Guida alla messa a punto del modello LLM per le imprese
Segui i link per le soluzioni specifiche alle sfide di output del tuo LLM. Se il tuo LLM:
- Non ha accesso ai fatti necessari nel tuo dominio, addestra un nuovo LLM , passa a uno specifico per il dominio oppure usa RAG per recuperare i fatti
- Dispone di informazioni rilevanti ma deve rispondere con uno stile e un tono diversi, seguire determinati formati di output o utilizzare determinati strumenti, quindi:
- Innanzitutto, sfruttate l'ingegneria dei tempi rapidi o la concatenazione dei tempi rapidi per migliorare i risultati
- Se non funzionano, la messa a punto di LLM è l'approccio giusto. Puoi utilizzare il servizio del tuo fornitore di LLM o mettere a punto LLM open source on-premise .
La diffusione dei modelli linguistici su larga scala (LLM) ha migliorato la nostra capacità di elaborare il linguaggio umano . Tuttavia, il loro addestramento generico spesso si traduce in prestazioni non ottimali per compiti specifici.
Per superare questa limitazione, vengono impiegati metodi di messa a punto per adattare i LLM alle esigenze specifiche dei diversi settori applicativi.
Che cos'è la messa a punto LLM?
La messa a punto di un modello linguistico di grandi dimensioni consiste nell'adattare un modello pre-addestrato per eseguire compiti specifici o per adattarsi in modo più efficace a un particolare dominio. Il processo prevede un ulteriore addestramento del modello su un set di dati più piccolo e mirato, pertinente al compito o all'argomento desiderato.
Il modello linguistico originale, di grandi dimensioni, viene pre-addestrato su enormi quantità di dati testuali eterogenei, il che gli consente di apprendere la comprensione generale della lingua, la grammatica e il contesto. La fase di fine-tuning sfrutta questa conoscenza generale e perfeziona il modello per ottenere prestazioni e comprensione migliori in un dominio specifico.
Figura 2: Capacità di un LLM dopo la messa a punto. 1
Ad esempio, un modello linguistico di grandi dimensioni potrebbe essere ottimizzato per attività come l'analisi del sentiment nelle recensioni dei prodotti, la previsione dei prezzi azionari in base alle notizie finanziarie o l'identificazione dei sintomi di malattie nei testi medici.
Questo processo personalizza il comportamento del modello, consentendogli di generare output più accurati e contestualmente rilevanti per attività quali:
- Analisi del sentiment .
- Sviluppo di chatbot .
- Risposta alle domande.
Come perfezionare i modelli LLM
1. Preparazione del set di dati
Poiché i modelli lineari basati su entità (LLM) vengono pre-addestrati su un dataset fisso, non sono in grado di gestire eventi in tempo reale. Per mantenere aggiornati questi modelli e migliorarne le prestazioni su argomenti specifici e in continua evoluzione, le aziende utilizzano dati web in tempo reale. Questi dati sono fondamentali per due motivi principali: contribuiscono all'allineamento con il dominio e riducono le allucinazioni.
1.1. Allineamento e rilevanza del dominio:
L'utilizzo di dati reperiti sul web consente alle aziende di perfezionare i modelli di business legali (LLM) basandosi sulle informazioni più aggiornate e pertinenti per il loro settore. Ad esempio, un'azienda di tecnologia legale potrebbe utilizzare web crawler per raccogliere sentenze recenti e blog legali.
Questi dati specifici del dominio garantiscono che il modello ottimizzato comprenda la terminologia aggiornata e il contesto del settore, elementi spesso assenti nei dataset statici disponibili pubblicamente. Questo processo è fondamentale per trasformare un modello pre-addestrato di uso generale in un esperto in un campo specifico.
1.2. Riduzione delle allucinazioni:
Le allucinazioni si verificano quando un modello di apprendimento automatico (LLM) genera informazioni plausibili ma fattualmente errate. Affinando un LLM con dati reali di alta qualità provenienti dal web, gli si fornisce una fonte di verità affidabile.
Questo rende il modello meno propenso a inventare informazioni durante l'inferenza e contribuisce a generare risposte più accurate e affidabili. Tale processo garantisce che gli output del modello siano basati sulla realtà piuttosto che su contenuti inventati.
