Cosa sono i modelli di base e come possono aiutare a implementare l'IA su larga scala?

Mentre le organizzazioni di tutto il mondo sono da tempo impegnate in investimenti folli nell'intelligenza artificiale, il numero di progetti di intelligenza artificiale che passano dai prototipi alla produzione oscilla ancora intorno al 53%.

Gli esperti ritengono che ciò accada spesso a causa della mancanza di competenze tecnologiche, risorse umane e strumenti per ridimensionare prove di concetti (PoC) AI isolate in altri casi d'uso. E, naturalmente, il costo presumibilmente elevato della formazione distingue i modelli di intelligenza artificiale per compiti diversi.

I modelli di base, ovvero i grandi modelli di machine learning che sono stati addestrati per utilizzare grandi volumi di dati non etichettati sotto la guida di esperti consulenti di intelligenza artificiale, possono essere la risposta definitiva agli scoraggianti problemi di scalabilità e costi dell'IA.

La tua azienda potrebbe utilizzare tali modelli come punto di partenza per migliorare o automatizzare varie attività, dalla conversione di documenti cartacei in file di testo modificabili alla scoperta del sentimento dei clienti nelle recensioni sui social media. E da lì potresti sviluppare la tua eccellenza nell'IA, adattando i modelli di base per attività e casi d'uso futuri.

Cosa sono i modelli di base e come possono aiutare la tua azienda a eccellere nell'IA?

A meno che tu non abbia vissuto sotto una roccia, hai sentito parlare di ChatGPT di OpenAI. Questo programma modello linguistico ha assorbito enormi volumi di testo conversazionale utilizzando l'apprendimento supervisionato e, nella fase di messa a punto, l'apprendimento per rinforzo da approcci di feedback umano (RLHF).

Questa soluzione di intelligenza artificiale generativa può analizzare i dati di input rispetto a 175 miliardi di parametri e comprendere a fondo il linguaggio scritto. Può anche rispondere a domande, riassumere e tradurre testi, produrre articoli su un determinato argomento e scrivere codice, tra le altre attività. Tutto ciò di cui hai bisogno è fornire a ChatGPT le istruzioni giuste.

L'innovativo prodotto di OpenAI è solo un esempio dei modelli di base che possono trasformare lo sviluppo di applicazioni AI così come lo conosciamo.

I modelli di base interrompono lo sviluppo dell'IA così come lo conosciamo. Invece di addestrare più modelli per casi d'uso separati, ora puoi sfruttare una soluzione AI pre-addestrata per migliorare o automatizzare completamente le attività in più reparti e funzioni lavorative.

Con modelli di intelligenza artificiale di base come ChatGPT, le aziende non devono più addestrare gli algoritmi da zero per ogni attività che desiderano migliorare o automatizzare. Invece, devi solo selezionare un modello di base che meglio si adatta al tuo caso d'uso e perfezionarne le prestazioni per un obiettivo specifico che desideri raggiungere.

I modelli di base sono perfetti per i settori in cui i dati di addestramento possono essere troppo difficili o costosi da acquisire. Questi settori includono l'assistenza sanitaria, le scienze della vita, la biotecnologia e la produzione, solo per citarne alcuni.

Quali tipi di modelli Foundation AI esistono?

Diversi tipi di modelli AI di base sono comunemente utilizzati nelle applicazioni aziendali.

