Cosa sono i modelli linguistici di grandi dimensioni?

I modelli linguistici di grandi dimensioni, o LLM, sono modelli di intelligenza artificiale che utilizzano tecniche di apprendimento automatico per generare linguaggio umano. Inizialmente vengono addestrati su grandi quantità di dati generici che consentono loro di comprendere e generare linguaggio naturale, per poi essere ottimizzati in modo da adattarsi a contesti più specifici. Ad esempio, un modello addestrato su conoscenze generali può essere ottimizzato utilizzando dati relativi al settore della vendita al dettaglio per creare un chatbot dedicato al servizio clienti. È possibile ottimizzare i modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) per diversi casi d'uso, come la stesura di e-mail, la sintesi di testi lunghi o l'individuazione di errori nel codice.

Sebbene i modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) possano semplificare i processi in vari modi, è bene tenere presente che esistono alcuni limiti alle loro capacità. I modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) operano sulla base dei dati che vengono loro forniti. Non potresti, ad esempio, chiedere a un modello LLM quando è il tuo compleanno, perché i tuoi dati personali non fanno parte dei dati utilizzati per l'addestramento. Allo stesso modo, un modello LLM da solo non sarebbe la scelta migliore per prevedere l'andamento futuro di un titolo azionario; in tal caso, sarebbe più opportuno ricorrere a un modello di previsione. Inoltre, i modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) di per sé sono statici e incapaci di interagire con l'ambiente. Attività come indicare l'ora o la data richiederebbero flussi o schemi più orientati all'azione.

Per una spiegazione più dettagliata dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) e del loro funzionamento, consulta l'articolo "Cosa sono gli LLM?".

Che cos’è l’inferenza?

L'inferenza è il processo che consiste nell'utilizzare un modello di IA addestrato per generare risposte, effettuare previsioni o elaborare dati in ingresso. Red Hat AI Inference offre accesso immediato ai modelli di base tramite API OpenAI-compatible conformi agli standard del settore. Ciò elimina la complessità legata all'implementazione e al ridimensionamento dei modelli di IA, consentendoti di concentrarti sulla creazione di valore per i tuoi utenti.

Inference risolve la sfida di integrare le funzionalità di intelligenza artificiale nelle vostre applicazioni fornendo:

API pronte per la produzione

Utilizza endpoint familiari e conformi agli standard del settore per interagire con i modelli di base senza dover gestire l'infrastruttura.

Accesso immediato al modello

Inizia a sviluppare funzionalità basate sull'intelligenza artificiale senza dover attendere l'implementazione o l'addestramento dei modelli.

Integrazione flessibile

Integra a livello di programmazione l'IA conversazionale nei sistemi esistenti, gestisci elevati volumi di richieste e personalizza il comportamento del modello in base ai tuoi casi d'uso specifici.

Test interattivi

Prova diversi modelli e prompt nell'ambiente di test della console prima di integrarli nelle tue applicazioni.

Per ulteriori informazioni sull'inferenza, consulta l'articolo "L'inferenza nell'IA: spiegata in modo semplice".

Per ulteriori informazioni su come effettuare l'inferenza, consulta la sezione " Utilizzo dei completamenti nella chat ".

Che cos’è l’embedding?

L'embedding testuale è un modo per rappresentare il testo come un vettore numerico, ovvero una sequenza di numeri che coglie il significato semantico di una frase o di un brano. Convertendo il testo in questi vettori, il modello è in grado di effettuare confronti e raggruppamenti basati sul significato piuttosto che sulle parole esatte, cosa che i computer sono in grado di fare in modo rapido e preciso.

Quando un modello di embedding genera un vettore per un brano di testo, assegna valori che riflettono il significato di quel testo e posiziona il vettore in uno spazio multidimensionale rispetto a tutti gli altri vettori. I testi con significati simili vengono posizionati più vicini tra loro in quello spazio, mentre quelli con significati diversi vengono posizionati più lontani tra loro. Ad esempio, due frasi che trattano lo stesso argomento — anche se utilizzano parole diverse — produrrebbero vettori vicini tra loro, mentre frasi con argomenti non correlati produrrebbero vettori distanti tra loro.

È possibile memorizzare i vettori generati in un database vettoriale. Quando si utilizza lo stesso modello di embedding per generare vettori per tutti i contenuti presenti nel database, l'archivio vettoriale può sfruttare le relazioni tra i vettori per restituire rapidamente risultati pertinenti. A differenza della ricerca tradizionale basata su parole chiave, la ricerca semantica che utilizza gli embedding recupera informazioni simili dal punto di vista del significato, non solo del vocabolario. Ciò garantisce risultati migliori nei casi in cui gli utenti formulino le ricerche in modo diverso rispetto al contenuto originale.

Tra gli usi più comuni degli embedding di testo figurano:

• Ricerca semantica e recupero delle informazioni
• Raggruppamento e classificazione dei documenti
• Generazione potenziata dal recupero (RAG), in cui i contenuti recuperati vengono trasmessi a un modello linguistico per produrre risposte contestualizzate

Perché l'IA " Red Hat " su IBM Cloud?

Red Hat L'intelligenza artificiale su IBM Cloud offre funzionalità complete di intelligenza artificiale in grado di soddisfare sia le esigenze di integrazione immediate sia i requisiti di personalizzazione a lungo termine.

Integrazione immediata dell'IA con l'inferenza

Inizia subito a sviluppare funzionalità basate sull'intelligenza artificiale senza dover gestire l'infrastruttura. Utilizza API pronte per la produzione per integrare l'IA conversazionale, testare il comportamento dei modelli e scalare le tue applicazioni in base alle esigenze della tua azienda.

Opzioni di implementazione flessibili

Sei tu a gestire i tuoi dati e i tuoi modelli. Scegli se utilizzarli nel cloud, in locale o in qualsiasi altro contesto richiesto dalla tua azienda. Sfruttare dati aziendali esclusivi per migliorare l'efficienza e promuovere l'innovazione attraverso la creazione di soluzioni basate sull'intelligenza artificiale.

Ridurre al minimo il rischio di dimenticanza catastrofica

Per garantire una maggiore precisione e ridurre i rischi, i modelli integrati di " Granite " vengono utilizzati come base per l'apprendimento di nuove competenze e conoscenze. Le informazioni apprese in precedenza non vanno perse quando i modelli apprendono nuove informazioni.

Conveniente e scalabile

Poiché l'intelligenza artificiale " Red Hat " su IBM Cloud è disponibile come servizio, è possibile ridurre i costi superflui pagando solo ciò di cui si ha effettivamente bisogno. Ottimizzare le spese IT fornendo soluzioni di intelligenza artificiale più semplici, veloci ed economiche.

API standard del settore

Utilizza gli endpoint OpenAI-compatible che già conosci per integrare le funzionalità di intelligenza artificiale nei tuoi flussi di lavoro e nelle tue applicazioni esistenti, senza dover imparare interfacce proprietarie.

Come funziona la fatturazione?

Per ulteriori informazioni sulla fatturazione, consultare la guida " Domande frequenti".