I Large Language Models (LLM) stanno rapidamente diventando un punto di svolta in tutti i settori, offrendo alle aziende opportunità senza precedenti per semplificare le operazioni, aumentare l’efficienza e promuovere l’innovazione. Dalla potenza di GPT-4 di OpenAI a Llama di Meta e Claude di Anthropic, le piattaforme LLM stanno trasformando il modo in cui interagiamo con la tecnologia. Tuttavia, per sfruttare appieno la potenza di questi modelli, le aziende devono sviluppare strategie ponderate per integrare perfettamente gli LLM nei loro flussi di lavoro.
Rama Ramakrishnan, Professore di Pratica presso la Sloan School of Management del MIT, ritiene che gli LLM siano una tecnologia trasformativa che consente alle aziende di creare applicazioni a una velocità senza precedenti. In un recente webinar, Ramakrishnan ha delineato tre diversi approcci che le aziende possono utilizzare per sfruttare questi LLM pronti all’uso per una varietà di attività e casi d’uso aziendali: prompt, Retrieval-Augmented Generation (RAG) e Instruction Fine-Tuning.
1. Prompt: Sbloccare la potenza degli LLM
Il prompting è la forma più diretta e accessibile di utilizzo degli LLM, che prevede semplicemente di porre una domanda o un’istruzione al modello e ricevere una risposta generata. Questo approccio è particolarmente adatto per le attività che possono essere completate con successo utilizzando il buon senso e la conoscenza quotidiana, senza la necessità di formazione specializzata aggiuntiva o esperienza specifica nel settore.
Ramakrishnan sottolinea che il prompting è particolarmente efficace per alcuni tipi di attività di classificazione. Ad esempio, un’azienda di e-commerce può utilizzare gli LLM per analizzare le recensioni dei clienti sui prodotti pubblicati sul proprio sito web. Fornendo le recensioni all’LLM e chiedendogli di identificare potenziali difetti o caratteristiche indesiderate, l’azienda può ottenere informazioni preziose per informare le decisioni relative allo sviluppo del prodotto e migliorare la soddisfazione del cliente. Questo processo elimina la necessità di etichettare e classificare manualmente le recensioni, risparmiando tempo e risorse.
Nel settore immobiliare, il prompting può essere utilizzato per generare automaticamente descrizioni di proprietà. Gli agenti immobiliari possono fornire all’LLM caratteristiche chiave ed elementi distintivi e generare in pochi secondi descrizioni accattivanti e persuasive per attirare potenziali acquirenti o affittuari. Ciò consente agli agenti di concentrarsi sulla costruzione di relazioni con i clienti e sulla chiusura di affari, anziché dedicare una quantità significativa di tempo alla stesura di testi.
Nel settore finanziario, il prompting può essere utilizzato per analizzare le tendenze del mercato e generare report di investimento. Gli analisti finanziari possono inserire nell’LLM dati rilevanti e informazioni di mercato e chiedergli di identificare modelli, fare previsioni e generare report approfonditi. Ciò aiuta gli analisti a prendere decisioni più informate e a rimanere aggiornati sugli ultimi sviluppi del mercato.
Sebbene il prompting sia una tecnica potente, le aziende devono comprenderne i limiti. Quando un’attività richiede conoscenze altamente specialistiche o informazioni aggiornate, il prompting potrebbe non essere sufficiente per fornire risultati accurati e pertinenti. In questi casi, è possibile utilizzare tecniche più avanzate, come RAG e instruction fine-tuning.
2. Retrieval-Augmented Generation (RAG): Potenziare gli LLM con dati rilevanti
Retrieval-Augmented Generation (RAG) è una tecnica più avanzata che prevede la fornitura all’LLM di un’istruzione o una domanda chiara, insieme a dati o informazioni aggiuntive pertinenti. Questo approccio è particolarmente utile per le attività che richiedono all’LLM di accedere a informazioni aggiornate o a conoscenze proprietarie.
Ad esempio, un rivenditore può utilizzare RAG per creare un chatbot del servizio clienti in grado di rispondere accuratamente alle domande sulle politiche di reso dei prodotti. Addestrando il chatbot con i documenti relativi alle politiche di reso dell’azienda, il rivenditore può garantire che i clienti ricevano informazioni accurate e aggiornate, migliorando di conseguenza la soddisfazione del cliente e riducendo i costi di supporto.
Il fulcro del RAG è la sua capacità di sfruttare i tradizionali motori di ricerca aziendali o le tecniche di information retrieval per trovare contenuti rilevanti da grandi quantità di documenti. Ciò consente alle aziende di sfruttare vaste basi di conoscenza interne e fornire agli LLM il contesto di cui hanno bisogno per completare le attività.
