In questo tutorial, analizzeremo i migliori modelli di linguaggio di grandi dimensioni attualmente disponibili. Attraverso un'analisi sistematica, descriveremo diversi dei modelli più popolari, mettendo in evidenza le loro caratteristiche, punti di forza e debolezze. Ci concentreremo esclusivamente sui sistemi generativi basati su LLM, poiché confrontare LLM con scopi diversi non sarebbe significativo.
I modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) rappresentano un'importante evoluzione nel campo dell'intelligenza artificiale e del machine learning. Questi modelli, addestrati su enormi quantità di dati testuali, sono in grado di comprendere e generare testo in modo sorprendentemente umano. Tra i più noti ci sono GPT-4, sviluppato da OpenAI, e Gemini, sviluppato da Google, ognuno con le proprie peculiarità e utilizzi specifici.
L'obiettivo di questo articolo è fornire ai lettori un'idea chiara di quale modello LLM potrebbe meglio soddisfare le loro esigenze specifiche. Con una comprensione approfondita delle funzionalità e delle limitazioni di ciascun modello, sarà possibile fare una scelta informata su quale tecnologia adottare per progetti di elaborazione del linguaggio naturale, chatbot, traduzioni automatiche, e molte altre applicazioni.
Cosa Sono i Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni?
I Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLM) sono sistemi avanzati di intelligenza artificiale che comprendono e generano testo simile a quello umano. Questi modelli vengono addestrati su enormi quantità di dati testuali per apprendere i modelli, le strutture e le sfumature del linguaggio. Utilizzano tecniche di deep learning per processare e generare testo, in particolare varianti di reti neurali come i Transformer. Inoltre, questi modelli possiedono parametri che vanno da poche centinaia di milioni a qualche centinaio di trilioni, motivo per cui li chiamiamo "grandi".
L'architettura dei Transformer, introdotta con il modello di Google BERT, ha rivoluzionato il modo in cui i modelli di linguaggio vengono sviluppati. Questi modelli possono eseguire compiti complessi come il completamento del testo, la traduzione linguistica, e la generazione di contenuti originali. Le loro capacità avanzate derivano dalla loro capacità di gestire il contesto del testo in modo molto più efficace rispetto ai modelli precedenti. Ad esempio, GPT-4 può generare paragrafi interi di testo coerente basandosi su un breve prompt iniziale, dimostrando una comprensione profonda del linguaggio naturale.
Applicazioni Pratiche dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni
I LLM hanno una vasta gamma di applicazioni in vari settori e domini. Alcuni degli usi più comuni includono:
Chatbot: I LLM possono conversare con gli utenti, rispondere a domande, fornire supporto clienti e assistere con diverse attività. Ad esempio, molte aziende utilizzano chatbot avanzati basati su LLM per migliorare l'esperienza del cliente, automatizzare le risposte alle domande frequenti e offrire assistenza personalizzata 24/7.
Traduzione linguistica: Questi modelli sono molto efficaci nel tradurre testo tra diverse lingue con alta precisione. Strumenti come Google Translate utilizzano modelli di linguaggio avanzati per offrire traduzioni più accurate e naturali rispetto ai metodi tradizionali.
Riassunto del testo: I modelli LLM possono processare documenti testuali lunghi e convertirli in riassunti concisi, preservando le informazioni chiave e il significato. Questa funzionalità è particolarmente utile per i professionisti che devono analizzare grandi quantità di dati testuali in tempi ridotti.
Estrazione e scoperta di conoscenze: Oltre a riassumere i testi, gli LLM possono analizzare documenti estesi per estrarre informazioni e intuizioni preziose. Successivamente, possono fare brainstorming e agire come partner collaborativi per compiti di risoluzione dei problemi, aiutando ricercatori e analisti a identificare nuove connessioni e tendenze.
Generazione di codice: I LLM possono generare frammenti di codice o assistere gli sviluppatori nella scrittura di software comprendendo descrizioni in linguaggio naturale dei compiti di programmazione. Strumenti come GitHub Copilot utilizzano modelli di linguaggio per suggerire completamenti di codice e aiutare nella risoluzione di problemi di sviluppo.
Con queste applicazioni, è chiaro che i modelli di linguaggio di grandi dimensioni hanno il potenziale per rivoluzionare molte industrie, migliorando l'efficienza, la creatività e la capacità di innovazione.
Selezione dei Modelli Migliori LLM
La scelta dei modelli da analizzare si basa sul ranking attuale della leaderboard di LMSYS. Questa piattaforma funge da punto di riferimento crowdsourced, raccogliendo voti basati sulle preferenze umane per classificare i vari modelli attraverso un sistema di rating Elo. Gli utenti possono partecipare al processo di valutazione votando le performance di diversi LLM. Dopo aver inserito un prompt, il sistema seleziona casualmente due modelli, elabora il prompt e risponde anonimamente all'utente, che poi vota su quale modello ha performato meglio. Solo dopo il voto, il sistema rivela i nomi dei modelli (Hugging Face) (LMSYS Org).
