Usare l’intelligenza artificiale per l’analisi e le previsioni
Sistemi conversazionali e linguaggio parlato: passato e presente
Già vent’anni fa esistevano sistemi in grado di conversare in linguaggio naturale, ma erano lontani dalla perfezione e limitati sotto molti aspetti. Sebbene le tecnologie di riconoscimento vocale fossero disponibili molto prima dell’arrivo di ChatGPT, dovevano fare i conti con sfide complesse e con forti limiti di prestazione.
Le sfide dell’addestramento dei sistemi di IA
Sviluppare sistemi di intelligenza artificiale richiede di alimentarli con una quantità enorme di esempi. Perché un sistema risponda correttamente alle domande serve un addestramento intensivo su scenari molto diversi tra loro. Per esempio, a una domanda come «come canta un uccello?» ci si aspetta che il sistema risponda «cip cip». Se sbaglia, lo si corregge, e così nel tempo migliora.
Imparare dagli errori
Perché un sistema di intelligenza artificiale possa riconoscere i propri errori e correggersi da solo, è indispensabile conoscere in anticipo la risposta corretta a ogni domanda. Se il sistema sbaglia, gli viene fornita la risposta giusta e impara in modo guidato. In passato questo processo richiedeva l’apprendimento supervisionato: un lavoro imponente che consisteva nello scrivere migliaia di domande con le relative risposte corrette.
Ilya Sutskever e la svolta di OpenAI
Ilya Sutskever, nato in Russia ed emigrato in Israele, è diventato una delle figure di riferimento dell’intelligenza artificiale. Dottore di ricerca in informatica in Canada e chief scientist di OpenAI, Ilya ha scelto di cambiare approccio e di esplorare nuovi metodi di addestramento per i chatbot: l’apprendimento non supervisionato.
Che cos’è l’apprendimento non supervisionato?
Questo approccio si basa sull’addestrare il sistema su frasi intere tratte da testi esistenti, rimuovendo l’ultima parola affinché il sistema debba indovinarla. Se sbaglia viene corretto e continua a imparare. Nasce così un processo di addestramento automatico e molto più efficiente.
L’integrazione della tecnologia Transformer
L’apprendimento non supervisionato ha ricevuto una spinta decisiva con lo sviluppo del Transformer da parte dei ricercatori di Google nel 2017. La combinazione tra Transformer e approccio non supervisionato ha portato a GPT-1, che offriva prestazioni nettamente superiori a quelle dei predecessori.
L’evoluzione dei modelli GPT
OpenAI ha continuato a migliorare ed espandere il modello, raggiungendo l’apice con il lancio di GPT-3.5 nel 2022. Considerato uno dei chatbot più avanzati, addestrato su volumi di informazione enormi, offre capacità impressionanti e rivoluzionarie.
Modelli open source sulla vostra rete
Molte organizzazioni evitano di integrare modelli linguistici come ChatGPT per timore di fughe di informazioni sensibili, mentre altre scelgono di acquistare licenze di servizi commerciali limitandone però l’uso, soprattutto quando si tratta di contenuti condivisibili. Negli ultimi tempi assistiamo a una rivoluzione nei modelli linguistici open source: si distinguono per qualità e a volte superano perfino i modelli commerciali.
Proponiamo di eseguire questi modelli open source sulla vostra rete interna, senza connessione a Internet (On-Premise), con vantaggi significativi. Innanzitutto, sicurezza totale delle informazioni: tutti i dati restano all’interno della rete interna, senza alcun rischio di fuga. In secondo luogo, un adattamento unico alle esigenze della vostra organizzazione: l’accesso completo al modello consente personalizzazioni precise sui vostri mondi di contenuto. Inoltre, si tratta di un risparmio notevole sui costi: i modelli sono gratuiti, quindi l’unica spesa è quella di calcolo, di norma molto inferiore alle licenze commerciali.
Il nostro team sarà lieto di offrirvi consulenza sull’architettura della rete interna e di costruire un piano su misura per l’adozione di un modello linguistico privato.
Che cosa sanno leggere i modelli linguistici
I modelli basati sul linguaggio e le soluzioni avanzate di analisi linguistica aprono la porta a un mondo nuovo di comprensione profonda di testi e parlato. Grazie a questa tecnologia sono in grado di leggere e analizzare testi di qualunque lunghezza, ricavandone spunti preziosi al servizio di un’ampia gamma di applicazioni.