Le aziende utilizzano strumenti interni di web scraping o fornitori terzi per raccogliere dati dai siti web. I dati di addestramento raccolti vengono quindi elaborati e utilizzati per perfezionare il modello LLM.
Integrando costantemente nuovi dati web, le aziende possono garantire che i loro modelli, dopo un'attenta messa a punto, rimangano pertinenti e accurati, ottenendo così un significativo vantaggio competitivo.
Lo studio OpenAI afferma che ogni raddoppio della dimensione del dataset porta a un aumento lineare della qualità del modello. 2
2. Scelta di un modello di base e di un metodo di messa a punto
La scelta del modello di base e del metodo di fine-tuning più appropriati dipende dal compito specifico e dai dati disponibili. Esistono diversi fornitori di LLM tra cui scegliere, tra cui OpenAI, Alphabet e Meta, ognuno con i propri punti di forza e di debolezza. Anche il metodo di fine-tuning può variare in base al compito e ai dati, come ad esempio il transfer learning, il fine-tuning sequenziale o il fine-tuning specifico per il compito.
Nella scelta del modello base, è opportuno considerare:
- Se l'infrastruttura tecnica è adatta alla potenza di calcolo richiesta per la messa a punto
- Se il modello è adatto al tuo compito specifico
- Dimensioni di input e output del modello
- Dimensione del tuo set di dati
3. Messa a punto
La messa a punto (fine-tuning) adatta i modelli LLM pre-addestrati a compiti specifici o esigenze organizzative, sia attraverso servizi gestiti offerti dai fornitori di modelli, sia modificando direttamente modelli open source utilizzando dati specifici per il compito e strumenti MLOps.
Servizio di ottimizzazione per modelli closed-source
La maggior parte degli LLM (ad esempio OpenAI's GPT-5 , Google Gemini) offrono servizi di fine-tuning. 3 Anthropic ha collaborato con Amazon Bedrock per la messa a punto. 4
Ad esempio, Vertex AI supporta molteplici approcci di ottimizzazione del modello, offrendo agli sviluppatori flessibilità nella personalizzazione del comportamento del modello, andando oltre la semplice messa a punto di base:
- Ottimizzazione supervisionata: addestrare un modello con esempi etichettati in modo che impari a produrre gli output desiderati per compiti specifici.
- Sintonizzazione delle preferenze: un approccio di sintonizzazione distinto che si basa sulla sintonizzazione fine supervisionata utilizzando dati sulle preferenze umane per insegnare ai modelli a generare output più graditi sulla base di feedback a coppie piuttosto che di etichette esplicite.
- Punti di controllo e ottimizzazione continua: strumenti per salvare i progressi o estendere un modello ottimizzato esistente con più dati o cicli di addestramento. 5
Il prezzo del fine-tuning dipende dal modello e dai token utilizzati. In genere, per il livello predefinito di fine-tuning (ovvero, 4 epoche), i prezzi si aggirano su pochi dollari per milione di token. 6
Messa a punto di modelli open source
Poiché i pesi del modello sono disponibili nei modelli open source, le aziende possono perfezionare i modelli open source in locale senza esporre i propri set di dati ai fornitori di LLM.
I passaggi per perfezionare i modelli open source includono:
- Caricamento del modello pre-addestrato: una volta selezionati il modello LLM e il metodo di fine-tuning, è necessario caricare il modello pre-addestrato in memoria.
- Questo passaggio inizializza i pesi del modello in base ai valori pre-addestrati, il che velocizza il processo di fine-tuning e garantisce che il modello abbia già appreso la comprensione generale del linguaggio.
- La messa a punto (fine-tuning) prevede l'addestramento del modello LLM pre-addestrato sul dataset specifico per l'attività. Il processo di addestramento consiste nell'ottimizzazione dei pesi e dei parametri del modello per minimizzare la funzione di perdita e migliorarne le prestazioni nell'attività.
