I modelli di intelligenza artificiale stanno proliferando rapidamente, estendendosi ben oltre i nomi noti che dominano le notizie e i social media. Il panorama dell’AI è ora popolato da centinaia di modelli, che comprendono iniziative open-source, sistemi proprietari e offerte di giganti tecnologici come Gemini, Claude, OpenAI, Grok e Deepseek. Questi modelli, al loro interno, sono reti neurali meticolosamente addestrate su vasti set di dati, consentendo loro di riconoscere modelli complessi. L’era attuale presenta un’opportunità unica per sfruttare questi progressi per diversi scopi, dalle applicazioni aziendali all’assistenza personale e all’aumento creativo. Questa guida mira a fornire ai nuovi arrivati nel campo dell’AI una comprensione fondamentale, consentendo loro di utilizzare efficacemente questa tecnologia. L’obiettivo è consentire agli utenti di costruire con l’AI, non semplicemente su di essa, concentrandosi sulla comprensione dei concetti fondamentali, delle applicazioni pratiche e dei metodi per valutare l’accuratezza.
Questa guida tratterà i seguenti aspetti chiave:
- Categorizzazione dei modelli AI
- Abbinamento dei modelli a compiti specifici
- Comprensione delle convenzioni di denominazione dei modelli
- Valutazione delle prestazioni di accuratezza del modello
- Utilizzo di riferimenti benchmark
È fondamentale riconoscere che non esiste un singolo modello AI universale in grado di gestire ogni compito immaginabile. Invece, diversi modelli sono adattati per applicazioni specifiche.
Categorie di Modelli AI
I modelli AI possono essere ampiamente classificati in quattro categorie principali:
- Elaborazione del linguaggio puro (generale)
- Generativi (immagine, video, audio, testo, codice)
- Discriminativi (visione artificiale, analisi del testo)
- Apprendimento per rinforzo
Mentre molti modelli sono specializzati in una singola categoria, altri mostrano capacità multimodali con diversi gradi di accuratezza. Ogni modello viene addestrato su set di dati specifici, consentendogli di svolgere compiti relativi ai dati a cui è stato esposto. Il seguente elenco delinea le attività comuni associate a ciascuna categoria.
Elaborazione del Linguaggio Puro
Questa categoria si concentra sul consentire ai computer di interpretare, comprendere e generare il linguaggio umano utilizzando la tokenizzazione e i modelli statistici. I chatbot sono un ottimo esempio, con ChatGPT, abbreviazione di ‘Generative Pre-trained Transformer’, che è un esempio notevole. La maggior parte di questi modelli si basa su architetture transformer pre-addestrate. Questi modelli eccellono nella comprensione del contesto, delle sfumature e delle sottigliezze del linguaggio umano, rendendoli ideali per applicazioni che richiedono l’interazione in linguaggio naturale. Possono essere utilizzati per attività come:
- Analisi del Sentiment: Determinare il tono emotivo di un testo, utile per comprendere il feedback dei clienti o valutare l’opinione pubblica.
- Riassunto del Testo: Condensare grandi quantità di testo in riassunti più brevi e gestibili, risparmiando tempo e fatica nell’elaborazione delle informazioni.
- Traduzione Automatica: Tradurre automaticamente il testo da una lingua all’altra, facilitando la comunicazione attraverso le barriere linguistiche.
- Risposta alle Domande: Fornire risposte a domande poste in linguaggio naturale, consentendo agli utenti di accedere alle informazioni in modo rapido e semplice.
- Generazione di Contenuti: Creare contenuti testuali originali, come articoli, post di blog o aggiornamenti sui social media.
La tecnologia alla base dei modelli di elaborazione del linguaggio puro prevede algoritmi complessi che analizzano la struttura e il significato del linguaggio. Questi algoritmi apprendono da enormi set di dati di testo e codice, consentendo loro di identificare modelli e relazioni tra parole e frasi. I modelli utilizzano quindi questa conoscenza per generare nuovo testo o per comprendere il significato del testo esistente.
Modelli Generativi
I modelli generativi, compresi quelli che producono immagini, video, audio, testo e codice, spesso utilizzano reti generative avversarie (GAN). Le GAN sono costituite da due sottomodelli: un generatore e un discriminatore. Questi modelli possono produrre immagini, audio, testo e codice realistici basati sugli estesi dati su cui sono stati addestrati. La diffusione stabile è una tecnica comune per generare immagini e video. Questi modelli possono essere utilizzati per:
- Generazione di Immagini: Creare immagini realistiche o artistiche da descrizioni testuali o altri input.
- Generazione di Video: Produrre brevi video da prompt testuali o altri input.
- Generazione di Audio: Generare musica, discorsi o altri tipi di audio da descrizioni testuali o altri input.
- Generazione di Testo: Creare contenuti testuali originali, come poesie, sceneggiature o codice.