Dinamicità del Campo dei LLM
Il mondo degli LLM è estremamente competitivo. Nuovi modelli vengono introdotti ogni mese, rendendo il campo sempre più dinamico e in costante evoluzione. Questa competizione incessante porta a frequenti aggiornamenti e patch, garantendo che solo le famiglie di modelli leader mantengano posizioni di rilievo nel lungo periodo. Nonostante questa fluidità, alcuni modelli e piattaforme emergono costantemente come leader grazie alle loro performance superiori e alla capacità di adattarsi rapidamente alle nuove esigenze e richieste degli utenti.
Migliori Modelli LLM
Tra i modelli più potenti attualmente disponibili, troviamo:
GPT-4 di OpenAI, noto per la sua capacità di comprendere e generare testo con un alto livello di accuratezza.
LLaMA-13B di Meta, che ha dimostrato notevoli capacità in vari contesti di utilizzo.
Vicuna di LMSYS, che è una versione fine-tuned del modello LLaMA di Meta, raggiungendo il 90% della qualità di ChatGPT e Bard
Questi modelli vengono costantemente testati e valutati utilizzando set di domande multi-turn come il MT-Bench, che valuta la capacità dei modelli di seguire istruzioni e mantenere la coerenza in dialoghi prolungati
In conclusione, sebbene la lista dei migliori modelli possa variare con l'introduzione di nuove tecnologie e aggiornamenti, alcuni leader del settore continuano a mantenere posizioni di rilievo grazie alle loro superiori capacità di elaborazione del linguaggio e adattabilità.
GPT di OpenAI
OpenAI è un laboratorio di ricerca leader nel campo dell'intelligenza artificiale, impegnato nello sviluppo e nella promozione di sistemi di IA user-friendly. Una delle sue creazioni più notevoli è ChatGPT, un modello LLM pionieristico basato sull'architettura GPT, progettato per impegnarsi in conversazioni simili a quelle umane e assistere gli utenti in vari compiti. ChatGPT ha fatto la storia diventando l'app con la crescita più rapida al momento del suo rilascio, attirando oltre 100 milioni di utenti mensili in soli due mesi, superando piattaforme popolari come TikTok e Instagram.
I modelli LLM più potenti di OpenAI includono:
gpt-4-turbo-2024-04-09: Questo modello GPT-4 Turbo con capacità di visione può gestire richieste di visione utilizzando la modalità JSON e la chiamata di funzioni. Ha una finestra di contesto di 128k token e restituisce un massimo di 4.096 token di output. È stato addestrato con dati fino a dicembre 2023.
gpt-4-1106-preview: Questo modello GPT-4 Turbo in anteprima presenta un miglioramento nel seguire le istruzioni, modalità JSON, output riproducibili, chiamata di funzioni parallela e altro. Ha una finestra di contesto di 128k token, restituisce un massimo di 4.096 token di output ed è addestrato con dati fino ad aprile 2023.
gpt-4-0125-preview: Progettato per ridurre i casi di "pigrizia" dove il modello non completa un compito. Ha una finestra di contesto di 128k token e restituisce un massimo di 4.096 token di output. È addestrato con dati fino a dicembre 2023.
gpt-4-0613: Snapshot del GPT-4 dal 13 giugno 2023 con supporto migliorato per la chiamata di funzioni. Consigliato come sostituto del modello ritirato gpt-4-0314. Ha una finestra di contesto di 8192 token ed è addestrato con dati fino a settembre 2021.
gpt-4o : l'ultimo della famiglia..
Claude di Anthropic
Anthropic è una startup di intelligenza artificiale fondata da ex membri di OpenAI nel 2021. Da allora, ha raccolto finanziamenti da numerosi fondi di venture capital e grandi aziende, tra cui Amazon e Google. Anthropic si concentra sulla creazione di sistemi di IA affidabili, con un forte accento sulla sicurezza dell'IA e considerazioni etiche. Questi modelli sono disponibili su claude.ai e tramite l'API di Claude, accessibili in oltre 150 paesi.
I modelli LLM più potenti di Anthropic includono:
Claude 3 Opus: Il modello più intelligente di Anthropic, potente quanto gpt-4-turbo-2024-04-09 e gpt-4-1106-preview secondo il ranking di LMSYS. Può elaborare una vasta gamma di formati visivi, tra cui foto, grafici, diagrammi tecnici e supporta 200k token in un input, e per alcuni clienti, può arrivare fino a 1 milione di token.
