AI generativa

L'AI generativa è un tipo di intelligenza artificiale capace di produrre testi, immagini, video o altri media in risposta alle richieste di utenti (chiamate prompt)

AI generativa: cos'è

Iniziamo cercando di capire nel concreto cosa significhi intelligenza artificiale generativa. Questo termine è composto da due concetti principali:

• Intelligenza artificiale, ovvero tecnologie "di vario tipo" che hanno il compito di supportare le macchine nell'eseguire attività che in genere richiedono l'uso dell'intelligenza umana o che facilitano questo compito.
  L'intelligenza artificiale comprende un’ampia varietà di applicazioni, tra cui l’elaborazione del linguaggio naturale, la visione artificiale e gli algoritmi decisionali. Queste tecnologie possono essere utilizzate per potenziare l’automazione dei processi, l’analisi e la previsione dei dati, l’individuazione delle minacce alla sicurezza informatica e numerosi altri impieghi.

• Generativa = che genera, che produce. E questa è la grande differenza tra AI e AI generativa: la prima è più generica e comprende tutto ciò che ha a che fare con la facilitazione di operazioni umane, appoggiandosi a "macchine", la seconda è dedicata esclusivamente alla produzione e creazione di nuovi contenuti.

1. Architetture alla base: i modelli generativi

Il primo passo per capire come funziona l'AI generativa è comprendere che esistono dei "modelli generativi", ovvero degli algoritmi creati per rappresentare e riprodurre la distribuzione statistica dei dati su cui vengono addestrati.

Sono proprio i modelli generativi che ti consentono di generare testi o immagini o altro, legati alle "istruzioni" date dall'utente.

I modelli generativi più comuni sono:

• Modelli autoregressivi, che prevedono i dati futuri basandosi su quelli precedenti. Per esempio, questo modello crea un pezzo di testo prevedendo la parola successiva sulla base di quelle precedenti.

• Modelli di diffusione, i quali generano nuovi dati aggiungendo gradualmente "rumore" a un set di dati, per poi ripulire il disordine creato in nuovi dati simili. Un esempio di utilizzo di questo modello? La generazione di immagini in risposta ai prompt dell'utente, creando immagini realistiche di alta qualità, comprese quelle di volti umani (fonte IBM).

• Reti generative avversarie (GAN), sono uno dei primi modelli di AI generativa. Come funzionano? Combinano un modello discriminativo e uno generativo in una competizione, con l'obiettivo di far sì che il generatore crei un output in grado di ingannare il discriminatore.
  Un caso d'uso delle reti generative avversarie è l'impiego del machine learning per elaborare informazioni a partire da immagini. Per esempio il rilevamento e la classificazione degli oggetti, il riconoscimento facciale e il tracciamento degli oggetti.

• Autoencoder variazionali (VAE) comprimono i dati di input (cioè i dati che fornisce l'utente) con un encoder (che apprendono le variabili latenti in un set di dati), usando quindi rappresentazioni latenti dei dati per generare nuove istanze con un elemento di casualità.
  Cosa significa? Che sono utili per generare dati simili, ma variabili, come varianti di testo in base a input forniti dall'utente (es. scrivi un testo più formale o più convincente).

• Modelli a flusso normalizzante: la loro caratteristica distintiva è la capacità di partire da informazioni semplici e trasformarle in dati realistici, o fare fare il percorso inverso.
  In concreto, un modello a flusso normalizzante può generare contenuti complessi, come immagini, suoni o testi, partendo da numeri casuali. Allo stesso modo, può semplificare un dato complesso, rendendolo più gestibile per analisi o ulteriori elaborazioni.

In Smshosting, abbiamo sviluppato la nostra AI che utilizza modelli sempre aggiornati e all'avanguardia, per consentirti di lavorare direttamente in piattaforma, ottenendo i risultati migliori.

2. Processo di addestramento dell'AI generativa

Procedendo nel nostro ragionamento, in che modo funziona l'AI generativa? Una volta selezionato il modello su cui lavorare, la seconda fase prevede un "addestramento", che viene effettuato su enormi quantità di dati (testi, immagini, codice, ecc.), imparando a riconoscere pattern, strutture sintattiche, semantiche e stilistiche.

L'obiettivo? Minimizzare l’errore tra ciò che il modello prevede e i dati reali osservati durante l’addestramento.
Durante questa fase, il modello apprende le probabilità condizionate tra gli elementi: ad esempio, nei modelli linguistici, la probabilità che una parola segua un'altra.

Noi abbiamo addestrato i nostri modelli AI per scrivere testi che rispondano alle esigenze dell'utente, ma tu puoi fare di più: addestrare la nostra AI perché scriva i testi migliori per la TUA attività.

3. Generazione del contenuto

Una volta addestrato, il modello può essere “stimolato” con un input iniziale (prompt) e generare un output coerente. Questo avviene attraverso un processo probabilistico: il modello seleziona gli elementi successivi (parole, pixel, note musicali, ecc.) in base alla distribuzione di probabilità appresa.

Per esempio, in un modello linguistico, dato l’inizio di una frase, il modello genera le parole successive scegliendo quelle più probabili in base al contesto, mantenendo coerenza sintattica e semantica.

4. Affinamento e controllo

Per garantire la qualità e la sicurezza degli output, i modelli possono essere ulteriormente raffinati attraverso:

• Fine-tuning: un ulteriore addestramento su dati specifici per specializzare il modello in determinati compiti o settori.

• Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF): una tecnica che utilizza il feedback umano per allineare le risposte del modello alle preferenze o ai valori desiderati.