{"id":353438,"date":"2024-08-28T10:35:13","date_gmt":"2024-08-28T10:35:13","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ninjaone.com\/it-hub\/%content_hub_category%\/cos-e-il-large-language-model-llm\/"},"modified":"2024-10-13T14:25:47","modified_gmt":"2024-10-13T14:25:47","slug":"cos-e-il-large-language-model-llm","status":"publish","type":"content_hub","link":"https:\/\/www.ninjaone.com\/it\/it-hub\/accesso-remoto\/cos-e-il-large-language-model-llm\/","title":{"rendered":"Che cos’\u00e8 il Large Language Model (modello linguistico di grandi dimensioni, LLM)?"},"content":{"rendered":"

Un modello linguistico di grandi dimensioni (Large Language Model, LLM)<\/strong> \u00e8 essenzialmente un algoritmo di apprendimento automatico che elabora e comprende il linguaggio naturale (o quello che noi chiameremmo “linguaggio umano”<\/em>). Si tratta di un tipo di modello di base (un modello linguistico di uso generale) che \u00e8 stato istruito su enormi quantit\u00e0 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.<\/p>\n

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.<\/p>\n\n

Large language model e intelligenza artificiale<\/h2>\n

Gli LLM rappresentano una svolta significativa nell’intelligenza artificiale e nell’elaborazione del linguaggio naturale (natural language processing, NLP). \u00c8 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?<\/p>\n

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 quantit\u00e0 di dati per dedurre dal contesto, riassumere il testo e rispondere alle domande.<\/p>\n

Nei modelli di intelligenza artificiale generativa pi\u00f9 avanzati, gli LLM vengono addestrati per assistere nella scrittura di contenuti creativi o di documenti accademici. (Va notato che l’accuratezza e la qualit\u00e0 di queste risorse prodotte non sono del tutto all’altezza, ma il solo fatto che l’intelligenza artificiale possa ora fare questo \u00e8 impressionante<\/em>).<\/p>\n

Tuttavia, le opportunit\u00e0 offerte dagli LLM sono sorprendenti. Non \u00e8 azzardato immaginare innumerevoli miglioramenti in vari campi, dai chatbot agli assistenti virtuali alla traduzione linguistica. Anche nel campo dell’informatica, che paradossalmente \u00e8 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.<\/p>\n

Infatti, l’ultima ricerca McKinsey<\/a> ha rilevato che il 65% delle organizzazioni utilizza regolarmente l’IA generativa in almeno una funzione aziendale. Si prevede che questo numero aumenter\u00e0 nei prossimi anni.<\/p>\n

Come funzionano i large language model<\/h2>\n

Gli LLM sfruttano le tecniche di deep learning e i dati testuali. In genere, questi modelli sono costituiti da pi\u00f9 strati di reti neurali, ciascuno con parametri che possono essere ulteriormente migliorati e potenziati durante la formazione.<\/p>\n

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 probabilit\u00e0 della ricorrenza di parole che sono state tokenizzate (sequenze pi\u00f9 piccole di caratteri). I token vengono quindi tradotti in rappresentazioni numeriche del contesto.<\/p>\n

Questa \u00e8 la prima parte. Gli LLM vengono poi rigorosamente allenati con enormi quantit\u00e0 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”.<\/p>\n

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.<\/p>\n

Come per ogni strumento predittivo e generativo, \u00e8 necessaria una costante attivit\u00e0 di perfezionamento, utilizzando metodi come l’apprendimento per rinforzo con feedback umano (RLHF). In RLHF, gli LLM imparano aspetti pi\u00f9 “umani” del linguaggio e della parola. Ad esempio, creare un algoritmo per definire cosa sia “divertente” \u00e8 difficile. Matematicamente \u00e8 quasi impossibile da fare, ma il feedback umano pu\u00f2 valutare gli scherzi, insegnando cos\u00ec 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.<\/p>\n

Gli LLM e il loro utilizzo nella gestione degli endpoint<\/h3>\n

Si potrebbe pensare che i large language model e la gestione degli endpoint<\/a> siano concetti completamente distinti. In qualit\u00e0 di leader MSP<\/a>, potresti chiederti perch\u00e9 NinjaOne dovrebbe parlare di LLM.<\/p>\n

Tuttavia, gli LLM si stanno sempre pi\u00f9 interfacciando con le imprese moderne. La loro capacit\u00e0 di elaborare e generare testo simile a quello umano offre un potenziale significativo per migliorare l’esperienza dell\u2019endpoint management.<\/p>\n

Da un lato, gli LLM possono automatizzare attivit\u00e0 di routine come patch management<\/a>, aggiornamenti software<\/a> e risposta agli incidenti<\/a>. Analizzando grandi quantit\u00e0 di dati provenienti dagli endpoint, gli LLM possono identificare modelli, prevedere problemi e suggerire soluzioni ottimali. In questo modo il team IT pu\u00f2 concentrarsi su progetti strategici di livello pi\u00f9 alto.<\/p>\n

Al contrario, la gestione degli endpoint fornisce dati fondamentali affinch\u00e9 gli LLM possano operare in modo efficace. Grazie ai dati completi sugli endpoint, tra cui inventario del software<\/a> e specifiche dell’hardware<\/a>, gli LLM possono creare raccomandazioni pi\u00f9 affidabili per la tua azienda.<\/p>\n

Questa convergenza di tecnologie promette di rendere pi\u00f9 efficiente la gestione degli endpoint, di ridurre i costi e di migliorare la sicurezza informatica complessiva.<\/p>\n\n

Casi d’uso dell\u2019LLM<\/h2>\n

Gli LLM hanno dimostrato la loro versatilit\u00e0 in numerosi casi d’uso in vari settori. Vediamone alcuni.<\/p>\n