Cosa sono i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM)?

Cosa sono i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM)?

Siamo nel 2025. Sei davvero in grado di dire con certezza se queste parole sono state scritte da una persona o da una macchina? Fino a tre anni fa, una domanda del genere sarebbe sembrata pura fantascienza. Ma oggi viviamo nell'era dell'intelligenza artificiale generativa (GenAI) avanzata: strumenti come ChatGPT e AlphaCode sono in grado di produrre all'istante testi lunghi in un italiano quasi perfetto e in molte altre lingue, oppure di scrivere codice software partendo da pochi semplici input forniti da un essere umano.  

Gli straordinari progressi compiuti da questa nuova generazione di strumenti GenAI sono resi possibili dai modelli linguistici di grandi dimensioni, o LLM (Large Language Models). Come suggerisce il nome, un LLM è una modellizzazione del linguaggio che si sviluppa tramite l'auto‑addestramento su enormi quantità di materiale scritto. Una volta sviluppato, questo modello flessibile è in grado di rispondere ai prompt generando testi che soddisfano con precisione le richieste, utilizzando un linguaggio sintatticamente corretto.

Perché gli LLM sono importanti?

Gli LLM sono fondamentali perché costituiscono il motore di un'ampia gamma di applicazioni AI innovative.  La loro capacità di comprendere e generare linguaggio, cioè di “scrivere” e “parlare” in modo coerente e preciso, li rende estremamente versatili e adatti a un grande numero di use case.

• Servizio clienti: la clientela può interagire con chatbot basati su LLM in grado di comprendere le richieste e rispondere in modo pertinente. Questa funzionalità riduce la necessità di intervento umano e può tradursi in un supporto clienti più rapido, accurato ed efficiente dal punto di vista economico.
• Creazione di contenuti: oggi, i software GenAI basati sui LLM possono contribuire alla creazione di un'ampia gamma di contenuti scritti – dai post per i social alle email, dai riepiloghi di report ai capitoli di un libro e agli articoli per un blog. In questo modo, gli individui e i team di marketing possono aumentare la produttività e accelerare la produzione di contenuti con un minore impiego di risorse.
• Analisi dei dati: grazie alla sua capacità di comprendere il linguaggio, un LLM può collaborare in modo sinergico con gli strumenti di analisi dei dati per analizzare dataset complessi, inclusi i dati non strutturati. Può ad esempio esaminare migliaia di PDF ed elaborare conclusioni analitiche basate sui contenuti testuali.
• Sanità: attualmente il personale medico e infermieristico dedica molto tempo alla compilazione delle cartelle cliniche – un'attività che spesso comporta la scrittura ripetitiva di testi simili, come per esempio “la temperatura del paziente è aumentata di un grado, dunque è stato somministrato del paracetamolo”. Un'applicazione per le cartelle cliniche basata su LLM è in grado di generare automaticamente questo tipo di frasi, facendo risparmiare tempo allo staff e contribuendo a garantire un'assistenza più efficiente.

Gli LLM non sostituiscono le persone. Al contrario, l'intervento umano è fondamentale per fornire al modello competenze e parametri operativi attraverso il cosiddetto prompt engineering, ovvero la creazione e il perfezionamento di istruzioni testuali da inserire in programmi come ChatGPT. Gli LLM sono inoltre soggetti a errori, motivo per cui è necessario che una persona ne verifichi gli output e li corregga quando serve.

Ma l'adozione della GenAI e degli LLM è solo agli inizi. Finora abbiamo avuto solo un assaggio del potenziale di queste tecnologie straordinarie e della loro capacità di trasformare il mondo.

Come funzionano gli LLM

Una cosa da tenere a mente sugli LLM è che, in realtà, non sono affatto una novità. Potrebbe sembrare che siano comparsi dal nulla, ma rappresentano semplicemente l'ultima evoluzione nel campo delle tecnologie di elaborazione del linguaggio naturale (Natural Language Processing, o NLP) e comprensione del linguaggio naturale (Natural Language Understanding, o NLU), che esistono in forme diverse da decenni. Quello che li fa sembrare nuovi è la potenza straordinaria degli strumenti di ultima generazione rispetto a quelli precedenti, ma le basi restano le stesse.

