Cosa sono i Large Language Models (LLM) e perché non possiamo più farne a meno

Negli ultimi anni, i Large Language Models (LLM) hanno smesso di essere una curiosità per addetti ai lavori e sono diventati protagonisti silenziosi della nostra quotidianità digitale. Dalla scrittura di email al debug del codice, dalla generazione di contenuti alla traduzione automatica, questi modelli di intelligenza artificiale linguistica stanno ridefinendo il modo in cui interagiamo con le informazioni e con le macchine. 

Ma cosa sono esattamente i LLM? E perché stanno cambiando così radicalmente lo scenario tecnologico? 

Una definizione meno tecnica, ma più utile 

I Large Language Models sono sistemi di intelligenza artificiale addestrati per comprendere e generare linguaggio umano. Non si limitano a ripetere frasi preconfezionate: sono progettati per analizzare enormi volumi di dati testuali e “apprendere” le strutture, i modelli e le sfumature del linguaggio. Questo processo consente loro di rispondere in modo coerente, rilevante e spesso sorprendentemente creativo a una vasta gamma di input. 

In altre parole, gli LLM non “sanno” nel senso umano del termine, ma sono in grado di elaborare il linguaggio come se lo sapessero. Ed è proprio questa apparente comprensione che li rende strumenti tanto potenti quanto affascinanti. 

Per inquadrarli correttamente, è utile capire che i LLM sono una parte, importante, ma non unica, di un panorama più ampio: quello dell’intelligenza artificiale generativa. Con questo termine si definiscono tutti quei sistemi capaci di produrre contenuti nuovi, simili (per struttura o significato) a quelli presenti nei dati con cui sono stati addestrati. Contenuti che possono essere testuali, visivi, sonori, o perfino interattivi. 

In questo ecosistema, i Large Language Models rappresentano la branca dedicata al linguaggio: generano testi, comprendono domande, producono codice, traducono, sintetizzano, dialogano. Non creano immagini o musica, quello è il compito di altri modelli generativi, come DALL·E per le immagini o MusicLM per il suono. Ma condividono lo stesso principio di fondo: usare reti neurali avanzate per generare contenuti plausibili, coerenti e contestuali a partire da un prompt (richiesta che si dà a un’intelligenza artificiale per generare una risposta).

Possiamo quindi pensare agli LLM come alla componente linguistica dell’AI generativa. Sono gli “scrittori” e “interpreti” intelligenti dell’AI.  

Perché se ne parla tanto adesso? 

Sebbene gli LLM esistano da anni in forma embrionale, solo di recente si è verificata una convergenza favorevole di fattori che ne ha accelerato la diffusione: 

• Addestramento sempre più sofisticato: L’inclusione del feedback umano nel ciclo di apprendimento ha migliorato sensibilmente la qualità delle risposte, rendendole più pertinenti, rapide e allineate alle aspettative degli utenti. 

• Accessibilità democratizzata: Con l’arrivo di interfacce come ChatGPT, Copilot e  Gemini gli LLM sono usciti dai laboratori di ricerca per entrare nei browser di milioni di persone. È un po’ come se l’intelligenza artificiale avesse trovato il suo “momento smartphone”. 

• Potenza di calcolo alla portata: L’evoluzione dell’hardware, in particolare delle GPU,  ha ridotto drasticamente i tempi e i costi di addestramento, rendendo più veloce e accessibile la creazione di modelli sempre più complessi. 

• Dati migliori, modelli migliori: Non è solo questione di quantità. La qualità dei dati di addestramento, più puliti, strutturati e rappresentativi,  ha permesso ai modelli di migliorare in precisione, contestualizzazione e affidabilità. 

Cosa sanno fare i LLM

I LLM non sono semplici generatori di testo, ma veri e propri motori semantici, capaci di adattarsi a contesti diversi e produrre risultati utili in una moltitudine di scenari. Ecco alcuni esempi concreti: 

• Chatbot e assistenti virtuali: gestiscono conversazioni complesse, più naturali dei bot tradizionali.  