Claude 3 Sonnet: Leggermente meno potente di Opus ma comunque tra i primi 5 nella classifica LMSYS. Trova un equilibrio ideale tra intelligenza e velocità, particolarmente per i carichi di lavoro aziendali. È anche più conveniente rispetto ad altri modelli con intelligenza simile.
Claude 3 Haiku: Il modello più veloce della famiglia Claude e tra i primi 10 nella classifica LMSYS. Supporta 200k token di input come gli altri modelli Claude ed è ideale per compiti che richiedono un risparmio sui costi.
Gemini di Google
Gemini è una famiglia di LLM creata da Google DeepMind. Questi LLM sono multimodali, il che significa che possono elaborare informazioni da più modalità, inclusi testo, immagini, audio e video. Gemini è in grado di affrontare molti problemi interessanti, uno dei quali è il ragionamento utilizzando diverse modalità, come l'intero film. In particolare, la comprensione del contesto lungo di un intero film è una funzione sperimentale che i ricercatori di Google hanno testato con Gemini 1.5 Pro.
I modelli LLM più potenti di Google includono:
Gemini Ultra: Il modello più capace e grande per compiti altamente complessi. Non ha un ranking LMSYS per motivi sconosciuti. Google afferma che questo è il primo modello a superare gli esperti umani nei benchmark MMLU. Inoltre, Google afferma che questo modello supera GPT-4 nella maggior parte dei benchmark LLM comuni.
Gemini Pro 1.0: Tra i primi cinque modelli nella classifica LMSYS. È disponibile online come modello predefinito.
Questi modelli rappresentano lo stato dell'arte nell'ambito dei LLM e continuano a evolversi rapidamente con nuovi sviluppi e miglioramenti costanti.
Mistral di Mistral AI
Mistral AI è un'azienda francese fondata nell'aprile del 2023 da ex dipendenti di Meta e Google DeepMind. L'azienda si dedica alla produzione di LLM open-source, sottolineando l'importanza del software open-source e come risposta ai modelli proprietari. Mistral AI mira a democratizzare l'accesso a potenti strumenti di intelligenza artificiale, rendendo i loro modelli disponibili per la comunità globale.
I modelli LLM più potenti di Mistral AI includono:
Mistral Large: Questo modello è rinomato per le sue capacità di ragionamento di alto livello per compiti complessi. È considerato uno dei migliori LLM attualmente disponibili, grazie alla sua capacità di comprendere e generare testo con elevata precisione e coerenza.
Mixtral 8x22B Instruct: Uno dei modelli open-source più potenti. Ha una finestra di contesto di 64k token ed è fluente in inglese, francese, italiano, tedesco e spagnolo, mostrando anche una notevole competenza nella programmazione. Questo modello è particolarmente utile per applicazioni che richiedono una comprensione multi-linguistica e capacità di elaborazione del codice.
Llama di Meta
Llama (Large Language Model Meta AI) è una famiglia di LLM autoregressivi rilasciati da Meta AI a partire da febbraio 2023. Meta ha reso tutti i modelli open-source, con i pesi disponibili online, il che li ha resi molto popolari nella comunità. I modelli Llama sono addestrati su una vasta gamma di dataset, inclusi pagine web, repository open-source di GitHub, Wikipedia in 20 lingue diverse, libri di pubblico dominio, codice LaTeX da articoli su ArXiv e domande e risposte di Stack Exchange.
I modelli LLM più potenti di Meta includono:
Llama 3 70b Instruct: Questo è il modello open-source più potente di Meta, attualmente classificato tra i primi 5 nell'arena LMSYS. Ha 70 miliardi di parametri e una finestra di contesto di 8k token. La sua capacità di gestire compiti complessi e di comprendere ampi contesti lo rende un modello di punta per molte applicazioni.
Llama 3 8b Instruct: Un modello Llama più piccolo ma comunque potente con 8 miliardi di parametri. Questo modello offre un buon equilibrio tra capacità computazionale e requisiti di risorse, rendendolo adatto per applicazioni che richiedono efficienza e prestazioni elevate.
Questi modelli rappresentano lo stato dell'arte nell'ambito degli LLM e continuano a evolversi rapidamente, con costanti sviluppi e miglioramenti che ne accrescono ulteriormente le capacità e l'affidabilità.
Confronto dei Migliori Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni
Per il confronto, utilizzeremo la classifica LLSYS e alcuni benchmark comuni degli LLM riportati dalle aziende. La classifica LLSYS è dinamica e i numeri cambiano quotidianamente. Per questo motivo, utilizzeremo le categorie "top 5", "top 10" e "top 15" come misurazione.
Alcuni dei benchmark comuni per gli LLM includono:
Massive Multi-task Language Understanding (MMLU): L'MMLU serve come metodo standardizzato per valutare le prestazioni dell'IA in compiti che vanno dalla matematica semplice al ragionamento legale complesso. Copre 57 materie attraverso le STEM, le scienze umane, le scienze sociali e altro, con difficoltà che vanno dal livello elementare a quello professionale avanzato.
