Large Language Models: come funzionano e come usarli

E se avessi la possibilità di scrivere testi pubblicitari, progettare il tuo sito di ecommerce, programmare tutte le pagine, tenere la contabilità e rispondere alle richieste del servizio clienti, tutto contemporaneamente? Questo è ciò che promettono i Large Language Models (LLM). Le aziende utilizzano sempre più spesso i LLM di livello enterprise per gestire un'ampia gamma di attività commerciali: dalla scrittura di contenuti alla programmazione fino all'assistenza clienti. Queste applicazioni aziendali possono operare su larga scala con funzionalità di sicurezza che i LLM gratuiti e generici come ChatGPT non possono offrire. In questo articolo troverai una panoramica dei Large Language Models dal punto di vista dell'ecommerce.

Cosa sono i Large Language Models?

I Large Language Models (LLM) sono modelli di intelligenza artificiale che utilizzano il deep learning per comprendere, generare e manipolare il linguaggio umano, e alcuni sono persino multimodali, il che significa che possono generare testo, immagini, video e audio. I LLM vengono addestrati su dataset enormi che includono testi di libri, siti web, articoli, blog e molto altro. Questi strumenti riescono a elaborare questi enormi dataset attraverso l'apprendimento non supervisionato, ovvero possono essere addestrati utilizzando dati non etichettati. Una volta addestrato, un modello linguistico di grandi dimensioni può essere perfezionato con dati etichettati e supervisione, con i data scientist che forniscono feedback sui suoi output o ne regolano i parametri.

I Large Language Models possono svolgere innumerevoli attività legate al linguaggio, tra cui generazione di testo, traduzione linguistica, riassunto e analisi del sentiment. Sebbene questi modelli di AI generativa manchino della capacità di ragionamento del cervello umano, possono generare testi che imitano in modo convincente il linguaggio umano utilizzando un algoritmo complesso e probabilistico per dedurre quali lettere o parole dovrebbero seguire.

Alcuni dei LLM più utilizzati sono Chat GPT e o1 di OpenAI, Gemini di Google, Claude di Anthropic e Llama di Meta, solo per citarne alcuni. Questi LLM alimentano chatbot e strumenti di IA generativa.

I LLM si basano sul deep learning, un sottoinsieme del machine learning che utilizza più livelli di reti neurali, cioè programmi informatici che apprendono dai dati in modo ispirato al cervello umano. Le reti neurali sono composte da strati di nodi interconnessi che lavorano insieme per elaborare informazioni e fare previsioni.

Gli ingredienti chiave per addestrare e utilizzare gli LLM sono i dati (su cui addestrare il modello), l'architettura del modello (il tipo di modello che stai addestrando), l'addestramento (come addestrare il modello) e la manutenzione (come mantenere il modello in funzione). Ecco uno sguardo più approfondito:

Dati

I Large Language Models vengono pre-addestrati su enormi quantità di dati testuali raccolti da libri, articoli, codici, etc. Il processo di addestramento dei LLM prevede l'alimentazione del modello con grandi dataset basati su testo, permettendogli di apprendere modelli e relazioni all'interno di quei dati di addestramento (ne parleremo tra poco). La regola generale è che una grande quantità di dati (dati di alta qualità) permette di ottenere modelli di IA più robusti e capaci.

L'architettura del trasformatore può essere addestrata da dati non strutturati (essenzialmente, informazioni scritte che non sono etichettate o suddivise in un foglio di calcolo). Questo viene talvolta chiamato “apprendimento non supervisionato”.

Architettura

I Large Language Models sono modelli trasformatore, il che significa che sono un tipo potente di rete neurale particolarmente efficace nel gestire il linguaggio, che si tratti di scrivere, tradurre o rispondere a domande su un testo. Puoi pensare a un trasformatore come a un lettore particolarmente attento.

Quando legge una frase, non guarda solo ogni parola una per una. Piuttosto presta attenzione a tutte le parole della frase contemporaneamente, capendo come si relazionano tra loro contestualmente.