Il processo di ottimizzazione prevede in genere cicli iterativi di addestramento. Per ottimizzare le prestazioni, gli sviluppatori devono regolare configurazioni come il tasso di apprendimento o la dimensione del batch. Strumenti come Weights & Biases (Sweeps) automatizzano questa ricerca di iperparametri, visualizzando l'impatto delle diverse variabili sulla convergenza del modello, in modo che i team possano selezionare la configurazione migliore senza dover ricorrere a tentativi ed errori manuali.
Ad esempio, i modelli Llama possono essere ottimizzati in modo economico con approcci di ottimizzazione efficiente dei parametri (PEFT). 7
Le aziende possono sfruttare le proprie piattaforme MLOps o LLMOps per perfezionare i modelli.
Ad esempio, l'utilizzo di una piattaforma che funga da sistema di registrazione (come Weights & Biases) consente alle aziende di tracciare ogni esecuzione dell'addestramento, registrare le metriche di sistema (utilizzo della GPU) e versionare i checkpoint del modello risultante in un registro centrale. Ciò garantisce che, anche quando si addestrano modelli open source in locale, il flusso di lavoro rimanga riproducibile e collaborativo.
Messa a punto di modelli a pesi aperti
I modelli Openweight sono disponibili pubblicamente e gli utenti possono scaricarli ed eseguirli localmente (o sulla propria infrastruttura cloud) senza dover ricorrere a un'API.
Si differenziano dai modelli open-source perché questi ultimi in genere implicano che l'intero codice di addestramento, i dettagli dei dati e i termini di licenza consentano la modifica e la ridistribuzione. I modelli open-weight possono rilasciare i pesi, ma mantengono riservate alcune parti della pipeline di addestramento, del dataset o dei diritti di utilizzo.
Poiché i pesi sono accessibili, i modelli open-weight possono essere ottimizzati direttamente continuando l'addestramento su set di dati personalizzati (ad esempio, ottimizzazione supervisionata, metodi LoRA/PEFT), consentendo alle organizzazioni di personalizzare il comportamento mantenendo il pieno controllo sui dati e sull'implementazione.
Ad esempio, la famiglia LFM2.5 di Liquid AI funge da insieme di modelli di base open-weight. Sono stati rilasciati per implementazioni di AI on-device e edge, con checkpoint disponibili su Hugging Face e sulla piattaforma Liquid AI LEAP.
La serie comprende varianti come LFM2.5-1.2B-Base (un modello base pre-addestrato) e LFM2.5-1.2B-Instruct , che ha già ricevuto un fine-tuning supervisionato e un apprendimento per rinforzo nella sua pipeline post-addestramento.
Poiché i pesi sono accessibili pubblicamente, gli sviluppatori possono partire dal checkpoint di base ed eseguire la propria messa a punto: addestrare il modello su dataset proprietari, adattarlo a compiti specifici di una lingua o di un dominio, oppure sperimentare altri metodi di addestramento (come la messa a punto supervisionata con adattatori o l'allineamento delle preferenze).
LFM2.5 è particolarmente adatto per la personalizzazione specifica di attività su hardware locale o dispositivi edge, dove il controllo del flusso di lavoro di addestramento e inferenza è fondamentale. 8
Un altro esempio è Tinker di Thinking Machines Lab, un'API progettata per rendere più accessibile a ricercatori e sviluppatori la messa a punto di modelli linguistici open-weight.
Tinker consente agli utenti di adattare una vasta gamma di modelli open-weight, da architetture più piccole a modelli di grandi dimensioni basati su una combinazione di esperti come Qwen-235B-A22B. Gli utenti possono applicare il fine-tuning basato su LoRA o altri metodi di post-addestramento per personalizzare i modelli per compiti specifici, sia tramite apprendimento supervisionato che approcci di tipo rinforzo.
Dopo la messa a punto, gli sviluppatori possono scaricare i checkpoint risultanti e utilizzarli in modo indipendente, consentendo il controllo sia sul modello che sul comportamento personalizzato. 9
4. Valutazione dei modelli ottimizzati
Una volta completata la fase di ottimizzazione, è necessario valutare le prestazioni del modello sul set di test. Questo passaggio aiuta a garantire che il modello generalizzi bene ai nuovi dati e che svolga correttamente il compito specifico. Le metriche comunemente utilizzate per la valutazione includono accuratezza, precisione, richiamo e punteggio F1.