• I modelli di apprendimento semi-supervisionato vengono addestrati su un set di dati che contiene una combinazione di dati etichettati e non etichettati. L'obiettivo è utilizzare i dati etichettati per migliorare le prestazioni di un modello sui dati senza etichetta. Gli esperti di intelligenza artificiale si rivolgono all'apprendimento semi-supervisionato quando i dati di addestramento sono difficili da ottenere o costerebbero un braccio e una gamba a un'azienda. Ciò, ad esempio, può accadere in ambienti medici in cui vengono emanate varie normative IT sanitarie. Alcuni esempi comuni di modelli semi-supervisionati includono documenti di testo pre-addestrati e algoritmi di classificazione dei contenuti web.
• I modelli di apprendimento non supervisionati vengono addestrati completamente su set di dati non etichettati. Scoprono schemi nei dati di addestramento o li strutturano da soli. Tali modelli, tra le altre cose, possono segmentare le informazioni in cluster in base ai parametri che hanno scoperto in un set di dati di addestramento. Gli ingegneri di Machine Learning (ML) si rivolgono a codificatori automatici, K-Means, clustering gerarchico e altre tecniche per creare soluzioni di machine learning senza supervisione e migliorarne l'accuratezza.
• I modelli di apprendimento per rinforzo interagiscono con il loro ambiente senza una formazione specifica. Quando si ottiene un risultato desiderato, ovvero fare una previsione che gli sviluppatori speravano, i modelli vengono premiati. Al contrario, i modelli di apprendimento per rinforzo vengono penalizzati quando formulano presupposti errati. L'approccio consente agli algoritmi di intelligenza artificiale di prendere decisioni più complesse rispetto alle loro controparti supervisionate e semi-supervisionate. Un esempio di apprendimento per rinforzo in azione sarebbero veicoli autonomi o programmi di intelligenza artificiale per giochi, come AlphaGo.
• I modelli di intelligenza artificiale generativa producono nuovi dati simili ai dati su cui sono stati addestrati. Questi dati possono includere testo, immagini, clip audio e video. La soluzione ChatGPT menzionata nella sezione precedente appartiene a questa categoria di modelli AI di base. Altri esempi di intelligenza artificiale generativa includono lo strumento DALL-E 2, che crea immagini basate su descrizioni scritte in linguaggio naturale, e la piattaforma video Synthesia.io, che utilizza input basati su testo per produrre contenuti video.
• I modelli di trasferimento dell'apprendimento possono risolvere compiti diversi da quelli su cui sono stati addestrati. Ad esempio, gli ingegneri della visione artificiale possono sfruttare algoritmi di classificazione delle immagini pre-addestrati per il rilevamento degli oggetti. Possono anche sfruttare le soluzioni NLP esistenti per compiti più intensivi di conoscenza, come l'analisi del sentiment del cliente. Alcune popolari soluzioni di machine learning pre-addestrate includono OpenCV, una libreria di visione artificiale contenente modelli robusti per la classificazione degli oggetti e il rilevamento delle immagini, e le offerte della libreria Transformers di Hugging Face, come il trasformatore generativo pre-addestrato (GPT), ovvero un ricco modello di linguaggio il cui terzo generazione (GPT-3) alimenta il servizio ChatGPT.
• I modelli di meta-apprendimento, a differenza dei loro equivalenti orientati ai compiti, imparano letteralmente ad imparare. Invece di divorare dati per risolvere un problema specifico, tali modelli sviluppano strategie generali per la risoluzione dei problemi. In questo modo, le soluzioni di meta-apprendimento possono adattarsi facilmente alle nuove sfide utilizzando le loro risorse, come la memoria e la potenza di calcolo, in modo più efficiente. Gli esperti di ML attingono al meta-apprendimento quando i dati di formazione sono scarsi o un'azienda non dispone di piani definitivi per l'implementazione dell'IA nel mondo degli affari. TensorFlow, PyTorch e altre librerie e framework di apprendimento automatico open source offrono strumenti che consentono agli sviluppatori di esplorare le tecniche di meta-apprendimento. Infine, i fornitori di cloud computing, come Google, aiutano gli esperti di ML e i neofiti a formare modelli di machine learning personalizzati utilizzando AutoML.

A seconda dell'applicazione specifica e del tipo di dati di cui disponi, un modello di base potrebbe essere più appropriato di un altro. La tua azienda è libera di scegliere tra una soluzione open-source, che necessita di qualche ritocco, o un prodotto di terze parti pronto all'uso, a condizione che soddisfi i tuoi obiettivi di business.