È utile anche comprendere che, dal punto di vista funzionale e infrastrutturale, gli LLM sono “modelli di base”. Non sono pensati per uno use case specifico. Per esempio, lo stesso LLM che aiuta il personale medico a compilare una cartella clinica per un caso di appendicite può essere utilizzato anche per scrivere un articolo sulla Toscana in inverno, se applicato al settore del turismo.

Come funziona tutto questo? Dire che è complicato sarebbe riduttivo, e perfino molti esperti del settore ammettono che gran parte delle capacità di un LLM restano una sorta di “mistero”. In termini semplici, un LLM prende vita grazie all'addestramento su un dataset immenso, che può includere centinaia di miliardi di documenti quali per esempio pagine web e libri. Per prima cosa, il modello trasforma ogni parola in un token, rendendola un'unità numerica utilizzabile nel processo di addestramento.

Successivamente – attraverso il deep learning e l'uso dei cosiddetti “trasformatori” – un'architettura di rete neurale che analizza le relazioni tra le parole all'interno di una sequenza acquisisce l'abilità di analizzare e generare linguaggio. Alla base di questo processo c'è il concetto di “attenzione”, ovvero la capacità del modello di individuare quali parole meritano maggiore rilievo dal punto di vista linguistico.

Per esempio, se scrivi a un LLM la frase “voglio del pollo”, un modello ben addestrato capirà che hai voglia di mangiare del pollo: in questo caso è la parola “voglio” ad attirare l'attenzione del trasformatore. Se invece il prompt è “Voglio un pollo”, il modello dovrebbe concentrarsi sull'articolo “un” e dedurre che desideri entrare in possesso di un pollo. In termini di intelligenza artificiale, il software utilizza l'inferenza per prevedere il prossimo token nella sequenza.

Tutto questo è possibile grazie agli anni trascorsi a sviluppare modelli linguistici e lessici che hanno contribuito a definire i significati e i contesti verbali fondamentali. Gli LLM non fanno che portare queste capacità a un livello nuovo e mai visto.

Com'è facile immaginare, l'addestramento di un LLM richiede enormi quantità di dati e una grande potenza di calcolo. Per avere un'idea delle proporzioni basti pensare che alcuni LLM vengono addestrati su Common Crawl, un archivio che contiene oltre 250 miliardi di pagine web. Ogni mese, Common Crawl aggiunge dai tre ai cinque miliardi di nuove pagine, ovvero circa 350 terabyte di dati. Nel complesso, si parla di un dataset da svariati petabyte.

Il processo di acquisizione e tokenizzazione di una simile quantità di dati rappresenta di per sé un'impresa colossale. Le successive fasi di tokenizzazione e apprendimento automatico, che possono richiedere mesi, comportano un consumo massiccio di risorse di elaborazione, memoria e storage.

Sebbene la potenza di calcolo necessaria per addestrare un LLM sia elevata, sono molti i fattori che influenzano l'efficienza. Per esempio, la selezione e la configurazione degli algoritmi di apprendimento automatico può incidere sul tempo investito e sul numero di cicli di elaborazione richiesti per completare l'addestramento. Allo stesso modo, la rimozione dal dataset dei dati duplicati o di bassa qualità può ridurre la durata e l'intensità del processo. Anche la scelta dell'hardware e le strategie di parallelizzazione, per citare solo due tra i tanti aspetti tecnici, possono modificare in modo significativo i requisiti computazionali necessari per l'addestramento.

Le esigenze di risorse di elaborazione, memoria e storage di un LLM non si esauriscono con l'addestramento. Per funzionare, un LLM richiede un'infrastruttura sempre attiva con array da diversi petabyte collegati a numerosi server ad alta capacità. Più aumentano le applicazioni e le persone che lo utilizzano, più cresce l'infrastruttura necessaria a supportarlo.