HellaSwag: Il benchmark HellaSwag è progettato per valutare le capacità di ragionamento comune dei modelli linguistici. Il dataset consiste in una serie di frasi, ciascuna seguita da una domanda che richiede di comprendere il contesto e ragionare sugli esiti potenziali.
MATH: Include un dataset di 12.500 problemi matematici. Copre vari argomenti, tra cui algebra, calcolo, statistica, geometria e algebra lineare.
HumanEval: Il benchmark HumanEval è uno strumento progettato per valutare la correttezza funzionale del codice generato dagli LLM. Misura le prestazioni degli LLM nei compiti di generazione di codice valutando la probabilità che il codice generato superi un set di test unitari.
In aggiunta a questi benchmark, ci sono tecniche di prompting utilizzate durante la valutazione. Le più comuni includono:
0-shot: Si pone una domanda senza fornire alcun esempio al modello.
1-shot: Si fornisce un singolo esempio al modello. Ad esempio, "Usando questo Esempio 1 come riferimento, rispondi alla Domanda 1".
k-shot: Come 1-shot ma utilizzando k esempi.
La tabella che mostra un confronto tra i modelli presentati è la seguente:
Modello | Finestra di contesto di input | Massimo contesto di output | Data di rilascio | Prezzo per milione di token di input | Prezzo per milione di token di output | LLSYS | MMLU (5-shot) | HellaSwag (10-shot) | MATH (4-shot) | HumanEval (0-shot) |
gpt-4-turbo-2024-04-09 | 128k | 4096 | 09-04-2024 | 10$ | 30$ | Top 5 | – | – | – | – |
gpt-4-1106-preview | 128k | 4096 | 06-11-2023 | 10$ | 30$ | Top 5 | – | – | – | – |
gpt-4-0125-preview | 128k | 4096 | 25-01-2024 | 10$ | 30$ | Top 5 | – | – | – | – |
gpt-4-0613 | 8192 | 8192 | 13-01-2023 | 30$ | 60$ | Top 15 | – | – | – | – |
Claude 3 Opus | 200k | 4096 | 03-04-2024 | 15$ | 75$ | Top 5 | 86.8% | 95.4% | 61.0% | 84.9% |
Claude 3 Sonnet | 200k | 4096 | 03-04-2024 | 3$ | 15$ | Top 5 | 79.0% | 89.0% | 40.5% | 73.0% |
Claude 3 Haiku | 200k | 4096 | 13-04-2024 | 0.25$ | 1.25$ | Top 10 | 75.2% | 85.9% | 40.9% | 75.9% |
Gemini Ultra | 32.8k | 8192 | – | – | – | – | 83.7% | 87.8% | 53.2% | 74.4% |
Gemini Pro 1.0 | 32.8k | 8192 | 13-12-2023 | 0.13$ | 0.38$ | Top 5 | 71.8% | 84.7% | 32.6% | 67.7% |
Mistral Large | 32k | 4096 | 26-02-2024 | 8$ | 8$ | Top 15 | 81.2% | 89.2% | – | 45.1% |
Mixtral 8x22B Instruct | 64k | – | 17-04-2024 | open-source | open-source | Top 15 | 77.75% | 88.5% | – | 45.1% |
Llama 3 70b Instruct | 8k | 8k | 18-04-2024 | open-source | open-source | Top 5 | 82.0% | – | 50.4% | 81.7% |
Llama 3 8b Instruct | 8k | 8k | 18-04-2024 | open-source | open-source | Top 15 | 68.4% | – | 30.0% | 62.2% |
Da notare che in questa tabella i modelli GPT-4 non hanno valori per i benchmark comuni, ma in molti documenti altre piattaforme LLM tendono a confrontare i loro risultati con GPT-4. Questo perché la versione di GPT-4 menzionata nei documenti originali con benchmark comuni LLM è obsoleta e ritirata da OpenAI.
Conclusione
In questo articolo, abbiamo presentato alcuni dei modelli di LLM più potenti e delle piattaforme attualmente disponibili. Abbiamo presentato un confronto completo utilizzando alcuni parametri dei modelli, il costo e i benchmark popolari degli LLM.
Da quanto abbiamo visto, ci sono molti modelli di linguaggio diversi, ciascuno progettato per scopi differenti. Alcuni sono estremamente potenti, altri sono economici e alcuni sono gratuiti e open-source per chiunque. È affascinante vedere quante opzioni abbiamo, a seconda delle nostre esigenze.
Col passare del tempo, probabilmente vedremo l'emergere di nuovi modelli, offrendo ulteriori opzioni basate su ciò di cui abbiamo bisogno e su ciò che possiamo permetterci.
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