I modelli linguistici di grandi dimensioni esistono da diversi anni, ma è stato solo nel 2023 che la loro presenza è diventata davvero onnipresente sia all’interno che all’esterno delle comunità di machine learning. Concetti precedentemente opachi come il fine tuning e il RAG sono diventati mainstream e le aziende grandi e piccole hanno costruito o integrato strumenti basati su LLM nei loro flussi di lavoro.
Mentre guardiamo avanti a ciò che il 2024 potrebbe portare, sembra quasi certo che l’impronta di questi modelli sia destinata a crescere ulteriormente e che, insieme a innovazioni entusiasmanti, genereranno anche nuove sfide per i professionisti. I post straordinari che mettiamo in evidenza questa settimana indicano alcuni di questi aspetti emergenti del lavoro con i LLM; che tu sia relativamente nuovo all’argomento o che tu abbia già sperimentato ampiamente questi modelli, troverai sicuramente qualcosa qui per stuzzicare la tua curiosità.
- Democratizzare i LLM: quantizzazione a 4 bit per l’inferenza LLM ottimale
La quantizzazione è uno degli approcci principali per rendere la potenza dei modelli massicci accessibile a una base di utenti più ampia di professionisti del machine learning, molti dei quali potrebbero non avere accesso a memoria e calcolo illimitati. Wenqi Glantz ci guida attraverso il processo di quantizzazione del modello Mistral-7B-Instruct-v0.2 e spiega i compromessi intrinseci di questo metodo tra efficienza e prestazioni. - Navigare nel mondo degli agenti LLM: una guida per principianti
Come possiamo portare i LLM “al punto in cui possano risolvere da soli questioni più complesse?” Domenico PolzerIl manuale accessibile di mostra come creare agenti LLM in grado di sfruttare strumenti e funzionalità disparati per automatizzare flussi di lavoro complessi con un intervento umano minimo.
- Sfrutta KeyBERT, HDBSCAN e Zephyr-7B-Beta per creare un Knowledge Graph
Naturalmente i LLM sono molto potenti da soli, ma il loro potenziale diventa ancora più sorprendente se combinato con altri approcci e strumenti. Silvia OnofreiLa recente guida di sulla costruzione di un grafico della conoscenza con l’aiuto del modello Zephyr-7B-Beta ne è un esempio calzante; dimostra come l’unione di LLM e metodi tradizionali di PNL possa produrre risultati impressionanti. - Unisci modelli linguistici di grandi dimensioni con mergekit
Per quanto improbabile possa sembrare, a volte un singolo LLM potrebbe non essere sufficiente per le esigenze specifiche del tuo progetto. COME Maxime Labonne mostra nel suo ultimo tutorial, la fusione dei modelli, un “metodo relativamente nuovo e sperimentale per creare nuovi modelli a basso costo”, potrebbe essere proprio la soluzione per quei momenti in cui è necessario mescolare e abbinare elementi di più modelli. - L’utilizzo di un LLM durante il processo di assunzione ti rende una frode come candidato?
I tipi di domande sollevate dai LLM vanno oltre gli aspetti tecnici: toccano anche questioni etiche e sociali che possono diventare piuttosto spinose. Cristina Egan si concentra sulla posta in gioco per i candidati che sfruttano LLM e strumenti come ChatGPT come parte della ricerca di lavoro ed esplora il confine, a volte confuso, tra l’uso e l’abuso della tecnologia per semplificare compiti noiosi.
Fonte: towardsdatascience.com
