Un modello linguistico di grandi dimensioni (Large Language Model, LLM) è essenzialmente un algoritmo di apprendimento automatico che elabora e comprende il linguaggio naturale (o quello che noi chiameremmo “linguaggio umano”). Si tratta di un tipo di modello di base (un modello linguistico di uso generale) che è stato istruito su enormi quantità di dati per eseguire un numero infinito di compiti, tra cui la generazione di testi, la traduzione automatica, la scrittura di riassunti e persino la codifica automatica.
Gli LLM utilizzano metodologie di apprendimento profondo per interpretare e analizzare correttamente le complesse relazioni linguistiche tra la semantica e la sintassi del linguaggio al fine di eseguire azioni specifiche.
Large language model e intelligenza artificiale
Gli LLM rappresentano una svolta significativa nell’intelligenza artificiale e nell’elaborazione del linguaggio naturale (natural language processing, NLP). È grazie a loro che possiamo utilizzare interfacce come ChatGPT e altri modelli di intelligenza artificiale generativa senza dover avere conoscenze di codifica. Pensa all’ultima volta che hai usato uno strumento di intelligenza artificiale: Hai scritto “normalmente” o come se stessi parlando con una persona?
In poche parole, gli large language model i sono progettati per comprendere e generare testo come farebbe una persona reale. Inoltre, imparano costantemente ed elaborano regolarmente enormi quantità di dati per dedurre dal contesto, riassumere il testo e rispondere alle domande.
Nei modelli di intelligenza artificiale generativa più avanzati, gli LLM vengono addestrati per assistere nella scrittura di contenuti creativi o di documenti accademici. (Va notato che l’accuratezza e la qualità di queste risorse prodotte non sono del tutto all’altezza, ma il solo fatto che l’intelligenza artificiale possa ora fare questo è impressionante).
Tuttavia, le opportunità offerte dagli LLM sono sorprendenti. Non è azzardato immaginare innumerevoli miglioramenti in vari campi, dai chatbot agli assistenti virtuali alla traduzione linguistica. Anche nel campo dell’informatica, che paradossalmente è resistente all’IA generativa per aiutare la generazione di codice o la formazione in materia di cybersecurity, ad esempio, gli LLM sono pronti a rimodellare e influenzare il modo in cui interagiamo con la tecnologia e accediamo alle informazioni.
Infatti, l’ultima ricerca McKinsey ha rilevato che il 65% delle organizzazioni utilizza regolarmente l’IA generativa in almeno una funzione aziendale. Si prevede che questo numero aumenterà nei prossimi anni.
Come funzionano i large language model
Gli LLM sfruttano le tecniche di deep learning e i dati testuali. In genere, questi modelli sono costituiti da più strati di reti neurali, ciascuno con parametri che possono essere ulteriormente migliorati e potenziati durante la formazione.
Durante l’addestramento, al large language model viene insegnato come anticipare la prossima espressione all’interno di una frase in base al contesto. A tal fine, applica modelli matematici per calcolare un punteggio di probabilità della ricorrenza di parole che sono state tokenizzate (sequenze più piccole di caratteri). I token vengono quindi tradotti in rappresentazioni numeriche del contesto.
Questa è la prima parte. Gli LLM vengono poi rigorosamente allenati con enormi quantità di testo (letteralmente miliardi e miliardi di pagine) per aiutarli ad apprendere la grammatica, compresa la relazione tra semantica e sintassi. Questo garantisce l’accuratezza del contesto numerico o se la frase generata “ha senso”.
Una volta addestrati, i modelli linguistici di grandi dimensioni sono in grado di generare testo prevedendo il lavoro successivo in base all’input ricevuto e imparando i modelli di formazione delle frasi.
Come per ogni strumento predittivo e generativo, è necessaria una costante attività di perfezionamento, utilizzando metodi come l’apprendimento per rinforzo con feedback umano (RLHF). In RLHF, gli LLM imparano aspetti più “umani” del linguaggio e della parola. Ad esempio, creare un algoritmo per definire cosa sia “divertente” è difficile. Matematicamente è quasi impossibile da fare, ma il feedback umano può valutare gli scherzi, insegnando così il concetto di umorismo all’LLM. In questo modo, il feedback umano aiuta gli LLM ad apprendere in modo olistico attraverso prove ed errori, con il modello estremamente motivato al successo grazie a forti incentivi.
Gli LLM e il loro utilizzo nella gestione degli endpoint
Si potrebbe pensare che i large language model e la gestione degli endpoint siano concetti completamente distinti. In qualità di leader MSP, potresti chiederti perché NinjaOne dovrebbe parlare di LLM.
Tuttavia, gli LLM si stanno sempre più interfacciando con le imprese moderne. La loro capacità di elaborare e generare testo simile a quello umano offre un potenziale significativo per migliorare l’esperienza dell’endpoint management.
Da un lato, gli LLM possono automatizzare attività di routine come patch management, aggiornamenti software e risposta agli incidenti. Analizzando grandi quantità di dati provenienti dagli endpoint, gli LLM possono identificare modelli, prevedere problemi e suggerire soluzioni ottimali. In questo modo il team IT può concentrarsi su progetti strategici di livello più alto.
Al contrario, la gestione degli endpoint fornisce dati fondamentali affinché gli LLM possano operare in modo efficace. Grazie ai dati completi sugli endpoint, tra cui inventario del software e specifiche dell’hardware, gli LLM possono creare raccomandazioni più affidabili per la tua azienda.
Questa convergenza di tecnologie promette di rendere più efficiente la gestione degli endpoint, di ridurre i costi e di migliorare la sicurezza informatica complessiva.
Casi d’uso dell’LLM
Gli LLM hanno dimostrato la loro versatilità in numerosi casi d’uso in vari settori. Vediamone alcuni.
- Generazione del testo. Gli LLM offrono i maggiori vantaggi alle aziende che richiedono capacità di generazione linguistica, come la scrittura di e-mail, articoli o altri contenuti scritti che possono essere facilmente generati in risposta a delle richieste.
- Riassunto dei contenuti. È possibile riassumere articoli lunghi e altamente tecnici in risorse di più facile comprensione.
- Assistenza AI. Gli LLM contribuiscono allo sviluppo di chatbot, in cui gli utenti possono interagire con una macchina automatica come parte di una soluzione di assistenza clienti self-service.
- Generazione del codice. Gli LLM possono assistere gli sviluppatori IT nella creazione di applicazioni e nell’individuazione di errori nei codici.
Detto ciò, ci sono molti altri casi d’uso per i quali è possibile utilizzare gli LLM. Per la gestione degli endpoint, ad esempio, puoi utilizzare gli LLM per aiutarti a sviluppare migliori modelli di formazione sulla cybersecurity, al fine di identificare le e-mail di phishing e rilevare gli attacchi ransomware.
Modelli linguistici di grandi dimensioni per l‘endpoint management
I large language model possono offrire numerosi vantaggi per una migliore gestione degli endpoint. In un panorama IT in continua evoluzione, gli MSP e le aziende IT devono rimanere agili, sfruttando vari strumenti per semplificare il lavoro e automatizzare le attività più banali.
Gli LLM possono personalizzare l’esperienza dell’utente fornendo intelligenti assistenza e consigli per la risoluzione dei problemi. Con la crescente complessità degli ambienti endpoint, gli LLM sono destinati a diventare strumenti indispensabili per la gestione e l’ottimizzazione delle risorse IT fondamentali.