Ad esempio, nella frase "il gatto si sedette sul tappeto", un trasformatore può capire che "il gatto" è il soggetto e "il tappeto" è l'oggetto, nonostante le parole siano separate da diverse altre parole.

Addestramento

Le prestazioni di Large Language Model, la sua capacità di comprendere e generare linguaggio umano, si basano sui modelli che le sue reti neurali apprendono durante l'addestramento. Ecco una semplice analogia riguardo al modo in cui opera: immagina che stia cercando di insegnare a un cane a riportare una palla. Lanci la palla e il cane le corre dietro. Se il cane riporta la palla, gli dai un premio. Se il cane non riporta la palla, non gli dai un premio.

In questa analogia, il cervello del cane è come una rete neurale, e il premio è come una ricompensa.
Il cervello del cane è composto da neuroni collegati tra loro. Allo stesso modo, la rete neurale è composta da nodi, anch'essi collegati tra loro.
Quando lanci la palla, stai fornendo al cane dati di input. Il cervello del cane elabora questi dati e decide cosa fare. Quando fai una domanda a un LLM o fornisci un prompt testuale, anche la sua rete neurale elabora dati di input e fa previsioni basate su quei dati.
Se il cane riporta la palla, riceve una ricompensa, che rafforza le connessioni tra i neuroni nel suo cervello che hanno portato a quella decisione. Allo stesso modo, quando una rete neurale fa una previsione corretta, le connessioni tra i nodi che hanno portato a quella previsione vengono rafforzate.

Che tipo di previsioni sta facendo l'LLM? Essenzialmente, sta prevedendo la prossima parola più probabile in una data sequenza di parole basandosi sul contesto precedente. Questo è noto come probabilità del token: la probabilità che un particolare token (una parola) sarà il prossimo nella sequenza. I Large Language Models generano testo un token alla volta, prevedendo il token successivo basandosi sui token precedenti e sui dati di addestramento del modello.

L'addestramento spesso coinvolge centinaia di miliardi di token e una potenza computazionale enorme. Sistemi software distribuiti su più server gestiscono questi modelli su larga scala. Se suona complicato, lo è decisamente! Addestrare i Large Language Models richiede un'immensa competenza tecnica.

Manutenzione

I fornitori devono mantenere i Large Language Models per garantire prestazioni ottimali. I LLM non sono "live", per così dire, ovvero non hanno accesso a tutti i contenuti scritti digitalizzati man mano che vengono pubblicati online. Al contrario, dipendono da quanto recenti sono i dati su cui sono stati addestrati. Per rimanere aggiornati, devono quindi essere addestrati periodicamente su nuovi dati.

I LLM possono essere perfezionati per fornire risposte utili basate su meno input. Tuttavia, addestrarli richiede ancora feedback umano per il controllo qualità, anche se il processo è tecnicamente "non supervisionato". Un modo per farlo è attraverso il prompt engineering, quel processo con cui i data scientist perfezionano i prompt di input per guidare i LLM a svolgere compiti specifici o generare risposte desiderate.

Vantaggi dei Large Language Models

Un numero sempre crescente di aziende utilizza i Large Language Models per generare testo, scrivere codice e gestire richieste del servizio clienti. Questo permette di capire perché gran parte dell'economia globale dell'IA è focalizzata sui LLM. Tra i numerosi vantaggi dei LLM ci sono:

