I Large Language Models (LLM) rappresentano una delle tecnologie più avanzate nel campo dell'intelligenza artificiale. Grazie alla loro capacità di comprendere e generare testo naturale, gli LLM sono fondamentali per MyGPT, che li utilizza per fornire risposte precise e immediate a domande complesse, sfruttando la tua knowledge base aziendale. Ma cosa sono esattamente gli LLM, e come migliorano l’esperienza utente di MyGPT?
I LLM sono reti neurali di grandi dimensioni addestrate su vastissime quantità di testo, come libri, articoli, e pagine web. Uno dei modelli più noti è GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) di OpenAI, che contiene ben 175 miliardi di parametri. Questo numero elevato di parametri consente al modello di comprendere sfumature linguistiche e di riconoscere contesti complessi, fornendo risposte che non solo sono accurate, ma anche fluide e ben articolate.
MyGPT utilizza LLM per interpretare le domande in linguaggio naturale e fornire risposte su misura. Quando un utente inserisce una richiesta, il modello analizza il testo, identifica le informazioni rilevanti, e genera una risposta che si adatta al contesto aziendale specifico. Questo è possibile grazie alla struttura dei Transformer, che dividono il testo in unità gestibili (chiamate "token") e analizzano le relazioni tra di esse. In questo modo, MyGPT è in grado di comprendere non solo le singole parole, ma anche il significato complessivo della domanda.
Ad esempio, se chiedi a MyGPT di "fornire un report sulle vendite del Q2", l'LLM capirà che il contesto riguarda un report finanziario specifico e utilizzerà la tua knowledge base aziendale per recuperare le informazioni più pertinenti.
L’uso di Retrieval-Augmented Generation (RAG) in combinazione con LLM migliora ulteriormente l’accuratezza delle risposte. RAG consente a MyGPT di accedere alla tua knowledge base aziendale in tempo reale, recuperando informazioni aggiornate e dettagliate, che vengono poi integrate nella risposta generata dall’LLM. In questo modo, non solo ottieni risposte linguisticamente corrette, ma anche estremamente rilevanti per le tue esigenze specifiche.
Uno dei principali vantaggi degli LLM è la loro capacità di operare in tempo reale. Ciò significa che puoi ottenere risposte immediate, indipendentemente dalla complessità della domanda. Questa rapidità non solo migliora l'efficienza operativa, ma consente anche di prendere decisioni informate in tempi rapidi, riducendo i tempi di ricerca e consultazione.
L'evoluzione degli LLM non si ferma qui. Si prevede che nei prossimi anni vedremo l'emergere di modelli ancora più potenti, come GPT-4, che sarà probabilmente addestrato su miliardi di parametri aggiuntivi. Questi modelli potranno offrire risposte ancora più accurate e veloci, oltre a migliorare la capacità di comprendere contesti specifici del settore.
In un recente studio, è emerso che l’adozione di LLM nelle aziende potrebbe ridurre i costi di gestione delle informazioni fino al 40%, migliorando al contempo la soddisfazione dei dipendenti grazie all'accesso rapido alle informazioni.
Per approfondire la tecnologia dietro gli LLM e i Transformer, ti consiglio di dare un’occhiata a questo articolo di OpenAI.