I modelli permettono di comprendere e valutare i testi in profondità, compresa l’individuazione delle emozioni che il contenuto riflette — gioia, frustrazione o rabbia — e persino la distinzione tra richieste urgenti e richieste meno urgenti. È inoltre possibile misurare il livello di cortesia di una conversazione o distinguere il linguaggio quotidiano da quello formale, il che consente di ottimizzare i servizi e migliorare la customer experience.
La tecnologia, che comprende modelli come Llama 3 e Mixtral, supporta l’ebraico ed è in grado di analizzare testi e conversazioni con precisione, incluse registrazioni vocali in tempo reale. Queste applicazioni contribuiscono a migliorare il servizio clienti, sia individuando schemi e ottimizzando i processi di vendita, sia riconoscendo tendenze di business emergenti. Si possono così sviluppare programmi di formazione personalizzati, migliorare le strategie di marketing ed estrarre nuove indicazioni dalle informazioni professionali.
Altri modelli per la comprensione e l’analisi del linguaggio
Oltre ai modelli già citati ne esistono altri, impiegati per comprendere e analizzare il linguaggio in modo avanzato, che supportano un’ampia gamma di applicazioni:
- BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) — sviluppato da Google, serve a comprendere il contesto e il significato delle parole all’interno delle frasi tramite un’analisi bidirezionale del testo. È adatto a compiti come la risposta a domande, il riconoscimento di entità nominate e la classificazione dei testi.
- GPT-4 (Generative Pretrained Transformer) — potente modello generativo di OpenAI, usato per produrre testi personalizzati, tradurre, analizzare conversazioni e altro ancora. Funziona in molte lingue e consente di generare contenuti automatici e precisi in base alle esigenze dell’utente.
- RoBERTa (Robustly Optimized BERT) — versione migliorata di BERT, costruita specificamente per la comprensione profonda del testo, con dati di addestramento aggiuntivi e metodi nuovi che la rendono più rapida e precisa.
- DistilBERT — modello più piccolo e leggero rispetto a BERT, che mantiene comunque ottime prestazioni nei compiti di comprensione del linguaggio. Adatto ad applicazioni che richiedono elaborazione veloce con risorse limitate.
- XLNet — modello più avanzato di BERT, sviluppato dal team di Google per superare i limiti dell’apprendimento dell’ordine delle parole. Analizza il testo secondo diversi ordini possibili e migliora la precisione nella comprensione del contesto.
- T5 (Text-to-Text Transfer Transformer) — modello versatile che tratta ogni problema come un compito di conversione da testo a testo, permettendo di risolvere un’ampia gamma di problemi di NLP come sintesi di testi, traduzione e risposta a domande.
- ALBERT (A Lite BERT) — versione più efficiente di BERT, che riduce il numero di parametri e ottimizza l’elaborazione mantenendo un’elevata precisione, il che ne fa uno strumento accessibile ed efficace nei compiti di analisi linguistica.
- Whisper — modello generativo di OpenAI per l’analisi e la comprensione del linguaggio parlato, che offre riconoscimento vocale e conversione delle conversazioni in testo, inclusi identificazione della lingua, trascrizione e traduzione.
L’uso di questi modelli aiuta le organizzazioni a migliorare processi come il servizio clienti, l’analisi delle conversazioni, la comprensione di documenti complessi e l’esperienza utente, con un adattamento preciso alle esigenze di business e ai requisiti linguistici specifici.
Punti chiave
- Analisi dei dati con l’IA: comprendere i dati e il comportamento degli utenti.
- Automazioni intelligenti: costruire processi automatici che fanno risparmiare tempo.
- Previsioni di business: usare i modelli per anticipare le tendenze future.
Esempi di applicazione
- Analizzare dati e comportamento degli utenti per individuare tendenze e opportunità di miglioramento.
- Creare automazioni che eseguono i compiti ripetitivi senza intervento umano.
- Sviluppare modelli per prevedere le tendenze di mercato e le performance aziendali.
Ritmo dell’impatto
- Aziende tecnologiche: impatto rapido; nel giro di pochi mesi si osserva un miglioramento significativo delle prestazioni.
- Aziende finanziarie: ritmo più lento, ma con un effetto cumulativo sulla previsione delle tendenze e sul miglioramento dei risultati.
Il machine learning è impressionante sulla carta, ma nella pratica, senza dati accessibili e puliti non c’è nulla da insegnare. E quando si adotta l’IA in un’organizzazione, la prima domanda dovrebbe riguardare l’infrastruttura, non la tecnologia.