I 3 principali motivi per sfruttare i modelli di intelligenza artificiale di base per il tuo prossimo progetto

Rispetto ai modelli di machine learning autonomi e orientati alle attività, i modelli di base aiutano a creare soluzioni di intelligenza artificiale affidabili in modo più rapido ed economico, con meno dati coinvolti e una messa a punto minima. E questo per non parlare del fatto che, essendo addestrati su più dati di quanti una singola organizzazione potrebbe mai ottenere, i modelli di base mostrano un'elevata precisione fin dal primo giorno.

Di seguito troverai una carrellata dei vantaggi dei modelli IA di base.

• I modelli di base ti aiuteranno a implementare l'IA in modo più rapido, economico e con meno risorse coinvolte. La creazione e l'implementazione di una soluzione AI richiede tempo e risorse considerevoli. Per ogni nuova applicazione, è necessario un set di dati ben etichettato separato. E se non ce l'hai, avrai bisogno di un team di esperti di dati per trovare, pulire ed etichettare tali informazioni. Secondo Dakshi Agrawal, CTO di IBM AI, i modelli di base aiutano a ridurre i requisiti di etichettatura dei dati di 10-200 volte, a seconda di un determinato caso d'uso, il che si traduce in significativi risparmi sui costi. Dal punto di vista aziendale, dovresti anche considerare l'aumento delle spese di cloud computing. Google, ad esempio, ha speso milioni per acquisire DeepMind. E mentre il tuo progetto AI potrebbe non essere altrettanto ambizioso, potresti facilmente spendere $ 300.000 solo in costi del server cloud per far funzionare la tua app AI. Un altro motivo per utilizzare modelli di base, come le soluzioni di intelligenza artificiale generativa, è l'opportunità di prototipare e testare rapidamente diversi concetti senza investire pesantemente in ricerca e sviluppo.
• Puoi riutilizzare i modelli AI di base per creare diverse applicazioni. Come suggerisce il nome, i modelli di base AI possono fungere da base per più applicazioni AI. Pensa a guidare una macchina. Una volta ottenuta la patente di guida, non è necessario superare l'esame ogni volta che si acquista un altro veicolo. Allo stesso modo, puoi utilizzare una quantità minore di dati etichettati per addestrare un modello di base generico che riepiloga i testi per elaborare contenuti specifici del dominio. E i modelli di base possiedono anche capacità di "emergenza", il che significa che un modello, una volta addestrato, può imparare a risolvere problemi che non avrebbe dovuto affrontare o raccogliere informazioni inaspettate dai dati di addestramento.
• I modelli Foundation AI aiutano a raggiungere gli obiettivi di sostenibilità della tua azienda. L'addestramento di un modello di apprendimento automatico di grandi dimensioni può avere lo stesso impatto ambientale dell'utilizzo di cinque auto nel corso della loro vita. Un'impronta di carbonio così elevata è in netto contrasto con il fatto che il 66% delle aziende sta aumentando l'efficienza del proprio utilizzo energetico, mentre il 49% delle altre aziende sta sviluppando nuovi servizi e prodotti rispettosi del clima. Con i modelli di intelligenza artificiale di base, puoi addestrare algoritmi intelligenti più velocemente e utilizzare le risorse di calcolo in modo oculato, anche grazie all'architettura di questi modelli che sfrutta il parallelismo hardware, che ti consente di eseguire più attività contemporaneamente.

Considerati "il futuro dell'IA", i modelli di base abbassano la soglia per attingere all'IA e potrebbero potenzialmente porre fine al ciclo fallito di proof of concept dell'IA aiutando le aziende a ridimensionare i modelli in altri casi d'uso e in tutta l'azienda.

Ma con ogni opportunità arriva una sfida.

Aspetti da considerare quando si utilizzano i modelli Foundation

L'unico svantaggio evidente dei modelli di intelligenza artificiale di base è la difficoltà di spiegare alcune delle loro operazioni.

I modelli di base di grandi dimensioni possono utilizzare così tanti dati di addestramento e avere così tanti strati profondi che a volte è difficile determinare in che modo gli algoritmi arrivano alle loro conclusioni.