Versatilità: i LLM possono svolgere un'ampia gamma di compiti, come generazione di testo, classificazione di testo, traduzione, analisi del sentiment e risposta a domande: tutto all'interno di un singolo modello.
Scalabilità: i LLM possono gestire enormi quantità di dati non strutturati, permettendo loro di elaborare e analizzare grandi dataset in modo efficiente. Questo è prezioso per chi lavora nell'ecommerce, poiché gran parte del successo delle vendite deriva dalla comprensione e dall'estrazione di insights dai dati raccolti da clienti e visitatori del sito web.
Precisione in continuo miglioramento: grazie alla loro scala e alle tecniche di addestramento avanzate come l'auto-attenzione e l'apprendimento contestuale, i LLM generano risposte sempre più accurate e consapevoli del contesto.
Automazione: i LLM riducono la necessità di sforzo manuale nella generazione di contenuti, automatizzando compiti come le interazioni con chatbot, la scrittura di report e persino la generazione di codice. Questo fa risparmiare tempo e risorse al tuo team, permettendoti di concentrarti su altri compiti che potrebbero richiedere più pensiero strategico.

Limiti dei Large Language Models

I Large Language Models stanno rivoluzionando l’economia per come la conosciamo, ma la tecnologia ha ancora limiti notevoli:

Dipendenza da grandi dataset: i LLM richiedono enormi quantità di dati sequenziali e dimensioni del modello enormi per raggiungere alte prestazioni. Questo li rende notoriamente intensivi in termini di risorse da addestrare e mantenere. Ci sono inoltre problematiche legali riguardo ai dati che possono essere utilizzati per l’addestramento e se è necessaria una compensazione economica.
Privacy: i LLM non sono immuni da violazioni dei dati, e qualsiasi dato fornito a un LLM è a rischio di essere divulgato in caso di violazione. Utilizzare i LLM per elaborare dati proprietari e informazioni sui clienti può rappresentare un rischio per la sicurezza.
Difficoltà con richieste di nicchia: i LLM potrebbero avere difficoltà a fornire risposte precise per query di nicchia, richiedendo tecniche come la generazione aumentata da recupero, ovvero recuperare dati da fonti esterne (come i motori di ricerca) e utilizzare quelle informazioni per creare una risposta più accurata e dettagliata.
Limitazioni del contesto: sebbene i LLM possano elaborare grandi quantità di testo di input, potrebbero perdere traccia del contesto in conversazioni o documenti più lunghi, portando a output meno rilevanti. Questo problema si manifesta specialmente nei motori di ricerca alimentati da IA o quando gli umani fanno ai LLM domande lunghe e complesse.
Allucinazioni: i LLM possono commettere errori. ChatGPT ha questo disclaimer sotto la sua barra dei prompt: "ChatGPT può commettere errori. Considera di verificare informazioni importanti". Gli errori spesso derivano da informazioni errate che sono state fornite al modello, ma i LLM possono anche inventare informazioni false, ciò che è chiamato "allucinazione".
Bias: i LLM possono riprodurre i bias nei loro dati di addestramento, favorendo particolari segmenti demografici o culture.

Utilizzi dei Large Language Models per l'ecommerce

Chatbot e assistenti virtuali
Generazione di contenuti
Esperienze di shopping personalizzate
Ottimizzazione della ricerca
Analisi dei dati
Automazione di compiti amministrativi
Traduzione
Rilevamento frodi

I LLM possono ottimizzare o automatizzare una serie di compiti specifici. Per la maggior parte, utilizzare un LLM di livello enterprise è simile a utilizzare uno strumento LLM quotidiano come ChatGPT e Google Gemini. La principale differenza è che i programmi enterprise a pagamento hanno strumenti collaborativi e integrazioni con altri software, e di solito si stipula un accordo con il fornitore LLM per assicurarsi di avere le funzionalità di sicurezza necessarie per mantenere al sicuro la propria proprietà intellettuale.

Puoi utilizzare plug-in o scrivere codice per collegare i tuoi dati all'interfaccia LLM, e le grandi aziende con operazioni complesse potrebbero commissionare un LLM proprietario fatto su misura per soddisfare le loro esigenze specifiche. Ecco alcuni dei molti modi in cui gli LLM vengono utilizzati nell'ecommerce:

Chatbot e assistenti virtuali

I Large Language Models alimentano chatbot IA sofisticati che possono gestire richieste dei clienti 24 ore su 24, svolgendo la funzione di assistente virtuale. Questi chatbot rispondono alle domande dei clienti, fornendo risposte istantanee alle domande frequenti. Possono anche guidare i clienti attraverso i processi di acquisto, migliorando la soddisfazione del cliente e riducendo il carico di lavoro dei team di supporto.