Il ruolo del cloud computing negli LLM

Una piattaforma di cloud computing può essere la soluzione ideale per supportare le enormi dimensioni e le esigenze di elaborazione di un LLM. Un'infrastruttura cloud pubblica come Amazon Web Services (AWS) offre infatti la scalabilità pressoché illimitata, la capacità di storage, la flessibilità di clustering e la potenza di calcolo necessarie per supportare questi modelli. 

L'infrastruttura cloud per gli LLM

Chi gestisce l'infrastruttura di un LLM ha diverse opzioni in fatto di hardware e architettura. Come molti carichi di lavoro AI, anche gli LLM funzionano bene su server dotati di unità di elaborazione grafica (GPU) progettate per gestire compiti di elaborazione accelerata. In alcuni casi, però, può essere preferibile utilizzare unità di elaborazione tensoriale (Tensor Processing Unit, o TPU) o soluzioni equivalenti. Le TPU sono pensate appositamente per i carichi di lavoro AI, e per questo motivo risultano più rapide ed efficienti delle GPU nell'addestramento di un LLM.

Un'altra possibile scelta per gli LLM è il private cloud. Anche se questo approccio presenta alcuni degli svantaggi tipici di un'istanza LLM on‑premise, come la necessità di acquistare e predisporre l'intera infrastruttura hardware, l'architettura cloud offre comunque un certo grado di flessibilità man mano che i carichi di lavoro evolvono nel tempo. 

I vantaggi degli LLM basati su cloud

Per le organizzazioni che vogliono sviluppare un LLM, il cloud garantisce diversi vantaggi soprattutto in fatto di costi, accessibilità e flessibilità.

Accessibilità ed efficienza economica

Il cloud rende più facile e accessibile l'utilizzo degli LLM. Un'implementazione on‑premise comporta spese in conto capitale (CapEx) significative. Inoltre, installare e rendere operative le apparecchiature necessarie richiede molto tempo e competenze tecniche specialistiche. Il cloud elimina entrambi questi ostacoli, permettendo un approccio pay‑as‑you‑go senza CapEx né costi legati alla gestione del datacenter. Il cloud garantisce anche una maggiore efficienza nell'utilizzo delle risorse. Durante l'addestramento è possibile aumentare facilmente la potenza di calcolo o lo storage, per poi ridurre il footprint dell'infrastruttura quando si passa alla fase operativa.

Flessibilità e collaborazione

Affidarsi a una delle principali piattaforme cloud pubbliche consente anche di implementare il supporto multi‑regione. Le esigenze legate alle prestazioni e alla latenza, per esempio un tempo di risposta garantito di un secondo, possono far sì che l'LLM debba essere implementato in più di una regione. L'implementazione multi‑regione può inoltre rendersi necessaria per rispondere ai bisogni di diversi comparti aziendali, ognuno dei quali potrebbe aver bisogno di una propria istanza LLM. Grazie al cloud, è possibile anche collaborare in tempo reale sul modello, indipendentemente dalla posizione geografica dei diversi stakeholder. 

Innovazione rapida e aggiornamenti veloci

Implementare un LLM su una piattaforma cloud pubblica offre anche il vantaggio di poter accedere facilmente alle ultime novità tecnologiche senza dover affrontare aggiornamenti lunghi e complessi. Se, per esempio, le TPU si rivelano più efficaci delle GPU per il tuo LLM, il cloud ti consente di cambiare configurazione in un attimo e con poca fatica. Al contrario, acquistare e implementare server TPU on‑premise sarebbe molto più impegnativo. Tra le varie cose, il cloud consente inoltre di sperimentare con diversi stack tecnologici e configurazioni di clustering.

Le sfide legate all'implementazione degli LLM nel cloud

Pur con tutti questi vantaggi, vale la pena ricordare che l'implementazione di un LLM nel cloud comporta anche delle criticità. È importante valutare attentamente aspetti come i costi, la gestione delle risorse, la sicurezza dei dati e le prestazioni. 

