Quali sono le differenze tra IA generativa e modelli di linguaggio di grandi dimensioni? Come sono collegate queste due tecnologie di grande interesse? In questo articolo analizzeremo il loro legame.
Per spiegare meglio il concetto, ho chiesto a ChatGPT di fornirmi alcune analogie che paragonassero l'IA generativa ai modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM), come sostituto dell'intelligenza artificiale generativa, ChatGPT ha cercato di prendere tutta la personalità per sé. Ad esempio, suggerisce: "L'IA generativa è il chiacchierone al cocktail party che tiene viva la conversazione con aneddoti poco raffinati, mentre gli LLM sono i meticolosi bibliotecari che catalogano ogni parola pronunciata a ogni festa." Insomma, chi sembra più divertente? Beh, scherzi a parte, ChatGPT, perché senza gli LLM non esistereste.
Gli strumenti di IA che generano testo, come ChatGPT e LLM, sono inestricabilmente connessi. Gli LLM sono cresciuti esponenzialmente negli ultimi anni e alimentano l'IA generativa fornendo i dati di cui hanno bisogno. In effetti, non avremmo nulla di simile a ChatGPT senza i dati e i modelli per elaborarli.
Qui è possibile analizzare un'altra domanda comune: IA generativa e Machine Learning.
3 fatti sull'IA generativa rispetto agli LLM.
Quando si confrontano l'IA generativa e gli LLM si notano tre cose importanti.
1. Non tutti gli strumenti di IA generativa sono costruiti su LLM, ma tutti gli LLM sono una forma di IA generativa.
L'IA generativa è una categoria ampia per un tipo di IA, che si riferisce a qualsiasi intelligenza artificiale in grado di creare contenuti originali. Gli strumenti di IA generativa si basano su modelli di IA sottostanti, come ad esempio un modello di linguaggio di grandi dimensioni (LLM). Gli LLM sono la parte generatrice del testo dell'IA generativa.
2. Gli LLM creano output di solo testo.
Anche gli LLM potevano accettare solo input di testo. Quando OpenAI ha rilasciato ChatGPT per la prima volta nel 2022, è stato costruito su un LLM di solo testo, il GPT-3. Ma ora, con lo sviluppo di LLM "multimodali", questi LLM possono accettare come input audio, immagini, ecc. La prossima iterazione di OpenAI, GPT-4, è un esempio di LLM multimodale.
Sia l'IA generativa che gli LLM rivoluzioneranno i settori industriali, ma lo faranno in modi diversi. L'IA generativa potrebbe cambiare il modo in cui realizziamo la modellazione 3D, generiamo output video o creiamo assistenti vocali e altri tipi di audio. Gli LLM si concentreranno maggiormente sulla creazione di contenuti testuali, ma avranno altri usi significativi (e potrebbero svolgere un ruolo nelle opzioni di IA generativa più ampie, come gli assistenti vocali).
3. Gli LLM sono in continua crescita.
Gli LLM esistono dall'inizio degli anni 2010, ma hanno guadagnato popolarità con il lancio di potenti strumenti di IA generativa come ChatGPT e Bard di Google. Everest Group osserva che uno dei motivi per cui il 2023 ha visto una crescita così esponenziale è l'espansione dei parametri nei modelli di linguaggio di grandi dimensioni, con il GPT-4 che ha più di 175 miliardi di parametri.
In sintesi, questa è la differenza tra IA generativa e modelli di linguaggio di grandi dimensioni: L'IA generativa è una categoria che contiene una miriade di strumenti costruiti per utilizzare le informazioni provenienti dagli LLM e da altri tipi di modelli di IA che utilizzano il machine learning per generare nuovi contenuti, mentre un LLM è un tipo di modello IA che utilizza il machine learning basato su miliardi di parametri per comprendere e produrre testo.
Allora, ChatGPT ha ragione a proposito del chiacchierone e del bibliotecario? Odio ammetterlo, ma forse è così.
Come si può vedere, dati e IA si intrecciano. Quando pensi di rendere operativa l'IA nella tua organizzazione, inizia dalle basi: la privacy dei dati.
La nostra guida sull'IA privata spiega da dove cominciare per quanto riguarda la privacy dei dati e l'IA.
