Cosa sono i large language model? Significato del termine large language model (LLM) e casi d’uso
I large language model (LLM) stanno cambiando il modo in cui i data scientist interagiscono con i dati, consentendo ricerche più rapide, insight più approfonditi e modi più intuitivi per porre domande complesse e generare risposte. Man mano che si evolvono, questi modelli stanno trasformando i flussi di lavoro fondamentali lungo tutto il ciclo di vita della data science.
- Presentazione
- Che cos’è un large language model nell’AI?
- Come i large language model consentono una ricerca più efficiente all’interno di data set di grandi dimensioni
- Casi d’uso dei large language model per la data science
- Risorse
Presentazione
I large language model (LLM) sono in generale noti per la capacità di generare testo e altri contenuti in modo simile a quello umano. Ma l’utilità di questi algoritmi di intelligenza artificiale (AI) va ben oltre la pur straordinaria capacità di spiegare chiaramente un argomento complesso o creare nuovi brani con lo stile degli artisti più amati. Nel campo della data science, i large language model possono teoricamente trasformare il modo in cui i team acquisiscono, gestiscono e analizzano i dati. In questo articolo esamineremo come i large language model stanno trasformando la ricerca dei dati e il modo in cui i data scientist pongono domande e recuperano informazioni.
Che cos’è un large language model nell’AI?
I large language model (LLM) sono sistemi AI avanzati progettati per comprendere le complessità del linguaggio umano e generare risposte intelligenti e creative a domande e query. I modelli LLM più apprezzati sono stati addestrati su enormi data set, misurati in genere in petabyte. Questi dati di addestramento provengono da libri, articoli, siti web e altre fonti basate su testo.
Grazie all’uso di tecniche di deep learning, questi modelli eccellono nella comprensione e nella generazione di testo simile ai contenuti prodotti dall’uomo. I large language model sono alla base di molte applicazioni moderne, tra cui strumenti per la creazione di contenuti, app di traduzione linguistica, chatbot del servizio clienti, analisi finanziarie, ricerca scientifica e strumenti avanzati di ricerca su internet.
Come i modelli LLM consentono una ricerca più efficiente all’interno di data set di grandi dimensioni
Una delle applicazioni più interessanti dei large language model è la ricerca di dati. Di seguito sono riportate cinque funzionalità che stanno velocizzando il processo di ricerca e migliorando i risultati.
Indicizzazione avanzata
Un indice è una struttura di dati utilizzata per organizzare i dati per la ricerca. Gli indici contengono informazioni sui documenti contenuti un data set, come parole chiave, argomenti o embedding che raccolgono le informazioni semantiche e contestuali dei dati. I large language model possono utilizzare gli indici per elaborare e analizzare i documenti in modo più efficiente.
Comprensione più approfondita di domande e query
I large language model sono in grado di comprendere frasi complesse e valutare accuratamente l’intento degli utenti. Quando viene inviata una query di ricerca, il modello interpreta il significato della query, effettuando inferenze in base alla sintassi, alla semantica e al contesto. Questo consente agli utenti di individuare rapidamente informazioni specifiche all’interno di data set di grandi dimensioni.
Posizionamento migliore nei risultati di ricerca
I large language model possono essere usati per migliorare l’esperienza di ricerca allineando maggiormente i risultati della ricerca con l’intento delle query degli utenti. Gli strumenti di ricerca possono sfruttare le capacità di linguaggio naturale dei large language model per produrre risultati più pertinenti e accurati.
Ricerca contestuale
I modelli LLM valutano il contesto delle query di ricerca o le precedenti interazioni dell’utente per fornire un’esperienza di ricerca altamente personalizzata e sensibile al contesto. Le informazioni contestuali, incluse le preferenze dell’utente, la posizione o la cronologia di navigazione, consentono al modello di personalizzare i risultati della ricerca in base alle esigenze e alle preferenze dell’utente specifico.
Apprendimento e miglioramento continui
I large language model sono strumenti dinamici che vengono continuamente aggiornati e perfezionati man mano che diventano disponibili nuovi dati. Nel tempo infatti le funzionalità di ricerca si sono adattate e sono migliorate grazie all’aggiunta di nuove informazioni e alla capacità di comprensione più completa delle preferenze degli utenti e dei modelli di ricerca.
Casi d’uso dei large language model per la data science
I large language model sono utilizzati in numerose applicazioni di data science. La loro capacità di elaborare e interpretare grandi quantità di dati di testo li ha resi una parte indispensabile di molti flussi di lavoro di data science. Di seguito sono riportati quattro modi in cui questi modelli sono utilizzati per estrarre informazioni significative.
Analisi del sentiment
L’analisi del sentiment aiuta le aziende a comprendere cosa pensano i clienti della qualità dei prodotti e dei servizi forniti, consentendo loro di rispondere ai cambiamenti nel sentiment dei clienti adattando il design dei prodotti, l’esperienza del servizio clienti e una serie di altri fattori che incidono sulla reputazione del marchio.
I large language model possono eseguire l’analisi del sentiment, identificando e classificando stati affettivi e informazioni soggettive contenuti nei formati basati su testo. I modelli LLM vengono ottimizzati utilizzando un data set di testo con etichette relative al sentiment, che consente loro di identificare e classificare le opinioni dal punto di vista computazionale.
Named Entity Recognition (NER)
La Named Entity Recognition (NER) è una sottocategoria dell’elaborazione del linguaggio naturale (NLP), ed è un metodo per il rilevamento e la classificazione delle entità denominate. Le “entità nominate” sono informazioni importanti contenute in dati testuali non strutturati come nomi, luoghi, aziende ed eventi. I modelli LLM utilizzano algoritmi di deep learning che li rendono ideali per il riconoscimento delle entità nominate. Possono adattarsi facilmente alle sottili sfumature del linguaggio scritto, comprendere il contesto e generare risposte logicamente coerenti. La NER è utile in molte attività di data science, tra cui estrazione di entità, analisi dei dati e sistemi di raccomandazioni per i prodotti.
Generazione e sintesi di testo
I large language model sono in grado di generare testo di alta qualità e pertinente al contesto. Questa tecnologia può essere utilizzata per sviluppare chatbot in grado di interagire mediante conversazione con gli utenti aziendali aiutandoli a ottenere risposte accurate alle loro domande. I modelli LLM sono anche adatti a sintetizzare grandi quantità di testo in un formato più conciso, per generare rapidamente riepiloghi di lunghi documenti.
Natural language understanding (NLU)
Il linguaggio scritto è pieno di sottili connotazioni, intenti ed emozioni. La Natural language understanding (NLU) è un ramo dell’intelligenza artificiale volto a decodificare il significato insito nella comunicazione umana. I large language model sono una componente importante della NLU e vengono utilizzati per migliorare le attività di comprensione del linguaggio naturale nella data science. In combinazione con altre tecnologie, i large language model consentono ai data scientist di estrarre sottili sfumature di significato dai dati di testo come recensioni di prodotti, post sui social media e risposte dei clienti ai sondaggi.
