HI-LING
LINGUISTICA AL LICEO
UNIT 2: VIOLATION OF MAXIMS
Lezione 3:
Modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM)
Definizione:
Sistemi computazionali addestrati su grandi quantità di dati testuali, in grado di generare frasi coerenti e contestualmente rilevanti riconoscendo e prevedendo modelli linguistici.
Concetti chiave
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IA (Intelligenza Artificiale)
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Dati Testuali
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Deep Learning
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Predizione Linguistica
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L'architettura Transformer
UNITÀ 1: PREDIZIONE LINGUISTICA
Nell'odierna era digitale in rapida evoluzione, numerosi campi e discipline hanno subito cambiamenti trasformativi. La linguistica, lo studio del linguaggio, è un esempio fondamentale di questa evoluzione. I modelli linguistici di grandi dimensioni o Large Language Models (LLM) sono emersi come una delle innovazioni più rivoluzionarie in questo contesto, segnando un passo significativo nella vasta arena dell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP).
Ma cosa distingue esattamente questi LLM? Perché sono diventati un punto di interesse per molti?
La notevole capacità delle LLM risiede nella loro abilità di elaborare grandi quantità di testo a una velocità straordinaria. A differenza degli esseri umani, che in genere elaborano una manciata di parole in sequenza, le LLM hanno la capacità di scorrere milioni di parole in un batter d'occhio. Sfruttano questa incredibile velocità per analizzare ampie serie di dati, identificare schemi sottostanti, prevedere le parole successive in una data frase e persino creare frasi completamente nuove e coerenti che risuonano con il contesto fornito.
Tuttavia, la velocità è solo una dimensione della loro genialità. La vera meraviglia dei LLM è la scala e la profondità con cui operano. Questi modelli scavano in profondità negli intricati strati di dati, decifrando sfumature e relazioni che potrebbero sfuggire alla mente umana. Laddove un essere umano potrebbe vedere un modello o una connessione dopo ore di contemplazione, i LLM sono in grado di discernerlo quasi istantaneamente. Sono dotati di un vasto archivio di regole e schemi che consentono loro di fare previsioni istruite su quali parole è più probabile che seguano una determinata serie o su come completare una frase quando una parola è assente. Questa abilità predittiva può essere paragonata al modo intuitivo in cui noi, come esseri umani, possiamo anticipare il finale di una frase o di un proverbio popolare.
Non si tratta solo di pura potenza di calcolo, ma dell'applicazione intelligente di tale potenza. I LLM non si limitano a elaborare i dati, ma li comprendono e li interpretano. Sono progettati per imitare la cognizione umana, anche se su scala molto più ampia. Esaminando innumerevoli esempi e riferimenti, affinano la loro capacità di indovinare, prevedere e generare. In sostanza, gli LLM rappresentano una miscela armoniosa di velocità, scala e profondità, che spinge il campo della linguistica in un'era di possibilità senza precedenti.
Attività 1: Discussione
Previsione della lingua
Esploriamo come funziona la predizione linguistica con gli LLM.
Quando si comunica o si scrive, spesso si prevede la parola successiva o la fine di una frase, anche se inconsciamente. Anche i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) hanno questa capacità, ma su scala molto più ampia.
"Ha aperto la..."
"L'auto si sedette sul...".
"Mentre il sole cominciava a...".
"Non poteva credere ai suoi occhi quando vide...".
Pensate a queste frasi incomplete.
Quale parola prevedereste dopo?
Ora confrontate le vostre previsioni con quelle di un Grande Modello Linguistico.
Discutete con la persona accanto di voi: La vostra previsione era simile o diversa? Perché pensate che sia così?
Ricordate: Non c'è una risposta giusta e definitiva. Si tratta di capire gli schemi e la logica delle previsioni.
Risposta possibile: Somiglianze: Per la prima frase, sia la mia previsione che quella del LLM erano "porta". Questo dimostra che alcune frasi hanno un completamento comune che sia gli esseri umani sia gli LLM possono roconoscere. Differenze: Per la terza frase, ho previsto "tramontare", pensando a un tramonto, mentre il LLM ha previsto "sorgere", indicando un'alba. Questo dimostra la varietà di completamenti validi per una determinata richiesta. Ragionamento: Le differenze nascono dal fatto che il linguaggio è flessibile e dipende dal contesto. Mentre "sorgere" e "tramontare" sono entrambi complementi validi, le nostre esperienze individuali, i nostri ricordi e i nostri pregiudizi possono influenzare le nostre previsioni. I LLM, invece, fanno previsioni basate su schemi ricavati da vaste quantità di dati testuali.
UNITÀ 2: ASSISTENZA LINGUISTICA
I linguistici di grandi dimensioni (LLM) rappresentano una pietra miliare nella convergenza tra linguistica computazionale e intelligenza artificiale. Questi modelli non hanno semplicemente introdotto un nuovo metodo, ma hanno trasformato in modo significativo le nostre aspettative su come le macchine afferrano, elaborano e producono il linguaggio umano (NLP).
