Introduzione all’IA generativa: 10 termini da conoscere assolutamente!

L’intelligenza artificiale (IA) sta diventando uno strumento quotidiano per molte aziende nel 2024. E non a caso: aumento della produttività dei team, aumento della creatività, personalizzazione dell’esperienza del cliente, miglior posizionamento SEO, riduzione dei costi…Le ragioni per cominciare ad utilizzare l’IA sono quindi molteplici!

In questo articolo troverai i 10 termini chiave da conoscere per comprendere il funzionamento delle IA generative.

1) Intelligenza Artificiale Generativa

L’Intelligenza Artificiale Generativa è un tipo di intelligenza che permette di sviluppare diversi tipi di contenuti:

• messaggi di testo
• immagini
• musica
• piste audio
• video
• ecc.

Le IA generative usano metodi di apprendimento automatico per “imparare” a partire da grandi quantità di informazioni e usare tale conoscenza per produrre nuovi contenuti.

Ricorda:

Le IA generative non cercano un contenuto già esistente in un database: lo creano da zero, su richiesta e in modo quasi istantaneo! 

Le IA generative non cercano un contenuto già esistente in un database: lo creano da zero, su richiesta e in modo quasi istantaneo! 

L’obiettivo delle intelligenze artificiali generative è quindi quello di svolgere un compito che richiede una certa “intelligenza”, generalmente eseguito dagli umani. In altre parole, l’intelligenza artificiale generativa mira a riprodurre artificialmente la creatività e le competenze umane. Si possono quindi affidare alle IA la creazione di un design, la redazione di un testo, un montaggio video, etc…

2) Intelligenza Artificiale Multimodale

L’intelligenza artificiale multimodale è un approccio che mira a sviluppare sistemi capaci di comprendere e trattare simultaneamente diversi formati di informazioni, come testi, immagini e audio. A differenza dei sistemi unimodali che si concentrano su un singolo formato, l’IA multimodale cerca di sfruttare diversi tipi di fonti per raggiungere una comprensione più completa.

Questi sistemi utilizzano spesso modelli di apprendimento profondo per trattare in modo coerente informazioni eterogenee.

Ad esempio, l’IA multimodale può essere utilizzata per comprendere il significato di una conversazione tra due individui tenendo conto non solo del loro linguaggio, ma anche dei loro gesti. L’intelligenza artificiale multimodale può essere presa in considerazione in ogni scenario complesso che richiede la gestione di dati in diversi formati.

3) Modelli di linguaggio

Un modello di linguaggio è un sistema informatico addestrato su vasti insiemi di dati testuali al fine di apprendere le strutture, le regole grammaticali e le relazioni semantiche del nostro linguaggio.

I modelli di linguaggio generativi sono particolarmente potenti, poiché possono creare testi in modo contestuale, tenendo conto del background delle parole o delle frasi in una sequenza. Gli utenti interagiscono con questi modelli fornendo un’istruzione chiamata “prompt”, guidando così la generazione del testo.

Ricorda:

I modelli di linguaggio sono alla base del funzionamento delle IA che permettono di generare testi. Tali IA sono assai utilizzate da professionisti e privati per la redazione automatica di contenuto o la traduzione.

I modelli di linguaggio sono alla base del funzionamento delle IA che permettono di generare testi. Tali IA sono assai utilizzate da professionisti e privati per la redazione automatica di contenuto o la traduzione.

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4) Prompt

Nel contesto dell’intelligenza artificiale generativa, un “prompt” indica un’istruzione o una serie di parole chiave fornite a un modello di linguaggio per guidare la generazione di contenuto. Si tratta di una direttiva data all’IA per orientarla nella risposta a una richiesta.

I prompt possono variare in complessità, andando da semplici frasi a descrizioni dettagliate, influenzando così il tono, lo stile e il contenuto del risultato generato. La qualità e la pertinenza del prompt giocano un ruolo essenziale nella capacità dell’IA di produrre risposte coerenti e adatte alle aspettative dell’utente.

Lo sapevi?

Gli utenti possono concatenare diversi prompt per ottenere risultati vari e affinare così le risposte generate dal modello di linguaggio!

Gli utenti possono concatenare diversi prompt per ottenere risultati vari e affinare così le risposte generate dal modello di linguaggio!

5) Dataset di addestramento

Un dataset di addestramento è un’informazione utilizzata per addestrare un modello di linguaggio. Questi dati consistono generalmente in un ampio insieme di testi provenienti da varie fonti, che permette al modello di imparare le regole linguistiche, la semantica e le sfumature del linguaggio naturale.

