Lezione 3: l’addestramento di un LLM | Chatgpt Gratis | Chatgpt | Llm Cosa Sono | Turtles AI

  L’allenamento (training) è una parte fondamentale per creare un LLM efficace. In questa terza lezione, discuteremo di come i LLM imparano dalle grandi quantità di dati testuali a loro disposizione. Il processo di apprendimento inizia con un insieme di dati di addestramento, che rappresenta una grande raccolta di testi provenienti da varie fonti. Il LLM "legge" il testo e cerca di prevedere la parola successiva in una frase, basandosi sul contesto fornito dalle parole precedenti. Questo processo viene chiamato modellazione del linguaggio. Le previsioni del LLM vengono confrontate con il testo effettivo e gli eventuali errori vengono utilizzati per regolare le connessioni tra i neuroni della rete (come abbiamo visto nella lezione precedente sulle reti neurali). Questo processo viene ripetuto milioni o miliardi di volte, permettendo al LLM di apprendere le "sottigliezze" della lingua umana. Man mano che il modello diventa sempre più accurato, è in grado di generare testo più coerente e rilevante dal punto di vista contestuale. Questo processo viene chiamato affinamento (#fine-tuning) ed è un passo fondamentale nello sviluppo di un #LLM utile e funzionale. In sostanza, l’allenamento di un LLM può essere paragonato all’insegnamento del linguaggio ad un bimbo (robot). Proprio come i bambini imparano a parlare ascoltando i genitori e gli insegnanti, un LLM impara a parlare leggendo moltissimi libri, articoli e siti web. Come abbiamo visto nella prima lezione, è come se un LLM fosse in un’immensa biblioteca in cui divora avidamente libri, cercando di prevedere quale sarà la parola successiva in una frase. E proprio come gli umani (non tutti!) imparano dai propri errori, anche il LLM impara ed apporta modifiche per migliorare la previsione delle parole. Alla fine, dopo aver letto milioni o miliardi di frasi, il LLM è in grado di parlare e generare frasi (originali) che hanno senso nel linguaggio naturale degli esseri umani.