Tuttavia, per le attività generative, le metriche tradizionali sono spesso insufficienti. La valutazione moderna richiede di tracciare il ragionamento del modello e di verificare la qualità del testo generato. Strumenti come W&B Weave consentono di fare ciò, permettendo agli sviluppatori di tracciare input e output, visualizzare i prompt di debug ed eseguire valutazioni sistematiche (utilizzando un LLM come giudice) per assegnare un punteggio al modello ottimizzato in base a sfumature come tono, fedeltà e sicurezza.
5. Implementazione
Una volta valutato il modello ottimizzato, è possibile implementarlo negli ambienti di produzione. Il processo di implementazione può includere l'integrazione del modello in un sistema più ampio, la configurazione dell'infrastruttura necessaria e il monitoraggio delle prestazioni del modello in scenari reali.
Quali sono i metodi utilizzati nel processo di messa a punto dei modelli lineari lineari (LLM)?
Metodi di messa a punto
Il fine-tuning è un processo che prevede l'adattamento di un modello pre-addestrato a un compito o dominio specifico, addestrandolo ulteriormente su un dataset più piccolo e specifico per quel compito. Diversi metodi di fine-tuning possono essere utilizzati per regolare i pesi e i parametri di un modello pre-addestrato al fine di migliorarne le prestazioni sul compito target:
- Il transfer learning prevede il riutilizzo dei pesi e dell'architettura di un modello pre-addestrato per un nuovo compito o dominio. Il modello pre-addestrato viene solitamente addestrato su un ampio dataset generale, e l'approccio del transfer learning consente un adattamento efficiente ed efficace a compiti o domini specifici.
- Ottimizzazione sequenziale : il modello pre-addestrato viene ottimizzato in sequenza su più attività o domini correlati. Ciò consente al modello di apprendere schemi linguistici più sfumati e complessi in diverse attività, portando a una migliore generalizzazione e a prestazioni superiori.
- Ottimizzazione specifica per il compito : il modello pre-addestrato viene ottimizzato per un compito o un dominio specifico utilizzando un set di dati specifico per quel compito. Questo metodo richiede più dati e tempo rispetto al transfer learning, ma può portare a prestazioni migliori sul compito specifico.
- Apprendimento multi-task : il modello pre-addestrato viene ottimizzato simultaneamente su più attività. Questo approccio consente al modello di apprendere e sfruttare le rappresentazioni condivise tra diverse attività, portando a una migliore generalizzazione e a prestazioni superiori.
- L'addestramento con adattatori prevede l'addestramento di moduli leggeri che vengono collegati al modello pre-addestrato, consentendo una messa a punto precisa su un compito specifico senza influire sulle prestazioni del modello originale su altri compiti.
Messa a punto del rinforzo (RFT)
Il Reinforcement Fine-Tuning (RFT) è una tecnica di personalizzazione del modello che adatta un modello linguistico pre-addestrato utilizzando un feedback basato sulle ricompense anziché i tradizionali esempi di addestramento etichettati.
Anziché addestrare il modello su output fissi/corretti, RFT utilizza un segnale di ricompensa o una funzione di valutazione per valutare le risposte del modello e ottimizzarlo iterativamente al fine di massimizzare tali ricompense.
Questo approccio si basa sui principi dell'apprendimento per rinforzo , in cui il modello si comporta come un agente che apprende quali tipi di output portano a punteggi di ricompensa più elevati e regola i suoi parametri di conseguenza. A differenza del fine-tuning supervisionato, l'RFT eccelle in scenari in cui è difficile definire con precisione gli output corretti, ma la qualità può essere valutata o quantificata.
Ad esempio, la funzionalità di ottimizzazione del rinforzo di Amazon Bedrock automatizza questo processo, consentendo agli sviluppatori di personalizzare i modelli in base ai segnali di feedback (funzioni di ricompensa).
