Benchmark e Performance degli LLM

Stiamo puntando alla specializzazione nell’avanzata tecnologia RAG e nell’esplorazione delle nove tecnologie emergenti, immergendoci profondamente nello studio dei Large Language Models (LLM). Questa dedizione ci ha permesso di acquisire una comprensione profonda di questi strumenti rivoluzionari, fondamentale per la nostra missione di innovare nel settore dell’informatica. Per questo oggi ci addentreremo nei Benchmark e Performance degli LLM.

Ci proponiamo quindi di condividere le nostre conoscenze sugli LLM in modo che, leggendo i nostri contributi, possiate non solo familiarizzare con questi concetti ma anche comprendere il loro impatto e le loro applicazioni pratiche.

Consci delle preoccupazioni legate alla privacy che possono sorgere nell’utilizzo degli LLM online, abbiamo intrapreso un’analisi approfondita di vari modelli che si possono scaricare e utilizzare in locale, sottoponendoli a test di benchmark per identificare i più performanti e sicuri. Il nostro obiettivo è anche quello di garantirvi la tranquillità necessaria per l’utilizzo delle nuove tecnologie.

Cosa è un Large Language Model (LLM)?

Un Large Language Model (LLM rappresenta una tecnologia avanzata nell’ambito dell’intelligenza artificiale (AI), focalizzata sulla comprensione e sull’analisi del testo. Rispetto ai tradizionali algoritmi di machine learning, un LLM risulta più preciso, in grado di cogliere le complessità del linguaggio naturale. Questo livello di precisione è il risultato di un ampio processo di addestramento, che richiede grandi quantità di dati, quali libri e articoli, per acquisire una profonda comprensione delle strutture linguistiche. Grazie a questa preparazione, un LLM può generare risposte significative e fornire informazioni preziose, elaborando grandi quantità di testo. Questi modelli linguistici si sono diffusi notevolmente nelle attività di traduzione, risposta a domande e completamento di testi e, con ulteriori progressi, ci si aspetta che diventino ancora più potenti in futuro.

Un Large Language Model (LLM) è un tipo di programma di intelligenza artificiale (AI) che può riconoscere e generare testo, tra le altre mansioni. I LLM vengono addestrati su vasti insiemi di dati, da qui il nome “large” (grande). I LLM sono basati sul machine learning: in particolare, su un tipo di rete neurale chiamato modello di transformer.

In termini più semplici, un LLM è un programma informatico che è stato alimentato con esempi sufficienti per essere in grado di riconoscere e interpretare il linguaggio umano o altri tipi di dati complessi. Molti LLM vengono addestrati su dati raccolti da Internet – migliaia o milioni di gigabyte di testo. Tuttavia, la qualità dei campioni influisce su quanto bene i LLM impareranno il linguaggio naturale, quindi i programmatori di un LLM possono utilizzare un set di dati più selezionato.

Cos’è il tuning di un modello?

Successivamente, i LLM vengono ulteriormente addestrati attraverso un processo chiamato tuning: vengono regolati o personalizzati per svolgere una specifica mansione che il programmatore desidera, come interpretare domande e generare risposte, o tradurre testi da una lingua all’altra.

Questo processo particolare, il tuning del modello, consente anche di personalizzare o addestrare modelli che possono essere meno potenti rispetto a quelli LLM disponibili sul mercato, come ad esempio GPT-3.5. Tuttavia, se addestrati adeguatamente, tali modelli possono eccellere in compiti specifici anche meglio dei modelli LLM più potenti e generalizzati.

Vantaggi e limitazioni degli LLM

I Large Language Models (LLM) rappresentano una svolta nell’ambito del Natural Language Processing (NLP), rivoluzionando la capacità delle macchine AI di comprendere e interpretare il linguaggio umano.
Sono quindi capaci di rispondere a domande imprevedibili in linguaggio naturale e di elaborare dati per fornire risposte sensate. Con l’avvento di modelli come GPT-3.5, ChatGPT e BARD, gli strumenti basati sull’AI sono diventati più efficienti nella comprensione del linguaggio umano, migliorando così la capacità di dialogo e di generazione di informazioni dai dati.

Tuttavia, la loro affidabilità dipende dalla qualità dei dati che ricevono: se alimentati con informazioni false, forniranno risposte errate. Inoltre, possono creare informazioni false quando non sono in grado di produrre una risposta accurata, fenomeno noto come “hallucination”. La loro capacità generativa avanzata ha potenziato l’abilità di conversazione delle macchine AI, consentendo loro di analizzare grandi quantità di dati per fornire un feedback accurato a fronte dei prompt ricevuti.

Inoltre, la comprensione del linguaggio umano ha reso gli LLM ideali per i compiti monotoni o dispendiosi in termini di tempo, come l’automatizzazione delle transazioni finanziarie e l’elaborazione dei dati nel settore finanziario. Questo ha contribuito alla maggiore efficienza operativa delle organizzazioni a livello aziendale.

Gli LLM trovano impiego anche nelle traduzioni, contribuendo ad abbattere le barriere linguistiche e a rendere possibile una comunicazione interculturale accessibile.

Dal punto di vista della sicurezza, le applicazioni basate sugli LLM sono soggette a bug come qualsiasi altra applicazione e possono essere manipolate tramite input maligni per fornire risposte pericolose o non etiche. Infine, un problema di sicurezza con gli LLM è la possibilità che gli utenti carichino dati confidenziali nei modelli, esponendoli a rischi di divulgazione non autorizzata.

