Cos'è LLMOps?

Capitolo 1. Applicazioni LLM

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Un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) è un modello statistico addestrato su grandi quantità di dati testuali per emulare il parlato umano per compiti di elaborazione del linguaggio naturale(Figura 1-1), come l'estrazione di informazioni, la classificazione di testi, la sintesi vocale, il riassunto e la traduzione automatica. LLMOps, quindi, è un framework per automatizzare e semplificare le pipeline di modelli linguistici di grandi dimensioni (chiamati anche modelli fondativi o generativi dell'intelligenza artificiale ).

Sebbene i modelli specifici per l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) siano stati utilizzati nella pratica per un po' di tempo, i recenti progressi nel campo dell'NLP hanno spostato l'interesse del pubblico verso modelli più "task-agnostici" che consentono a un singolo modello di svolgere tutti i compiti elencati nel paragrafo precedente.

Figura 1-1. Un diagramma di Venn che spiega la correlazione tra AI, ML e LLMs¹

I modelli LLMs utilizzano un gran numero di parametri (variabili che memorizzano i modelli di input-output nei dati per aiutare il modello a fare previsioni): LLaMA, un LLM sviluppato da Meta, contiene 65 miliardi di parametri; PaLM, di Google, ne ha 540 miliardi; ...