Strategie, approfondimenti ed evoluzione di modelli linguistici di grandi dimensioni specifici del settore
Mentre il campo dell’intelligenza artificiale (AI) continua ad evolversi, stiamo assistendo a una tendenza in crescita: l’ascesa di Large Language Models (LLM) specificatamente adattati per particolari settori. Questi LLM specifici del settore non sono solo adattati alla terminologia specializzata e al contesto di un determinato campo, ma offrono anche soluzioni di intelligenza artificiale personalizzate per affrontare sfide uniche all’interno di quel settore. Ad esempio, nel settore sanitario, un LLM specializzato potrebbe accelerare la ricerca e la scoperta dei farmaci, mentre nel settore finanziario, un modello corrispondente potrebbe decodificare rapidamente strategie di investimento complesse.
In questo contesto, i cosiddetti “modelli di grandi dimensioni” possono essere intesi essenzialmente come “estensioni di modelli di grandi dimensioni generali applicati all’interno di settori specifici”. Ci sono due concetti fondamentali da sottolineare qui: il primo è il “modello generale di grandi dimensioni” e il secondo sono i “dati specifici del settore”.
Il vero valore dei modelli generali di grandi dimensioni non risiede solo nel loro enorme numero di parametri, ma, cosa ancora più importante, nella loro ampia applicabilità in più domini. Questa universalità tra domini non solo migliora l’adattabilità del modello, ma genera anche capacità uniche man mano che il modello evolve per diventare più “generale”. Pertanto, addestrare un modello esclusivamente con dati specifici del settore è un approccio miope che contraddice fondamentalmente la filosofia fondamentale dei modelli generali di grandi dimensioni, che è “universalità”.
Per quanto riguarda i dati specifici del settore, ci sono principalmente due modi per applicarli. Il primo prevede la messa a punto diretta o il proseguimento dell’addestramento di un modello generale di grandi dimensioni utilizzando questi dati. Il secondo metodo utilizza suggerimenti o database esterni, sfruttando le capacità di “apprendimento nel contesto” di modelli generali di grandi dimensioni per risolvere particolari problemi del settore. Entrambi gli approcci presentano vantaggi e limiti, ma condividono l’obiettivo comune di sfruttare le capacità dei modelli generali di grandi dimensioni per affrontare le sfide specifiche del settore in modo più accurato.
