Nel panorama in continua evoluzione della tecnologia, le innovazioni trasformative hanno costantemente rimodellato il modo in cui viviamo, lavoriamo e interagiamo. Negli ultimi decenni, diverse rivoluzioni tecnologiche hanno lasciato un segno indelebile nella società, tra cui l’avvento dei personal computer, di Internet, degli smartphone e del cloud computing.
Oggi siamo sull’orlo di un’altra trasformazione rivoluzionaria guidata dall’ascesa dell’intelligenza artificiale generativa ( GenAI ). Questo articolo approfondisce le ragioni alla base del fermento che circonda GenAI, il suo potenziale e i vari modelli di soluzioni che le aziende possono sfruttare per sfruttarne la potenza.
La rivoluzione GenAI
Il recente aumento di interesse per l’intelligenza artificiale generativa può essere attribuito a una confluenza di fattori che si sono riuniti negli ultimi due anni. Gli sviluppi chiave includono progressi significativi nella potenza di calcolo grezza, un aumento esponenziale dei dati disponibili, costi ridotti di formazione dell’IA e scoperte negli algoritmi di apprendimento automatico, come il modello del trasformatore.
OpenAI, un attore di spicco in questo spazio, ha sfruttato queste tendenze rendendo la tecnologia GenAI accessibile e facile da usare, innescando una rivoluzione che ha raccolto milioni di utenti.
Modelli di fondazione e architettura del trasformatore
Al centro delle capacità di GenAI si trovano i modelli di base (FM), che consentono al sistema di comprendere il contesto e la rilevanza all'interno del contenuto dei suoi processi. Questi FM sfruttano l’architettura del trasformatore, rappresentando un cambiamento di paradigma nel modo in cui l’intelligenza artificiale elabora il testo e offrendo una comprensione del linguaggio senza precedenti.
La creazione di FM implica una formazione non supervisionata su vasti contenuti, seguita dalla messa a punto di compiti specifici, come i sistemi di domande e risposte. Questo processo complesso e ad alta intensità di risorse getta le basi per la versatilità e la potenza di GenAI.
Modelli di soluzione per le imprese
Le aziende che desiderano sfruttare il potenziale di GenAI possono scegliere tra quattro modelli di soluzioni distinti, ciascuno dei quali offre un equilibrio tra costi, complessità e accuratezza in base alle proprie esigenze specifiche:
Integrazione API già pronta
Questo approccio diretto prevede lo sfruttamento di API già pronte da fornitori di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) come OpenAI .
Richiede competenze minime di sviluppo o scienza dei dati, concentrandosi sulla creazione di un'applicazione front-end che si interfaccia con le API LLM.
I prompt dell'utente rappresentano il meccanismo principale per fornire il contesto, ma la precisione potrebbe essere limitata a causa della finestra di contesto dei LLM.
Ideale per casi d'uso generici che non richiedono un contesto aziendale ampio.
Modello di generazione aumentata di recupero (RAG).
Il modello RAG combina le API basate su cloud dei fornitori LLM con il contesto aziendale.
Un'applicazione backend elabora i contenuti aziendali, li vettorizza e fornisce il contesto pertinente al modello tramite la ricerca vettoriale.
Questo approccio bilancia semplicità ed efficacia, rendendolo accessibile ai normali sviluppatori di applicazioni.
Offre una maggiore precisione rispetto all'integrazione API già pronta, ma presenta ancora limitazioni nella finestra di contesto per casi d'uso ad uso intensivo di dominio.
Perfezionamento dei modelli esistenti
Le aziende possono ottimizzare i modelli esistenti con contenuti specifici del dominio per ottenere maggiore precisione e velocità.
La messa a punto prevede la regolazione dei parametri del modello e la formazione su set di dati etichettati, che richiedono competenze in scienza dei dati e apprendimento automatico.
Sebbene complesso e dispendioso in termini di risorse, questo approccio offre un vantaggio competitivo adattando i modelli a compiti specifici.
Sviluppo di modelli personalizzati
Il modello più complesso prevede la creazione da zero di un modello personalizzato, adatto alle aziende con set di dati unici e il desiderio di differenziarsi.
Richiede vaste risorse di dati e competenze avanzate in scienza dei dati e gestione dell'infrastruttura.
Sebbene inizialmente costoso, con l’emergere di strumenti open source e i chip GPU che diventano più convenienti, si prevede che il ROI per la creazione di modelli da zero migliorerà.
Scegliere il modello giusto
Quando si seleziona il modello di soluzione appropriato per GenAI, le aziende devono considerare attentamente l'equilibrio tra costi, complessità e accuratezza. Molte organizzazioni iniziano con il modello RAG per la sua efficacia e fattibilità. Tuttavia, poiché il campo della GenAI continua a maturare, si prevede che la messa a punto dei modelli esistenti acquisirà importanza nel tempo.