A differenza dei modelli computazionali precedenti, che operavano sulla base di un insieme fisso di regole, i LLM si immergono nelle ricche sfumature del linguaggio. La loro capacità di discernere le espressioni idiomatiche, di confrontarsi con le varie allusioni culturali e di rispondere persino ai dialetti regionali e ai colloquialismi rappresenta un profondo progresso nel colmare l'abisso tra la comprensione delle macchine e l'autentica comunicazione umana.
Gli scrittori, indipendentemente dalla loro esperienza, stanno rapidamente riconoscendo il potenziale dei LLM. Al di là degli ovvi controlli grammaticali, questi modelli offrono spunti per migliorare il fraseggio, lo stile e persino il ritmo del contenuto. In questo modo, contribuiscono a elevare la qualità e l'impatto della parola scritta.
Le istituzioni educative e gli appassionati di accademie stanno integrando sempre più spesso i LLM nelle loro metodologie. Che si tratti di demistificare argomenti intricati, creare esempi illustrativi, assistere nella traduzione multilingue o offrire supporto nell'acquisizione delle lingue, i LLM stanno progressivamente diventando pietre miliari dell'istruzione contemporanea.
Tuttavia, l'abilità linguistica dei LLM non li rende impeccabili. Le loro risposte rispecchiano i dati su cui sono stati addestrati, il che può portare a dei bias. Ricordate sempre: il giudizio umano, unito alle intuizioni dei LLM, garantisce una comunicazione efficace ed etica.
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Aiuto immediato per i saggi:
Iniziate a creare una breve tesi o una frase di apertura per un argomento a vostra scelta. Utilizzate un chatbot LLM per suggerire una o due frasi successive, dando profondità al vostro pensiero iniziale. -
Chiarimento rapido della ricerca:
Pensate a un concetto o a un termine che avete incontrato di recente e che vi ha messo in difficoltà. Chiedete rapidamente a LLM una spiegazione o una definizione concisa. -
Assistenza linguistica:
Provate a scrivere una frase in una lingua che state imparando. Chiedere all'LLM correzioni o una formulazione più simile a quella di un madrelingua.
Discussione in classe: Dopo la vostra rapida esplorazione, annotate un'intuizione sorprendente o un beneficio che avete notato dall'interazione con l'LLM. Condividetelo brevemente con un compagno.
Nota: questa breve attività era fatta per offrire un'istantanea del mondo dei LLM, sottolineando la loro utilità immediata in vari scenari accademici.
Attività 2: Nella pratica
Come possono aiutarci gli LLM?
Possibile soluzione: 1. Aiuto per i saggi: a) Frase iniziale dello studente: "L'impatto dei social media sulla società moderna è innegabile". b) Suggerimento LLM: "Piattaforme come Instagram, Twitter e FAcebook non solo hanno cambiato il modo di comunicare, ma influenzano anche la nostra percezione della realtà e dell'autostima." 2. Charimenti sulla ricerca: a) Termine impegnativo: "Meccanica quantistica" b) Spiegazione concisa di LLM: "La meccanica quantistica è una teoria fondamentale della fisica che descrive i comportamenti della materia e dell'energia sulla scala microscopica degli atomi e delle particelle subatomiche." 3. Assistenza llinguistica: a) Frase tentate (in spagnolo): "Yo gusta el libro azul." b) Correzione/suggerimento LLM "Me gusta el libro azul." Feedback/Intuizione dell* student*: "Mi ha stupito la rapidità con cui il LLM è riuscito ad approfondire la mia idea di saggio. È stato come avere un amico esperto immediatamente disponibile ad aiutarmi. Può essere un ottimo strumento per le sessioni di brainstorming."
Pensiero finale per questa lezione
Come abbiamo visto, i vasti insiemi di dati alla base dei Large Language Models consentono di prevedere e generare del testo in tanti modi, spesso superando le nostre esperienze e conoscenze individuali. L'unione di innumerevoli dati testuali crea una forma unica di saggezza digitale, ma è anche modellata e limitata dai dati che ha incontrato.
Come pensa che l'evoluzione dei Large Language Models (LLM) avrà un impatto sulla nostra vita quotidiana nel prossimo decennio?
TESTI
Manning, C. D., & Schütze, H. (1999). Foundations of Statistical natural language processing.
https://doi.org/10.1017/S1351324902212851
Devlin, J., Chang, M., Lee, K., & Toutanova, K. (2018). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. arXiv (Cornell University). https://arxiv.org/pdf/1810.04805v2
Brown, T. B., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., Dhariwal, P., ... Amodei, D. (2020). Language Models are Few-Shot Learners. arXiv (Cornell University). https://arxiv.org/pdf/2005.14165.pdf
Jurafsky, D., & H. Martin, J. (2023, January 7). Speech and language processing (3rd ed. draft). Stanford University. https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/
Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., Kaiser, Ł., & Polosukhin, I. (2017). Attention is All you Need. arXiv (Cornell University), 30, 5998–6008. https://arxiv.org/pdf/1706.03762v5