LARGE LANGUAGE MODEL E IL POTERE DELLE RETI NEURALI
di Michele Mereu
Le reti neurali sono algoritmi ispirati alla struttura del cervello umano, composte da nodi (neuroni) organizzati in strati.
Ogni strato trasforma i dati ricevuti in segnali più astratti, permettendo al sistema di apprendere pattern complessi. Questi modelli costituiscono la base degli LLM (Large Language Model), progettati per elaborare il linguaggio naturale con un livello di comprensione mai raggiunto prima.
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PARLIAMO DI DATI
L’addestramento degli LLM richiede enormi volumi di dati eterogenei, questi dati alimentano la rete neurale, fornendo esempi concreti di come il linguaggio viene utilizzato in vari contesti.
Più i dati sono diversificati e rappresentativi, più il modello diventa robusto e capace di generalizzare.
Tuttavia, la qualità dei dati è cruciale, “noisy data”, ossia i dati che contengono errori, anomalie o elementi irrilevanti che possono interferire con il processo di analisi o addestramento e gli “unbalanced data”, che si riferisce ai dati che non rappresentano in modo equilibrato tutte le categorie o variabili, possono influire negativamente sulle performance del modello.
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PREDIZIONE ATTRAVERSO I DATI
La capacità predittiva degli LLM è una delle loro caratteristiche più rivoluzionarie, analizzando miliardi di pattern linguistici, questi modelli possono generare testi coerenti, rispondere a domande e persino anticipare necessità future.
Questa predizione si basa sulla probabilità statistica, calcolata attraverso il processo di inferenza bayesiana e ottimizzata tramite tecniche di deep learning.
Con un’infrastruttura scalabile e dati ben curati, gli LLM rappresentano un nuovo paradigma nell’interazione tra uomo e macchina.
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