Large Language Model (LLM): cosa sono e come funzionano

Questa tecnologia è molto più di un semplice strumento informatico: si tratta di una sorta di “cervello digitale”, capace di comprendere e generare linguaggio umano principalmente sotto forma di testo. Ma, se integrati in sistemi più avanzati, i LLM permettono di creare anche immagini, suoni, codice o di analizzare dati e video.

A stupire è la sorprendente fluidità, quasi paragonabile a quella umana: ciò è dovuto alle enormi quantità di linguaggio reale con cui i LLM vengono addestrati. Ciò conferisce a questi sistemi una straordinaria capacità di imitare stile, tono e coerenza: una sorta di ponte tra il linguaggio umano e l’intelligenza artificiale. Un ponte che ci aiuta ad addentrarci in nuove frontiere del sapere e della comunicazione, esplorandole e facendole pian piano nostre.

Large Language Model: cosa sono e perché sono “intelligenti” 

Un Large Language Model è un modello di intelligenza artificiale addestrato su enormi quantità di testo raccolto da libri, articoli, forum, dialoghi e altre fonti del web. Il termine “large” non fa riferimento solo all’enorme quantità di dati, ma anche alla dimensione del modello stesso: ChatGPT, ad esempio, è composto da centinaia di miliardi di parametri. Chiaramente, un maggior numero di parametri corrisponde ad una maggiore finezza nel cogliere le varie sfumature.

Il risultato di questo “addestramento” è un sistema in grado di produrre testi coerenti, rispondere a domande, tradurre lingue, scrivere poesie, suggerire codice, riassumere documenti e così via. Per comprendere come funziona il principio di apprendimento dei LLM basta pensare a come gli esseri umani imparano a parlare, a leggere e a scrivere. Lo facciamo osservando gli altri, ascoltando, cimentandoci nella lettura: accumuliamo esperienza linguistica, riconosciamo schemi, costruiamo connessioni tra parole, concetti, contesti. I Large Language Models fanno qualcosa di simile, solo su una scala esorbitante.

Large Language Model: funzionamento e curiosità 

I Large Language Model sono un po’ come una gigantesca libreria piena zeppa di tomi, articoli, dialoghi, pagine web, racconti, istruzioni, persino poesie. È come se il modello fosse un pozzo di scienza instancabile e inesauribile, che ha trascorso anni e anni a leggere e rileggere tutto questo materiale, imparando a memoria non solo le parole, ma anche come le persone le usano in contesti diversi.

Certo, sostituire del tutto la mente umana non è ancora possibile. Un LLM, infatti, non risponde pensando come farebbe un uomo, ma calcolando: tra tutte le possibili parole che potrebbero assemblarsi, qual è quella più probabile in base ad un dato contesto? Negli strati di reti neurali che compongono il sistema, ogni parola ricevuta come input viene trasformata in una sorta di vettore, cioè una rappresentazione numerica. E così, i Large Language Model riescono a praticare analogie e connessioni semantiche che ricordano il ragionamento umano. Ma, appunto, si tratta di relazioni calcolate matematicamente, non di “pensieri” veri e propri.

Cosa si intende per “intelligenza”? Interrogativi e limiti dei LLM 

Ciò che rende affascinanti i Large Language Model non è solo la tecnologia in sé, ma il modo in cui stanno cambiando il nostro rapporto con le macchine e con il linguaggio stesso. Un tempo i computer rispondevano con codici, numeri, istruzioni rigide: oggi, grazie a questi modelli, possiamo dialogare con un sistema che interagisce nel vero senso della parola, comprendendo tono, sfumature, domande implicite. È un cambiamento rivoluzionario, epocale, che apre scenari entusiasmanti ma anche interrogativi etici e sociali.

Come accennato, un LLM non ha coscienza né intuito nel senso umano del termine. Funziona sulla base di probabilità: quando gli somministriamo una frase, lui calcola qual è la parola più probabile da inserire dopo, poi quella successiva, e così via. Eppure, il modo in cui queste probabilità vengono calcolate si dimostra talmente raffinato da sembrare quasi umano. Un nodo, però, resta irrisolto: i LLM non sanno se ciò che dicono è vero, e rischiano di suonare convincenti anche quando sbagliano. Ecco perché è importante usarli come strumenti, non prenderli come autorità infallibili. Spetta a noi decidere come, e perché, servirci di questa nuova forma di intelligenza.