Lezione 4: i modelli pre-addestrati | Chatgpt 4 | Modelli llm | Chat gpt in Italiano | Turtles AI

  I modelli #LLM pre-addestrati sono modelli che hanno già completato il processo di training (affrontato nella terza lezione). Possono essere adattati per compiti specifici, il che consente di risparmiare #tempo e #risorse rispetto all’addestramento di un nuovo modello da zero. In questa #lezione, discuteremo i vantaggi dell’utilizzo di LLM pre-addestrati e come possano essere adattati a vari compiti. Il vantaggio principale dei LLM pre-addestrati è che hanno già una solida base nella comprensione del #linguaggio #umano. Possono generare testo coerente, rispondere a domande e persino eseguire compiti complessi come la sintesi o la traduzione. Ciò li rende estremamente versatili e preziosi in una vasta gamma di applicazioni. Per #adattare un LLM pre-addestrato, gli sviluppatori forniscono dati aggiuntivi specifici per il #compito desiderato. Il #modello impara quindi ad applicare la sua comprensione generale del linguaggio al nuovo contesto, adattandosi efficacemente ai requisiti specifici del compito in questione. Possiamo pensare ai LLM pre-addestrati come uno studente che ha già imparato molte cose nel suo percorso scolastico. Lo studente ha una solida base in diverse materie, proprio come i LLM pre-addestrati hanno una buona comprensione del linguaggio umano. Quando un insegnante assegna allo studente a una nuova attività, lo studente utilizza ciò che già sa e lo applicherà al nuovo compito. Ecco come gli sviluppatori adattano i LLM pre-addestrati per compiti specifici: forniscono al modello maggiori informazioni e questo utilizza ciò che già sa per migliorare nel nuovo compito senza partire da zero. Ciò consente di risparmiare tempo e risorse, proprio come uno studente che sa molto può completare i compiti più velocemente di qualcuno che deve imparare tutto da zero. Tutti i LLM che possiamo utilizzare oggi (ad esempio chatGPT, Google Bard, LLaMa di Meta) sono stati pre-addestrati su un vasto insieme di dati (vedere la lezione precedente per maggiori dettagli), ma non tutti possono essere adattati; affinché ciò sia fattibile, il LLM deve essere rilasciato, ad esempio come open source, in modo che possa essere "migliorato" su un dominio specifico, se necessario. LLaMa è un esempio di ciò. A proposito, i modelli pre-addestrati sono già completamente funzionanti senza questo affinamento (fine-tuning) e la maggior parte di essi ha la capacità di essere leggermente personalizzato mediante il prompt engineering (dedicheremo il nostro prossimo corso a questo argomento).