- Generazione di Codice: Generare automaticamente codice da descrizioni in linguaggio naturale della funzionalità desiderata.
Il sottomodello generatore in una GAN è responsabile della creazione di nuovi campioni di dati, mentre il sottomodello discriminatore tenta di distinguere tra campioni di dati reali e quelli generati dal generatore. I due sottomodelli vengono addestrati in modo avversario, con il generatore che cerca di ingannare il discriminatore e il discriminatore che cerca di identificare correttamente i campioni di dati reali. Questo processo si traduce in un generatore sempre più capace di produrre campioni di dati realistici.
Modelli Discriminativi
I modelli discriminativi, impiegati nella visione artificiale e nell’analisi del testo, utilizzano algoritmi progettati per apprendere classi distinte da set di dati per il processo decisionale. Gli esempi includono l’analisi del sentiment, il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) e la classificazione delle immagini. Questi modelli sono progettati per distinguere tra diverse categorie di dati, rendendoli utili per una vasta gamma di applicazioni. Possono essere utilizzati per:
- Classificazione delle Immagini: Identificare gli oggetti o le scene presenti in un’immagine.
- Rilevamento di Oggetti: Individuare e identificare oggetti specifici all’interno di un’immagine o di un video.
- Analisi del Sentiment: Determinare il tono emotivo di un testo.
- Riconoscimento Ottico dei Caratteri (OCR): Convertire le immagini di testo in testo leggibile dalla macchina.
- Rilevamento delle Frodi: Identificare transazioni o attività fraudolente.
Gli algoritmi utilizzati nei modelli discriminativi apprendono a identificare le caratteristiche più importanti per distinguere tra diverse classi di dati. Queste caratteristiche possono essere utilizzate per creare un modello in grado di classificare accuratamente nuovi campioni di dati.
Apprendimento per Rinforzo
I modelli di apprendimento per rinforzo utilizzano metodi di prova ed errore e input umano per ottenere risultati orientati agli obiettivi, come nella robotica, nei giochi e nella guida autonoma. Questo approccio prevede che un agente impari a prendere decisioni in un ambiente per massimizzare una ricompensa. L’agente riceve feedback sotto forma di ricompense o penalità, che utilizza per modificare il proprio comportamento. Questo processo consente all’agente di apprendere strategie ottimali per raggiungere i propri obiettivi. L’apprendimento per rinforzo può essere utilizzato per:
- Robotica: Addestramento di robot per eseguire compiti complessi, come camminare, afferrare oggetti o navigare in ambienti.
- Gaming: Sviluppo di agenti AI in grado di giocare a un livello elevato.
- Guida Autonoma: Addestramento di auto a guida autonoma per navigare sulle strade ed evitare ostacoli.
- Gestione delle Risorse: Ottimizzazione dell’allocazione delle risorse, come energia o larghezza di banda.
- Raccomandazioni Personalizzate: Fornire raccomandazioni personalizzate agli utenti in base al loro comportamento passato.
Il processo di prova ed errore consente all’agente di esplorare diverse strategie e apprendere quali sono le più efficaci. L’uso di ricompense e penalità fornisce un feedback che guida l’agente verso un comportamento ottimale.
Comprendere le Convenzioni di Denominazione dei Modelli
Una volta compresi i diversi tipi di modelli AI e le rispettive attività, il passaggio successivo consiste nel valutare la loro qualità e prestazioni. Questo inizia con la comprensione di come vengono denominati i modelli. Anche se non esiste una convenzione ufficiale per la denominazione dei modelli AI, i modelli più diffusi hanno in genere un nome semplice seguito da un numero di versione (ad esempio, ChatGPT #, Claude #, Grok #, Gemini #).
I modelli open-source più piccoli e specifici per attività hanno spesso nomi più dettagliati. Questi nomi, spesso trovati su piattaforme come huggingface.co, includono in genere il nome dell’organizzazione, il nome del modello, la dimensione dei parametri e la dimensione del contesto.
Ecco alcuni esempi per illustrare questo:
MISTRALAI/MISTRAL-SMALL-3.1-24B-INSTRUCT-2053
- Mistralai: L’organizzazione responsabile dello sviluppo del modello.
- Mistral-small: Il nome del modello stesso.
- 3.1: Il numero di versione del modello.
- 24b-instruct: Il conteggio dei parametri, che indica che il modello è stato addestrato su 24 miliardi di punti dati ed è progettato per attività di follow-up delle istruzioni.
- 2053: La dimensione del contesto, o conteggio dei token, che rappresenta la quantità di informazioni che il modello può elaborare contemporaneamente.
Google/Gemma-3-27b
- Google: L’organizzazione dietro il modello.
- Gemma: Il nome del modello.
- 3: Il numero di versione.
- 27b: La dimensione dei parametri, che indica che il modello è stato addestrato su 27 miliardi di punti dati.