Gli operatori sanitari possono utilizzare RAG per supportare medici e professionisti sanitari nel prendere decisioni diagnostiche e terapeutiche. Fornendo all’LLM anamnesi dei pazienti, risultati di esami e documenti di ricerca medica, i medici possono ottenere informazioni preziose per aiutarli a determinare le opzioni di trattamento più appropriate. Ciò può portare a migliori risultati per i pazienti e alla riduzione degli errori medici.
Gli studi legali possono utilizzare RAG per supportare gli avvocati nella ricerca e nella stesura di memorie. Fornendo all’LLM giurisprudenza rilevante, regolamenti e articoli legali, gli avvocati possono trovare rapidamente le informazioni necessarie per supportare le proprie argomentazioni. Ciò consente di risparmiare tempo e fatica agli avvocati e consente loro di concentrarsi su altri aspetti importanti dei casi.
Per utilizzare al meglio il prompting e il RAG, le aziende devono aiutare i propri dipendenti a sviluppare competenze di prompt engineering. Un approccio efficace è quello del prompting “chain-of-thought”, in cui gli utenti istruiscono l’LLM a “pensare passo dopo passo”. Questo approccio tende a produrre risultati più accurati in quanto incoraggia l’LLM a scomporre compiti complessi e ragionare in modo strutturato.
Ramakrishnan sottolinea che è necessario prestare attenzione al prompt engineering per garantire che le risposte fornite dall’LLM siano effettivamente ciò di cui abbiamo bisogno. Elaborando attentamente i prompt e fornendo un contesto rilevante, le aziende possono massimizzare l’accuratezza e la pertinenza dei risultati forniti dagli LLM.
3. Instruction Fine-Tuning: Personalizzazione degli LLM per esigenze specifiche
L’instruction fine-tuning è una tecnica più avanzata che prevede l’ulteriore addestramento dell’LLM utilizzando esempi di domande e risposte specifici per l’applicazione. Questo approccio è particolarmente adatto per attività che comportano terminologia e conoscenze specifiche del settore o che sono difficili da descrivere facilmente, come l’analisi di cartelle cliniche o documenti legali.
A differenza del prompting e del RAG, l’instruction fine-tuning prevede la modifica del modello stesso. Addestrando l’LLM con dati specifici per l’applicazione, le aziende possono migliorarne l’accuratezza e le prestazioni in un ambito specifico.
Ad esempio, un’organizzazione che sta cercando di creare un chatbot che aiuti nella diagnosi medica dovrà compilare centinaia di esempi di domande e risposte e fornirli all’LLM. Le query contenenti i dettagli del caso del paziente verranno abbinate a risposte mediche plausibili, che includono dettagli su potenziali diagnosi. Queste informazioni addestreranno ulteriormente l’LLM e aumenteranno la sua probabilità di fornire risposte accurate a domande mediche.
Gli istituti finanziari possono utilizzare l’instruction fine-tuning per migliorare l’accuratezza dei propri sistemi di rilevamento delle frodi. Addestrando l’LLM con dati storici su transazioni fraudolente e non fraudolente, gli istituti possono migliorare la propria capacità di identificare le attività fraudolente. Ciò aiuta gli istituti a ridurre le perdite finanziarie e a proteggere i propri clienti dalle frodi.
Le aziende manifatturiere possono utilizzare l’instruction fine-tuning per ottimizzare i propri processi produttivi. Addestrando l’LLM con dati sul processo produttivo, le aziende possono identificare le inefficienze e migliorare l’efficienza complessiva. Ciò aiuta le aziende a ridurre i costi e ad aumentare la produttività.
Sebbene l’instruction fine-tuning sia una tecnica potente, può anche richiedere molto tempo. Per creare i dati necessari per addestrare il modello, alcune aziende possono scegliere di utilizzare l’LLM per generare i dati stessi. Questo processo è noto come generazione di dati sintetici e può ridurre efficacemente i costi e l’impegno associati all’instruction fine-tuning.
Trovare l’approccio corretto agli LLM
Man mano che le organizzazioni approfondiscono gli LLM e le applicazioni di intelligenza artificiale generativa, non devono scegliere tra questi approcci, ma dovrebbero invece adottarli in combinazione in vari modi a seconda del caso d’uso.
Ramakrishnan ritiene che "il prompting sia il più semplice in termini di impegno, seguito da RAG e quindi dall’instruction fine-tuning. Più impegno si mette, maggiore è il ritorno sull’investimento".
Valutando attentamente le proprie esigenze e scegliendo l’approccio LLM più appropriato, o una combinazione di approcci, le aziende possono sbloccare il pieno potenziale di queste potenti tecnologie e promuovere l’innovazione, aumentare l’efficienza e migliorare il processo decisionale. Con la continua evoluzione degli LLM, le aziende devono rimanere aggiornate sugli ultimi sviluppi e sperimentare nuove tecniche per sfruttare appieno i vantaggi di queste tecnologie rivoluzionarie.