In Bedrock, gli utenti definiscono cosa rende una risposta accurata tramite funzioni di ricompensa basate su regole o sull'intelligenza artificiale, e il modello viene addestrato per massimizzare queste ricompense. 10
Un altro esempio è l'RFT di OpenAI. Consente agli sviluppatori di adattare i modelli di ragionamento definendo un valutatore programmabile che assegna un punteggio alle risposte candidate. Durante l'addestramento, il modello viene aggiornato in modo che gli output con punteggio elevato diventino più probabili nelle generazioni future.
Ciò rende RFT particolarmente utile per compiti in cui la qualità dell'output è soggettiva o meglio valutata tramite un punteggio piuttosto che tramite risposte di riferimento esatte. 11
Metodo di apprendimento con pochi esempi
L'apprendimento con pochi esempi (FSL) prevede il miglioramento delle prestazioni del modello senza modificarne i pesi. In questo approccio, al modello viene fornito un numero limitato di esempi (ovvero, "pochi esempi") dal nuovo compito, e utilizza queste informazioni per adattarsi e ottenere prestazioni migliori in quel compito. Può essere considerato come un
- Un'alternativa più economica al fine-tuning. L'unico costo è rappresentato dai token di input per alcuni esempi.
- Meta-problema di apprendimento in cui il modello impara come imparare a risolvere il problema dato.
Figura 3: Scenario di apprendimento con pochi esempi, in cui il modello impara a classificare un insieme di immagini a partire dai compiti su cui è stato addestrato. 12
Questo è particolarmente utile quando non sono disponibili dati sufficienti per l'apprendimento supervisionato tradizionale. Nel contesto dei modelli lineari lineari (LLM), la messa a punto con un piccolo set di dati relativo al nuovo compito è un esempio di apprendimento con pochi esempi (few-shot learning).
Differenze tra apprendimento con pochi esempi e ottimizzazione
La differenza principale risiede nella quantità di dati specifici necessari affinché il modello si adatti a un nuovo compito o dominio. I metodi di fine-tuning richiedono una quantità moderata di dati specifici per ottimizzare le prestazioni del modello, mentre i metodi di few-shot learning consentono di adattare i modelli a nuovi compiti o domini con solo pochi esempi etichettati.
Esempi di messa a punto
La messa a punto ha permesso di ottenere significativi miglioramenti delle prestazioni nel settore finanziario.
Bloomberg ha sviluppato BloombergGPT, un modello linguistico su larga scala pensato appositamente per il settore finanziario. Questo modello si concentra su attività di elaborazione del linguaggio naturale in ambito finanziario, come l'analisi del sentiment , il riconoscimento di entità nominate e la classificazione delle notizie.
Il BloombergGPT è stato creato utilizzando una combinazione di set di dati finanziari e di carattere generale, e ha portato a punteggi elevati nei test di benchmark (Figura 4).
Figura 4: Immagine che mostra le prestazioni di BloombergGPT in due ampie categorie di attività di elaborazione del linguaggio naturale (NLP): specifiche per la finanza e di carattere generale. 13
Perché o quando la tua azienda ha bisogno di un LLM ottimizzato?
Le aziende potrebbero aver bisogno di modelli linguistici complessi e ben ottimizzati per diverse ragioni, a seconda dei requisiti specifici, del settore e degli obiettivi. Ecco alcuni motivi comuni:
1. Personalizzazione
Le aziende spesso hanno esigenze e obiettivi specifici che un modello linguistico generico potrebbe non essere in grado di soddisfare. La messa a punto consente loro di adattare il comportamento del modello ai propri obiettivi specifici, come la generazione di contenuti di marketing personalizzati o la comprensione dei contenuti generati dagli utenti sulla propria piattaforma.
Scopri come la messa a punto dei modelli lineari linguistici (LLM) consente la creazione di prodotti e strategie di marketing personalizzati, migliorando in definitiva l'esperienza dell'intelligenza artificiale generativa nei settori della vendita al dettaglio , del marketing e delle assicurazioni .
2. Sensibilità dei dati e conformità
Le aziende che gestiscono dati sensibili o che operano in contesti normativi rigorosi potrebbero dover perfezionare il modello per garantire il rispetto dei requisiti in materia di privacy, l'adesione alle linee guida sui contenuti e la generazione di risposte appropriate conformi alle normative di settore.
