LLM – Large Language Model

Definizione LLM – Large Language Model

Un Large Language Model (LLM) è un modello di intelligenza artificiale avanzato che ha lo scopo di comprendere e generare testi naturali in modo simile agli esseri umani. Si tratta di un tipo di modello di apprendimento automatico, basato su reti neurali profonde, che impara a processare e produrre linguaggio scritto a partire da enormi quantità di dati testuali.

Questi modelli vengono addestrati attraverso un processo chiamato “apprendimento supervisionato”, durante il quale analizzano milioni di frasi e testi provenienti da diverse fonti, come libri, articoli e siti web. Durante la fase di addestramento, il modello impara a riconoscere le relazioni tra le parole e le frasi, la struttura grammaticale e il significato contestuale.

Una volta completato l’addestramento, un LLM è in grado di generare testi che appaiono scritti da un essere umano, rispondere a domande, tradurre tra diverse lingue e svolgere altre attività legate al linguaggio. Tuttavia, è importante notare che i Large Language Models sono limitati dalla qualità e dalla quantità dei dati utilizzati per l’addestramento e, pertanto, possono produrre risultati errati o imprecisi.

Un esempio famoso di Large Language Model è GPT-3, sviluppato da OpenAI, che ha attirato molta attenzione per le sue capacità di generazione del linguaggio e le sue potenziali applicazioni in diversi settori, come l’assistenza clienti, la traduzione automatica e la creazione di contenuti.

I Large Language Model (LLM), grazie alle capacità di scienziati, vengono addestrati a prevedere la prossima parola in una frase. Questo avviene tramite milioni e milioni di esempi, miliardi di quelli che chiamiamo token.
Un token può essere una lettera, uno spazio o un segno di punteggiatura.
La potenza di questi LLM consiste nel fatto che se immettono una massa sufficientemente vasta di dati, i risultati sono piuttosto razionali. E le risposte sono – non sempre, ma con buona probabilità – appropriate.

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