Gestione delle risorse e dei costi

Addestrare ed eseguire un LLM nel cloud consente di evitare le spese in conto capitale, ma i costi legati al funzionamento di un'istanza cloud di grandi dimensioni possono aumentare nel tempo. È buona prassi definire con precisione e in anticipo le esigenze di elaborazione, memoria e storage. In questo contesto, la scelta dello stack tecnologico può fare una grande differenza, dato che alcune piattaforme garantiscono un livello di efficienza superiore rispetto ad altre. Allo stesso modo, è utile pianificare un bilanciamento tra le prestazioni richieste e i limiti di budget: non tutti gli use case necessitano infatti degli stessi livelli di servizio. 

Sicurezza dei dati e conformità

Gli LLM possono esporre a rischi informatici e creare problemi di conformità normativa. Questo può accadere se il modello utilizza dati sensibili o riservati durante il processo di addestramento: per esempio, se un LLM assimila dati di cartelle cliniche e viene addestrato su di esse, è possibile che nei testi generati emergano dati sanitari riservati. Per questo motivo è buona prassi verificare il dataset di addestramento ed eliminare i dati che non devono essere utilizzati. Un'alternativa è mascherare i dati, per esempio tramite l'anonimizzazione, così da proteggere le informazioni riservate dall'esposizione al modello.

Nuove tendenze e innovazioni

Gli LLM di nuova generazione sono una tecnologia entusiasmante, ma rappresentano semplicemente il naturale sviluppo di un processo iniziato anni fa e destinato a evolversi ancora nel tempo. Le funzionalità continueranno a migliorare. L'addestramento diventerà più efficiente. Parallelamente, questioni come il consumo di energia assumono un'importanza crescente nella scelta di impiegare gli LLM.

Apprendimento federato e modelli ibridi

L'apprendimento federato è un approccio emergente all'addestramento degli LLM che sta guadagnando consensi. In questo processo di apprendimento automatico, diverse entità possono contribuire all'addestramento di un modello senza dover condividere i dati. Questo metodo favorisce la tutela della privacy e la sicurezza. Al tempo stesso, ogni entità può beneficiare delle capacità linguistiche acquisite dalle altre.

Le soluzioni cloud ibride rappresentano un'altra opzione emergente per affrontare alcune criticità legate alle prestazioni e al controllo degli LLM basati sul cloud. Questo approccio garantisce maggiore flessibilità, poiché il modello può estendersi tra l'infrastruttura on‑premise e il cloud. È possibile mantenere on‑premise le componenti dell'LLM che richiedono alte prestazioni, beneficiando contemporaneamente dei vantaggi economici offerti dal cloud per tutto il resto. 

Ecosostenibilità e AI

A causa della loro mole e complessità computazionale gli LLM possono generare un consumo energetico non indifferente, destando preoccupazione nelle aziende attente alla sostenibilità. Oggi però esistono soluzioni IT sostenibili pensate specificamente per i carichi di lavoro AI. Modernizzando l'infrastruttura che supporta un LLM e configurando il sistema in modo efficiente, è possibile ridurne i consumi energetici e l'impatto ambientale.

Conclusioni

Gli LLM si sono evoluti al punto da riuscire a comprendere, esprimere e riassumere il linguaggio umano con una precisione sorprendente. Gli use case spaziano dal servizio clienti alla pratica medica, passando per molti altri ambiti. Gli LLM funzionano addestrandosi su enormi dataset testuali, sfruttando trasformatori e reti neurali per diventare esperti nella previsione del linguaggio e nell'interpretazione del significato in base ai pattern delle parole. Considerando le esigenze di scalabilità e flessibilità di questo tipo di carico di lavoro, il cloud è la soluzione infrastrutturale ideale. Far funzionare un LLM in modo efficiente ed economicamente sostenibile nel cloud, tuttavia, richiede la scelta dello stack cloud più adatto e un bilanciamento oculato tra risorse e requisiti prestazionali.