• Scrittura e revisione di codice: suggeriscono, correggono e generano codice. 

• Organizzazione intelligente dei contenuti: Dalla classificazione automatica all’estrazione di parole chiave, passando per il raggruppamento tematico.  

• Traduzione automatica: Oggi gli LLM non solo traducono meglio, ma riescono anche a conservare il tono, lo stile e le intenzioni del testo originale. 

• Sintesi e riassunto: Riunioni, articoli, rapporti, tutto può essere sintetizzato con efficienza 

Cosa non sanno fare i LLM  

Per quanto sorprendenti, i Large Language Models non sono infallibili. Non hanno accesso diretto alla realtà o a dati aggiornati in tempo reale (a meno di specifiche integrazioni) e possono quindi fornire risposte superate o imprecise. Non “capiscono” davvero ciò che dicono: simulano la comprensione linguistica, ma senza un vero senso del significato o delle conseguenze. Possono faticare in contesti ambigui, produrre errori logici o interpretare male richieste complesse. Inoltre, riflettono, e talvolta amplificano, bias e distorsioni presenti nei dati con cui sono stati addestrati. Per questo, l’intervento umano resta essenziale: per verificare, adattare e contestualizzare i loro output.

Dalla teoria alla pratica 

Il valore dei LLM emerge davvero quando li mettiamo in campo. Come?  Scopriamo il Conversational Agent sviluppato da MWD Digital: un agente conversazionale intelligente che va ben oltre i tradizionali chatbot a risposte preimpostate. 

Il Conversational Agent di MWD è alimentato da un LLM personalizzato e progettato per offrire interazioni fluide, pertinenti e naturali, capaci di adattarsi in tempo reale alle esigenze dell’utente. A differenza dei classici bot a menu, guida attivamente la conversazione, semplificando l’accesso alle informazioni e migliorando l’esperienza complessiva. 

Tra le sue funzionalità distintive: 

• Navigazione intelligente: l’agente porta l’utente esattamente dove serve, senza passaggi superflui. 

• Adattamento in tempo reale: il tono e i contenuti si modellano sul contesto, creando un’interazione più umana. 

• Multicanalità e multilingua: funziona su ogni touchpoint digitale, in qualsiasi lingua. 

• Apprendimento continuo: migliora a ogni interazione grazie al machine learning. 

 Un esempio concreto viene dal progetto realizzato per Unione Italiana Vini (UIV), la più importante associazione di rappresentanza del settore vitivinicolo italiano. 

In questo caso, l’obiettivo era chiaro: semplificare l’accesso a un patrimonio complesso di documenti, normative, servizi e informazioni tecniche, offrendo agli associati un’esperienza di ricerca semplice, naturale e immediata. Il mezzo? Un assistente digitale intelligente, costruito su misura. 

A differenza dei classici chatbot, il Conversational Agent progettato da MWD per UIV non si limita a rispondere con frasi predefinite: comprende richieste complesse, interpreta il contesto, si adatta al tono dell’interlocutore e guida l’utente nel reperire contenuti specifici, come: 

• Documenti normativi su accise o pratiche enologiche; 

• Scadenze e procedure burocratiche; 

• Eventi, convegni, fiere di settore; 

• Supporto alla compilazione e all’accesso ai servizi riservati. 

L’esperienza conversazionale è personalizzata, coerente e multicanale: l’assistente può essere integrato nel sito web, su portali interni o canali di messaggistica, in più lingue.  

 Costruire il futuro, oggi 

I LLM non sono una moda passeggera. Sono l’avanguardia di un cambiamento profondo nel nostro modo di interagire con la tecnologia. 

Le aziende che imparano a integrarli in modo intelligente, valorizzandone il potenziale senza dimenticare il tocco umano, saranno quelle che guideranno il futuro, anziché inseguirlo. 

Vuoi scoprire come portare questa trasformazione anche nella tua organizzazione?
Parliamone insieme: possiamo progettare soluzioni su misura che rendano la tua interazione digitale più naturale, efficace e intelligente. 

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