I dataset di addestramento sono cruciali: permettono al modello di acquisire una comprensione approfondita del linguaggio, consentendogli così di generare contenuto in modo contestualmente pertinente quando si trova di fronte a istruzioni o prompt successivi.

La qualità e la diversità dei dati di addestramento influenzano direttamente le prestazioni del modello: quindi, un insieme di dati ben scelto contribuisce a migliorare la capacità del modello di produrre risultati precisi e adattati alle esigenze specifiche dell’utente.

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6) Modelli linguistici di grandi dimensioni, o LLM

Un LLM, o “Language Model Large”, indica generalmente un modello di linguaggio pre-addestrato particolarmente vasto e complesso.

Questi modelli sono capaci di comprendere e generare linguaggio naturale con grande sofisticatezza. Gli LLM sono addestrati su immensi insiemi di dati testuali, il che permette loro di cogliere meccanismi sottili del linguaggio e di produrre risultati molto pertinenti.

Lo sapevi?

GPT, o “Generative Pre-trained Transformer,” si riferisce a una famiglia di LLM sviluppata dalla società OpenAI. Anche Google ha il suo LLM, chiamato Gemini.

GPT, o “Generative Pre-trained Transformer,” si riferisce a una famiglia di LLM sviluppata dalla società OpenAI. Anche Google ha il suo LLM, chiamato Gemini.

7) L’apprendimento supervisionato o non supervisionato degli LLM

La principale differenza tra l’apprendimento supervisionato o non supervisionato degli LLM risiede nel modo in cui i modelli sono addestrati. L’apprendimento supervisionato implica che il modello di linguaggio abbia ricevuto, durante la sua fase di apprendimento, esempi di testi in ingresso associati a testi di uscita corrispondenti.

Al contrario, l’apprendimento non supervisionato consiste nell’esporre il modello a dati non associati con altri. Questo approccio permette al modello di imparare caratteristiche intrinseche al linguaggio senza avere una corrispondenza esplicita tra gli ingressi e le uscite, favorendo una generazione autonoma e più creativa del testo.

8) Agenti conversazionali

Gli agenti conversazionali, anche chiamati “chatbot”, sono programmi informatici progettati per dialogare con gli utenti. Utilizzano gli LLM per comprendere le richieste degli utenti e rispondere in modo naturale. Sono addestrati su grandi insiemi di dati per acquisire una comprensione fine del linguaggio, il che permette loro di sostenere conversazioni fluide e di proporre risposte pertinenti.

Gli agenti conversazionali permettono alle IA generative di integrarsi in diverse piattaforme (siti Internet delle aziende, CRM…), dove la loro capacità di imitare le interazioni umane offre all’utente una migliore esperienza.

LLM o agente conversazionale?

GPT è un LLM, mentre ChatGPT è il suo agente conversazionale. Allo stesso modo, l’LLM di Google, Gemini, ha il suo agente conversazionale, Bard.

GPT è un LLM, mentre ChatGPT è il suo agente conversazionale. Allo stesso modo, l’LLM di Google, Gemini, ha il suo agente conversazionale, Bard.

9) Machine learning

Il machine learning, o apprendimento automatico, è un approccio fondamentale che permette ai modelli di linguaggio di migliorarsi e di generare testo in modo autonomo. Questo sistema permette ai modelli di linguaggio di “imparare” da soli grazie ai dati a cui hanno accesso.

In altre parole, i modelli di linguaggio non sono semplici algoritmi che realizzano compiti attraverso una programmazione esplicita, ma agiscono come falsi cervelli che sviluppano l’astuzia grazie alle loro conoscenze.

Ricorda:

È proprio perché sono in grado di imparare da sole grazie al machine learning che le IA generative meritano il loro nome di “intelligenze artificiali”!

È proprio perché sono in grado di imparare da sole grazie al machine learning che le IA generative meritano il loro nome di “intelligenze artificiali”!

10) Deep learning

Sottodisciplina del machine learning, il deep learning implica l’uso di reti neurali profonde per risolvere problemi complessi. Modelli di linguaggio popolari come GPT o Gemini fanno uso del deep learning.

Queste reti neurali profonde sono capaci di imparare rappresentazioni complesse dei dati testuali. L’utilizzo di molteplici strati in queste reti permette una comprensione gerarchica delle strutture del linguaggio, migliorando così la capacità del modello di cogliere relazioni sottili e contestuali nelle sequenze di testo.

Sfruttando questa profondità, il deep learning contribuisce alla potenza e alla complessità dei modelli di linguaggio generativi.