NLP vs LLM, cosa sono e come funzionano?

Nel mondo della tecnologia e dell’intelligenza artificiale (IA), due termini che spesso emergono sono NLP (Natural Language Processing) e LLM (Large Language Models). Questo articolo esplorerà cosa sono e come funzionano, evidenziandone le sinergie.

Cos’è il NLP?

Il Natural Language Processing, o Elaborazione del Linguaggio Naturale, è un’area dell’intelligenza artificiale che si occupa di sviluppare algoritmi e modelli con lo scopo di insegnare alle macchine a comprendere, interpretare e generare testi. In altre parole, il NLP permette quindi l’interazione fra le macchine e il linguaggio umano.

A cosa serve il NLP?

Le applicazioni del NLP sono incredibilmente varie e hanno un impatto significativo sulla nostra vita quotidiana. Gli assistenti virtuali come Siri, Google Assistant e Alexa utilizzano il NLP per comprendere e rispondere alle nostre domande, rendendo le nostre interazioni con la tecnologia più naturali e intuitive. I servizi di traduzione automatica, ad esempio Google Translate, sfruttano il NLP per tradurre testo da una lingua all’altra, abbattendo le barriere linguistiche. Un altro campo di applicazione è l’analisi del sentiment, che utilizza il NLP per determinare il tono e le emozioni nelle recensioni dei prodotti, nei commenti sui social media e nel feedback dei clienti.

Come Funziona il NLP?

Come detto, il NLP si occupa dello sviluppo di algoritmi e modelli al fine di comprendere e generare testo.
Esistono algoritmi e modelli specifici a seconda del tipo di task linguistico da risolvere: si passa da algoritmi basati su regole (ad esempio matching lessicale), ad algoritmi basati su tecniche di intelligenza artificiale (SVM lineari, Reti Neurali, LSTM, Transformers), che permettono di svolgere task linguistici su testi non precedentemente analizzati dalle macchine. Nel caso degli algoritmi di intelligenza artificiale, è necessaria la preparazione di dati specifici, detti “corpora di addestramento”, che forniscono conoscenza alla macchina e le consentono di apprendere e di replicare un certo tipo di azione.

Supponiamo per esempio di avere come obiettivo di far imparare alla macchina come riconoscere un tono positivo da uno negativo in un articolo online. Per raggiungere lo scopo sarà necessario dare alla macchina esempi puntuali di cosa sia negativo e cosa sia riconducibile a positivo, con una serie di testi di esempio etichettati manualmente nelle due categorie POS e NEG. Una volta processato il corpora, la macchina sarà in grado di apprendere la capacità di “discernere”, per esempio, un complimento da una critica, riuscendo di conseguenza a generalizzare il comportamento su nuovi testi. Con le medesime tecniche è possibile estrarre informazione rilevanti (Information Extraction), ad esempio nel campo dell’analisi dei documenti tecnici, entità quali le caratteristiche di un prodotto, le funzioni di una tecnologia, vantaggi e svantaggi di una invenzione.

Cos’è un LLM?

Un’altra tecnologia di assoluto rilievo è rappresentata dai Large Language Models, una specifica categoria di modelli di deep learning, come GPT-3 di OpenAI, progettati per comprendere e generare testo con una fluidità e una coerenza che spesso si avvicinano a quelle umane.

Come Funziona un LLM?

Il cuore di un LLM è costituito da reti neurali profonde basate sull’architettura dei trasformatori. Introdotta nel 2017 con il modello “Attention is All You Need”, questa architettura ha rivoluzionato il trattamento del linguaggio naturale. I trasformatori utilizzano meccanismi di attenzione che permettono al modello di pesare l’importanza delle diverse parole in un testo, migliorando la comprensione del contesto e delle relazioni semantiche. Questo è particolarmente utile quando si tratta di testi lunghi e complessi, dove le relazioni tra le parole non sono sempre immediatamente evidenti.

A cosa serve un LLM?

Le applicazioni dei LLM sono molteplici e spesso sorprendenti. Possono essere utilizzati per creare assistenti virtuali che comprendono e rispondono a domande complesse, migliorare i servizi di traduzione automatica rendendoli più accurati e naturali, e generare contenuti testuali per articoli, post di blog, e-mail e molto altro. Inoltre, i LLM possono essere impiegati nell’analisi dei dati, aiutando a estrarre informazioni utili da grandi quantità di testo non strutturato, come recensioni dei clienti o post sui social media. In sintesi, i Large Language Models rappresentano una potente risorsa nell’ambito dell’intelligenza artificiale, offrendo capacità avanzate di comprensione e generazione del linguaggio. La loro capacità di adattarsi a una vasta gamma di applicazioni li rende strumenti indispensabili per migliorare l’interazione uomo-macchina e per automatizzare compiti complessi legati al linguaggio.

Relazione NLP e LLM

Esiste una forte sinergia tra NLP e LLM. Il NLP (Natural Language Processing, ovvero Elaborazione del Linguaggio Naturale) è un campo più ampio che comprende varie tecniche e approcci per l’elaborazione del linguaggio naturale, mentre LLM (Large Language Model, ovvero Modello Linguistico di Grandi Dimensioni) è un tipo specifico di modello di Machine Learning utilizzato all’interno dell’NLP. In altre parole, LLM è uno strumento utilizzato nel campo dell’NLP per eseguire attività di elaborazione del linguaggio naturale.

In sintesi, l’NLP è un campo che si occupa dell’interazione tra computer e linguaggio umano, mentre LLM è un tipo di modello di apprendimento automatico utilizzato all’interno dell’NLP per apprendere e comprendere il linguaggio umano.  L’applicazione di queste tecniche consente alle aziende di ottenere un significativo vantaggio competitivo, permettendo loro di prendere decisioni più informate, ottimizzare i processi e innovare con maggiore efficacia.