3. Linguaggio specifico del dominio
Molti settori utilizzano gergo, termini tecnici e un vocabolario specialistico che potrebbero non essere ben rappresentati nei dati di addestramento generali di un modello linguistico di grandi dimensioni. La messa a punto del modello su dati specifici del dominio gli consente di comprendere e generare risposte accurate nel contesto del settore di riferimento dell'azienda.
4. Prestazioni migliorate
La messa a punto (fine-tuning) migliora le prestazioni del modello su compiti o applicazioni specifici rilevanti per l'azienda, come ad esempio:
- Analisi del sentiment
- Classificazione dei documenti
- Estratto delle informazioni
Ciò può portare a un migliore processo decisionale, a una maggiore efficienza e a risultati migliori.
5. Abilitare le capacità di intelligenza artificiale agentiva
La messa a punto è fondamentale per lo sviluppo di sistemi di intelligenza artificiale agentivi , progettati per agire in modo autonomo, prendere decisioni e interagire con strumenti o ambienti esterni al fine di raggiungere obiettivi specifici.
Grazie alla messa a punto di un LLM, le aziende possono migliorare la propria capacità di effettuare chiamate di funzione, consentendo al modello di selezionare ed eseguire strumenti appropriati (ad esempio, API, database) con parametri accurati.
Ad esempio, un LLM ottimizzato può alimentare un'IA agentica che gestisce autonomamente le richieste dei clienti integrandosi con un sistema CRM o recuperando dati in tempo reale tramite API web. Questa personalizzazione garantisce che il modello comprenda i contesti specifici del dominio e le interazioni con gli strumenti, rendendo l'IA agentica più efficace e affidabile nelle applicazioni aziendali.
6. Esperienza utente migliorata
Un modello ottimizzato può offrire una migliore esperienza utente generando risposte più accurate, pertinenti e contestualizzate, con conseguente aumento della soddisfazione del cliente, in applicazioni come:
- Chatbot
- Assistenti virtuali
- sistemi di assistenza clienti
Che cos'è un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM)?
Un modello linguistico di grandi dimensioni è un sistema di intelligenza artificiale ( IA ) avanzato, più specificamente un modello di IA generativa aziendale , progettato per elaborare, comprendere e generare testo simile a quello umano a partire da enormi quantità di dati. Questi modelli sono in genere costruiti utilizzando tecniche di apprendimento profondo , come le reti neurali. Vengono addestrati su vasti set di dati che includono testo proveniente da un'ampia gamma di fonti, come libri e siti web, per l'elaborazione del linguaggio naturale.
Uno degli aspetti chiave di un modello linguistico di grandi dimensioni è la sua capacità di comprendere il contesto e generare risposte coerenti e pertinenti in base all'input fornito. Le dimensioni del modello, in termini di numero di parametri e livelli, gli consentono di catturare relazioni e schemi complessi all'interno del testo. Ciò gli permette di svolgere diverse attività , come ad esempio:
- Rispondere alle domande
- Generazione del testo
- Riassunto del testo
- Traduzione
- Scrittura creativa
Tra gli esempi più noti di modelli linguistici di grandi dimensioni si annovera la serie GPT (Generative Pre-trained Transformer) di OpenAI, di cui GPT-3 e GPT-4 rappresentano le iterazioni più recenti.
I modelli di base, al pari dei modelli linguistici di grandi dimensioni, sono una componente fondamentale della ricerca e delle applicazioni dell'intelligenza artificiale. Forniscono le basi per la costruzione di modelli più specializzati e precisi per compiti o domini specifici.
Figura 5: Esempi di modelli di fondazione. 14
Per approfondire
- Sebbene la messa a punto migliori l'efficacia dei modelli linguistici di grandi dimensioni, è essenziale affrontare i rischi dell'intelligenza artificiale generativa .
- La messa a punto di modelli linguistici complessi comporta considerazioni legali. Esplora il panorama giuridico che circonda questi sistemi di intelligenza artificiale avanzati nell'ambito dell'IA generativa, consultando la sezione "Legal AI" o "Gen AI Copyright" .
Collegamenti di riferimento
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