Considerazioni Chiave
Comprendere le convenzioni di denominazione fornisce preziose informazioni sulle capacità e sull’uso previsto di un modello. Il nome dell’organizzazione indica la fonte e la credibilità del modello. Il nome del modello aiuta a distinguere tra diversi modelli sviluppati dalla stessa organizzazione. Il numero di versione indica il livello di sviluppo e perfezionamento. La dimensione dei parametri fornisce un’indicazione approssimativa della complessità e della capacità di apprendimento del modello. La dimensione del contesto determina la lunghezza dell’input che il modello può elaborare efficacemente.
Ulteriori dettagli che potresti incontrare includono il formato di quantizzazione in bit. I formati di quantizzazione più elevati richiedono più RAM e spazio di archiviazione del computer per far funzionare il modello. I formati di quantizzazione sono spesso rappresentati in notazione a virgola mobile, come 4, 6, 8 e 16. Altri formati, come GPTQ, NF4 e GGML, indicano l’utilizzo per configurazioni {hardware} specifiche.
Quantizzazione: Si riferisce alla tecnica di ridurre la precisione dei numeri utilizzati per rappresentare i parametri del modello. Questo può ridurre significativamente le dimensioni del modello e l’ingombro di memoria, rendendolo più facile da implementare su dispositivi con risorse limitate. Tuttavia, la quantizzazione può anche portare a una leggera diminuzione dell’accuratezza.
Considerazioni sull’Hardware: Diverse configurazioni hardware possono essere più adatte a diversi formati di quantizzazione. Ad esempio, alcuni hardware potrebbero essere ottimizzati per la quantizzazione a 4 bit, mentre altri potrebbero essere più adatti alla quantizzazione a 8 bit o 16 bit.
Valutazione dell’Accuratezza del Modello
Mentre le notizie sulle nuove versioni dei modelli possono essere entusiasmanti, è essenziale affrontare i risultati delle prestazioni dichiarate con cautela. Il panorama delle prestazioni dell’AI è altamente competitivo e le aziende a volte gonfiano le cifre delle prestazioni per scopi di marketing. Un modo più affidabile per valutare la qualità del modello è esaminare i punteggi e le classifiche dei test standardizzati.
Sebbene diversi test affermino di essere standardizzati, la valutazione dei modelli AI rimane impegnativa a causa della natura di “scatola nera” di questi sistemi e delle numerose variabili coinvolte. L’approccio più affidabile è verificare le risposte e gli output dell’AI rispetto a fonti fattuali e scientifiche.
I siti Web di classifica offrono classifiche ordinabili con voti e punteggi dell’intervallo di confidenza, spesso espressi in percentuali. I benchmark comuni prevedono l’alimentazione di domande al modello AI e la misurazione dell’accuratezza delle sue risposte. Questi benchmark includono:
- AI2 Reasoning Challenge (ARC)
- HellaSwag
- MMLU (Massive Multitask Language Understanding)
- TruthfulQA
- Winogrande
- GSM8K
- HumanEval
Descrizioni dei Benchmark
AI2 Reasoning Challenge (ARC): Un set di 7787 domande scientifiche a scelta multipla progettate per gli studenti delle scuole elementari. Questo benchmark testa la capacità del modello di ragionare su concetti scientifici e risolvere problemi.
HellaSwag: Un benchmark che valuta il ragionamento di buon senso attraverso esercizi di completamento delle frasi. Questo benchmark sfida il modello a comprendere il contesto di una frase e scegliere la fine più logica.
MMLU (Massive Multitask Language Understanding): Questo benchmark testa la capacità del modello di risolvere problemi in un’ampia gamma di attività, richiedendo un’ampia comprensione della lingua. Le attività coprono una vasta gamma di argomenti, tra cui matematica, storia, scienze e diritto.
TruthfulQA: Questo benchmark valuta la veridicità del modello, penalizzando le falsità e scoraggiando risposte evasive come ‘Non sono sicuro’. Questo benchmark incoraggia il modello a fornire risposte accurate e oneste.
Winogrande: Una sfida basata sullo schema di Winograd, con due frasi quasi identiche che differiscono in base a una parola trigger. Questo benchmark testa la capacità del modello di comprendere le sottili differenze di significato e risolvere l’ambiguità.
GSM8K: Un set di dati di 8.000 domande di matematica per la scuola elementare. Questo benchmark testa la capacità del modello di risolvere problemi matematici ed eseguire calcoli.
HumanEval: Questo benchmark misura la capacità del modello di generare codice Python corretto in risposta a 164 sfide. Questo benchmark testa le capacità di codifica del modello e la sua capacità di comprendere e implementare concetti di programmazione.
Esaminando attentamente questi benchmark e verificando le risposte dell’AI rispetto a fonti fattuali, puoi ottenere una comprensione più accurata delle capacità e dei limiti di un modello. Queste informazioni possono quindi essere utilizzate per prendere decisioni informate su quali modelli sono più adatti alle tue esigenze specifiche.