Generazione di contenuti

I LLM possono generare contenuti come descrizioni di prodotti, copy di marketing e post di blog. Fornisci all'LLM un prompt che delinea il tipo di contenuto che stai cercando e qualsiasi parametro, poi adatta l'output ai tuoi gusti. A seconda delle tue esigenze specifiche, puoi utilizzare un LLM di uso generale come ChatGPT o uno strumento più specializzato per proprietari di business ecommerce, come Shopify Magic.

Esperienze di shopping personalizzate

Analizzando il comportamento e le preferenze degli utenti, i LLM possono generare raccomandazioni di prodotti personalizzate. Questo può aumentare l'engagement degli utenti e migliorare i tassi di conversione. Perché? Perché i clienti sono più propensi ad acquistare articoli in linea con i loro interessi, e l'LLM aiuta un'azienda a capire quali sono realmente questi interessi.

Ottimizzazione della ricerca

Il tuo negozio ecommerce ha una funzione di ricerca integrata? I LLM possono migliorare la funzionalità di ricerca interpretando le query degli utenti in modo più accurato. Questo aiuta i clienti a trovare prodotti rilevanti, riducendo la frustrazione e migliorando la probabilità di conversioni.

Analisi dei dati

I Large Language Models possono analizzare recensioni, feedback dei clienti e interazioni sui social media per estrarre sentiment e insights sul tuo pubblico target. Comprendere le opinioni dei clienti ti aiuta a perfezionare le tue offerte, affrontare i punti dolenti dei clienti e identificare tendenze di mercato.

Automazione di compiti amministrativi

Una delle cose più utili che un Large Language Model può fare è liberarti dal lavoro amministrativo. A questo proposito, i LLM possono assistere nella gestione dei livelli di inventario prevedendo la domanda basandosi sui dati storici di vendita. Possono aiutare ad automatizzare le strategie di prezzo analizzando i prezzi dei concorrenti e le tendenze di mercato. Possono anche gestire la tua contabilità quotidiana, permettendo al tuo team finanziario di concentrarsi su obiettivi strategici più complessi.

Traduzione

I LLM possono comprendere e generare testo in più lingue e tradurre istantaneamente da una lingua all'altra. Questo ti permette di interagire con clienti internazionali senza l'ostacolo di barriere linguistiche.

Rilevamento frodi

L'IA alimenta molti sforzi aziendali di rilevamento di frodi, e i LLM sono particolarmente bravi a rilevare comunicazioni fraudolente come le email di phishing. Un LLM può intercettare e segnalare queste comunicazioni prima che qualcuno del tuo team valuti se interagire con esse.

Large Language Models: domande frequenti

Cos'è un Large Language Model?

Un Large Language Model è un sistema di IA avanzato addestrato su enormi quantità di dati testuali per comprendere, generare e analizzare il linguaggio umano. Questo addestramento permette al modello di svolgere compiti come generare testo, rispondere a domande e tradurre contenuti da una lingua all'altra.

Qual è la differenza tra LLM e IA?

La differenza tra un Large Language Model (LLM) e l'intelligenza artificiale (IA) è che un LLM è un tipo specifico di IA focalizzato sulla comprensione e generazione del linguaggio umano. Il termine "IA" si riferisce a un campo più ampio che comprende varie tecnologie e modelli progettati per simulare l'intelligenza umana.

Perché i Large Language Models sono importanti?

I Large Language Models sono importanti perché permettono alle macchine di comprendere, generare e interagire con il linguaggio umano. Un semplice input testuale dagli umani può spingere i LLM a effettuare compiti come il servizio clienti, la creazione di contenuti, l’analisi dei dati e molto altro.