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Il Futuro del Mercato Assicurativo Italiano

Molti clienti ci stanno chiedendo di aiutarli ad orientarsi nella terminologia utilizzata per descrivere i vari modelli di Intelligenza Artificiale, tanto di moda in questi ultimi mesi. Alcuni di questi termini è probabile che entreranno a breve nel linguaggio corrente tecnico aziendale, uscendo dai ristretti circoli degli addetti ai lavori. Partiamo da LLM, l’acronimo Large Language Model, ovvero Modello di Linguaggio di Grandi dimensioni.

I Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLM) sono come dei libri magici molto, molto grossi che hanno letto quasi tutto quello che c’è da sapere nel mondo. Questi libri non solo sanno un sacco di cose, ma sanno anche come parlare e scrivere quasi come le persone.

Quando fai una domanda a uno di questi libri, loro non si limitano a ripetere qualcosa che hanno letto da qualche parte; invece, pensano a tutto quello che sanno, mescolano le informazioni in un modo che abbia senso e ti danno una risposta che sembra quasi come se fosse stata scritta o detta da una persona vera.

Ad esempio, se chiedessi a uno di questi libri magici di raccontarti una storia su un gatto che vive in una città di gatti astronauti, il libro non si limiterebbe a cercare una storia che ha già letto. Invece, userebbe tutto quello che sa sui gatti, sugli astronauti e sulle storie per inventare una nuova storia tutta per te.

Quindi, in poche parole, i LLM sono come degli enormi libri magici che possono scrivere e parlare, inventando risposte e storie basandosi su una quantità incredibilmente vasta di cose che hanno “letto” su internet. Immaginiamo ora che ogni Modello di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLM) sia come un cuoco in una grande cucina di un ristorante.

Anche se tutti i cuochi lavorano nella stessa cucina e hanno accesso agli stessi ingredienti (informazioni), ognuno di loro ha le sue specialità, tecniche e ricette segrete che lo rendono unico.

Quanti Piatti (Risposte) Possono Preparare. Alcuni cuochi (LLM) possono preparare un sacco di piatti diversi perché hanno imparato molte ricette (informazioni). Altri potrebbero specializzarsi in meno piatti, ma farli eccezionalmente bene.

Quali Ingredienti Usano. Tutti i cuochi usano ingredienti (dati), ma alcuni hanno accesso a ingredienti più rari o esotici (dati specializzati) che permettono loro di preparare piatti (risposte) che gli altri cuochi non possono fare.

Quanto Velocemente Preparano un Piatto. Alcuni cuochi sono incredibilmente veloci e possono preparare un piatto in pochi minuti, mentre altri prendono più tempo, dedicando più attenzione ai dettagli per assicurarsi che ogni piatto sia perfetto.

La Presentazione del Piatto. Anche se due cuochi preparano lo stesso piatto usando gli stessi ingredienti, la presentazione finale (la formulazione della risposta) può essere molto diversa. Alcuni cuochi potrebbero avere uno stile più elegante, mentre altri preferiscono un aspetto più casalingo e accogliente.

L’Esperienza Specifica. Alcuni cuochi (LLM) hanno molta esperienza in un certo tipo di cucina (argomento o settore), come la cucina italiana o giapponese, il che li rende particolarmente bravi a preparare piatti di quel tipo.

Le Nuove Ricette che Inventano. Infine, alcuni cuochi sono molto creativi e amano sperimentare, inventando nuove ricette che nessuno ha mai assaggiato prima. Altri preferiscono attenersi alle ricette classiche, garantendo che i piatti siano sempre di alta qualità ma forse meno sorprendenti.

Quindi, quando scegliamo un cuoco (LLM) per aiutarci a preparare il nostro pasto (rispondere a una domanda), pensiamo a cosa vogliamo mangiare, quanto tempo abbiamo, e se vogliamo qualcosa di classico o di completamente nuovo. Questo è ciò che differenzia i vari modelli di LLM: le loro specialità, velocità, creatività e il tipo di “piatti” che sono in grado di preparare.

Detto in altri termini, quindi, un Modello di Linguaggio di Grandi dimensioni è un tipo di modello di IA che utilizza tecniche di deep learning per analizzare dataset massivi per analizzare e generare risposte con un linguaggio simile a quello umano.
Gli LLM possono generalmente essere caratterizzati dai seguenti parametri:
• dimensione del dataset di addestramento
• costo di addestramento (potenza computazionale)
• dimensione del modello (parametri)
• prestazioni dopo l’addestramento (quanto bene il modello è in grado di rispondere a una domanda specifica).

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