Per questo noi proponiamo sempre soluzioni locali costruite in casa, così da proteggere i vostri dati!

Definizioni Benchmark e Performance degli LLM

Machine Learning

Gli LLM, o Large Language Models, sono basati sul machine learning, una branca dell’intelligenza artificiale (AI) che consiste nell’alimentare un programma con grandi quantità di dati per addestrarlo a identificarne le caratteristiche senza l’intervento umano.

Deep Learning

In particolare, gli LLM utilizzano un tipo di machine learning chiamato deep learning. I modelli di deep learning sono in grado di addestrarsi autonomamente a riconoscere distinzioni senza l’intervento umano, anche se di solito è necessario un certo livello di regolazione da parte degli esseri umani.

Questi modelli di deep learning dopo aver analizzato trilioni di frasi, imparano abbastanza da prevedere come completare logicamente una frase incompleta, o addirittura generare frasi proprie.

Reti Neurali

Per abilitare questo tipo di apprendimento profondo, gli LLM si basano su reti neurali. Proprio come il cervello umano è composto da neuroni che si collegano e inviano segnali tra loro, una rete neurale artificiale è composta da nodi di rete che si connettono tra loro. Sono composte da diversi “strati”: uno strato di input, uno strato di output e uno o più strati intermedi. Gli strati passano informazioni solo se le loro uscite superano una certa soglia.

Transformer

I modelli di LLM utilizzano una specifica tipologia di reti neurali chiamate modelli transformer. Questi modelli sono in grado di apprendere il contesto. Utilizzano una tecnica matematica chiamata autoattenzione per individuare i sottili legami tra gli elementi di una sequenza. Ciò li rende migliori nell’interpretare il contesto rispetto ad altri tipi di machine learning. Questo permette loro di comprendere, ad esempio, come la fine di una frase si collega all’inizio e come le frasi di un paragrafo si relazionano tra loro.

Questo consente agli LLM di interpretare il linguaggio umano, anche quando è vago o male definito, organizzato in combinazioni non incontrate prima o contestualizzato in modi nuovi. Spiegato in poche parole, grazie ai transformer gli LLM “comprendono” la semantica nel senso che possono associare parole e concetti per il loro significato, avendoli visti raggruppati in quel modo milioni o miliardi di volte.

Benchmark e Performance degli LLM

Presso NetAI, abbiamo intrapreso un’analisi approfondita dei Large Language Models (LLM) locali per determinare la loro efficacia in applicazioni pratiche. Per fare ciò, abbiamo utilizzato il software GPT4All, sul quale è disponibile un articolo che ne illustra l’uso.

I test sono stati eseguiti su un computer dotato delle seguenti specifiche tecniche:

• CPU Intel Core i7 7500U 2.70GHz
• RAM DDR4 da 8GBytes
• SSD Gen 3 da 512GBytes.

Utilizzando GPT4All su questo hardware, abbiamo analizzato vari modelli, tra cui:

• Orca-mini-3b
• Mistral-7b
• Codellama-7b
• OpenHermes-2.5-Mistral-7B

Abbiamo valutato ognuno di questi modelli in base alla loro capacità in vari compiti, quali:

• Riassunto di testi
• Traduzione Linguistica
• Geneerazione di Codice
• Comprensione e Risposte a domande
• Generazione di Testo Creativo
• Riconoscimento di Intenti e Sentimenti
• Risoluzione di Problemi e Ragionamento

I criteri di valutazione adottati sono stati:

• Tempo di esecuzione del compito
• Velocità di generazione dei token
• Validità del Output

Benchmark e Performance degli LLM: Conclusioni

Dall’analisi è emerso che i modelli con un numero ridotto di parametri (circa 2 o 3 miliardi) tendono a essere meno precisi, sebbene ci siano eccezioni. Ad esempio, Orca-mini-3b non brilla per precisione nella maggior parte dei compiti, ma si dimostra efficace nella generazione di codice, fornendo risposte molto rapide e corrette.

Il modello che ha mostrato la maggiore precisione, riuscendo a eseguire correttamente una vasta gamma di compiti, è stato OpenHermes-2.5-Mistral-7B. Tuttavia, questo modello ha incontrato difficoltà nella risoluzione di problemi e ragionamento, un limite che possiamo riscontrare anche in modelli come GPT-3.5, che nonostante i 175 miliardi di parametri con cui è stato trainato, con quesiti medio-difficili non riesce comunque a risolverli.

Un altro modello particolarmente interessante è il Mistral-7b, che pur mostrando limitazioni nella risoluzione di problemi, ragionamento e nel riconoscimento di intenti e sentimenti, si è rivelato molto valido in altri ambiti.

Da sottolineare l’efficacia del modello Codellama-7b nella generazione di codice. Questo modello si distingue per la sua capacità di rimanere conciso, evitando di prolungarsi inutilmente, a differenza di altri modelli che tendono a generare codice corretto ma eccessivamente verboso e, in alcuni casi, superfluo.

In conclusione, la nostra ricerca ha confermato l’importanza di scegliere il modello giusto in base al compito specifico, valutando attentamente le prestazioni in termini di tempo, efficienza e precisione del risultato. Se ti interessa approfondire scrivi nell’apposito modulo in home page!