La natura black-box dei modelli di fondazione lascia una backdoor anche per i cybercriminali. Gli hacker possono lanciare attacchi di avvelenamento dei dati e introdurre pregiudizi dell'IA, esacerbando ulteriormente i problemi etici dell'IA.

Le aziende tecnologiche dovrebbero unire le forze con i governi per creare un'infrastruttura per i progetti pubblici di intelligenza artificiale per evitare controversie sull'uso dei modelli di base dell'IA. I fornitori di intelligenza artificiale dovrebbero anche rivelare quali set di dati utilizzano e come addestrano i loro modelli.

Come ha affermato Percy Liang, docente di Stanford HAI e professore di informatica, durante la sua recente intervista con Venture Beat, “Siamo molto agli inizi, quindi le norme professionali per l'IA sono sottosviluppate. È quindi imperativo che noi, come comunità, agiamo ora per garantire che questa tecnologia sia sviluppata e implementata in modo eticamente e socialmente responsabile".

Cosa serve per iniziare a utilizzare i modelli di base nella tua organizzazione

In qualità di persona che ha trascorso gli ultimi dieci anni ad aiutare le aziende a implementare i sistemi di intelligenza artificiale, il team di Itrex sta assistendo a un cambiamento nell'IA.

I sistemi che eseguono attività specifiche in un singolo dominio lasciano il posto a un'intelligenza artificiale ampia che apprende in modo più generale e funziona in tutti i settori e casi d'uso. I modelli di base, addestrati su set di dati di grandi dimensioni e non etichettati e ottimizzati per varie applicazioni, stanno guidando questa trasformazione.

Se la tua azienda è pronta a scavalcare la concorrenza e ottenere più rapidamente il ROI dai tuoi sistemi di intelligenza artificiale, ecco una strategia di alto livello per l'implementazione dei modelli di base.

1. Raccogli e pre-elabora i tuoi dati. Il primo passaggio prevede la raccolta e la pre-elaborazione dei dati che alimenterai a un modello di intelligenza artificiale di base. La qualità e la diversità di questi dati sono fondamentali per garantire che il modello ottimizzato sia accurato e robusto.
2. Scegli un modello di fondazione. Sul mercato sono disponibili molti modelli di base AI pre-addestrati. Alcune soluzioni popolari includono BERT, GPT e ResNet, tra gli altri. È importante scegliere il giusto modello di base in base all'attività che si desidera risolvere e al tipo di dati di cui si dispone.
3. Modifica il modello in linea con i tuoi obiettivi aziendali. Una volta che il modello e i dati di base sono pronti, puoi adattare i parametri del modello alla tua attività specifica. Un modo per raggiungere questo obiettivo è trasferire l'apprendimento, in cui si utilizzano i pesi pre-addestrati del modello di base come punto di partenza e li si adatta in base ai dati di addestramento.
4. Valuta il modello. Dopo la messa a punto, è fondamentale determinare se il modello funziona bene e se sono necessarie ulteriori regolazioni. Per valutare le prestazioni del modello di base, puoi utilizzare metriche standard come accuratezza, precisione, richiamo e punteggio F1.
5. Implementa la tua soluzione AI. Una volta che sei soddisfatto delle prestazioni del tuo modello ottimizzato, puoi distribuirlo in un ambiente di produzione. Diverse opzioni per la distribuzione di modelli di intelligenza artificiale includono piattaforme basate su cloud, server on-premise o dispositivi edge.

È importante ricordare che l'implementazione dei modelli di base dell'IA richiede competenze tecniche e l'accesso a hardware e software specializzati. Pertanto, potrebbe essere utile collaborare con un fornitore di intelligenza artificiale specializzato o consultare un team di esperti di intelligenza artificiale per garantire che il processo venga svolto in modo efficace.

Mandaci un messaggio per discutere delle tue esigenze di intelligenza artificiale! Valuteremo la preparazione all'IA della tua azienda, controlleremo i tuoi dati e li prepareremo per l'analisi algoritmica e sceglieremo il giusto modello di base per iniziare con l'intelligenza artificiale!

Questo articolo è stato originariamente pubblicato sul sito web di Itrex.