risposta, riducendo l’efficacia del processo come strumento di trasparenza.
Un ulteriore limite riguarda la possibilità che, nonostante il ragionamento venga esplicitato, possano emergere errori o bias durante il processo decisionale.
Ogni passaggio nella catena di pensiero è suscettibile a errori di calcolo o di logica: se un singolo passaggio è sbagliato, l’errore può propagarsi fino al risultato finale.
Inoltre, il modello potrebbe riflettere o addirittura amplificare i bias presenti nei dati di addestramento.
Chain of Thought: futuro
Il chain of thought rappresenta una frontiera attiva nella ricerca sull’intelligenza artificiale.
Gli studiosi stanno esplorando metodi per rendere il processo di ragionamento ancora più efficiente e trasparente.
Ad esempio, sono in fase di sviluppo varianti come il Tree-of-Thought e il Graph-of-Thought, che non si limitano a una semplice sequenza lineare di passaggi, ma permettono una struttura ramificata.
Questi approcci possono esplorare simultaneamente diverse strade per risolvere un problema, aumentando la probabilità di individuare la soluzione migliore e riducendo gli errori.
Inoltre, sono in corso ricerche per integrare tecniche di self-consistency, dove il modello genera più catene di pensiero e poi seleziona quella più coerente come risposta finale, rafforzando ulteriormente l’affidabilità e la robustezza del ragionamento.
L’obiettivo è quello di migliorare non solo le prestazioni, ma anche la capacità di interpretare e monitorare il processo decisionale, rendendolo accessibile e verificabile dagli esseri umani.
Le innovazioni nel chain of thought hanno il potenziale di rivoluzionare il design dei futuri sistemi di intelligenza artificiale e le interazioni tra uomo e macchina.
In un futuro non troppo lontano, potremmo assistere a sistemi AI che “pensano” esplicitamente e forniscono spiegazioni dettagliate delle loro decisioni.
La capacità di generare catene di pensiero ben strutturate apre la strada a interazioni più dinamiche e collaborative: gli utenti potrebbero, per esempio, rivedere e modificare i singoli passaggi del ragionamento, intervenendo in tempo reale per correggere eventuali errori o per adattare la soluzione alle esigenze specifiche.
Questo approccio potrebbe portare allo sviluppo di sistemi AI “cooperativi”, in cui la macchina agisce come un assistente che guida il processo decisionale piuttosto che fornire risposte preconfezionate.
Come noi di DataDeep possiamo aiutarti
Perché un modello di intelligenza artificiale sia davvero utile, è fondamentale che il suo processo decisionale sia trasparente e verificabile.
Solo così possiamo garantire che le risposte fornite siano comprensibili e affidabili.
L’approccio chain of thought offre uno sguardo sul ragionamento interno dei modelli, aumentando la fiducia e promuovendo un uso più consapevole dell’AI.
Tuttavia, è altrettanto essenziale riconoscere i limiti: difficoltà interpretative, potenziali bias e le implicazioni etiche che diventano ancora più critiche in settori come la sanità e l’educazione.
Ecco perché in DataDeep affrontiamo ogni problema con un approccio mirato, investendo tempo e risorse per analizzare i dati in modo accurato, senza accettare passivamente ogni output del modello.
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