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AI & GENAI

Prompt-Chaining: tagliare (il prompt) l’elefante a pezzi e ragionare per passi

Negli ultimi mesi ho seguito e condiviso con attenzione il lavoro di  Nicola Mattina, che attraverso l’implementazione del progetto #Serena (di cui vi parlerò ancora), sta esplorando in modo sperimentale continuo l’interazione uomo-macchina: il prompt chaining.

I suoi post, in particolare uno degli ultimi che riporto qui, mi hanno spinto a riflettere sul fatto che il prompt chaining non è solo una tecnica per “istruire meglio” l’AI, ma può diventare una vera e propria architettura cognitiva. Un modo per strutturare il pensiero delle (e con le) macchine, in modo simile a come strutturiamo il nostro.

Da questo spunto nascono le seguenti righe che condivido qui sotto, ad integrazione del lavoro di Nicola, ossia una breve riflessione sulle potenzialità del prompt chaining, in particolare nella progettazione di contenuti educativi, ma con uno sguardo più ampio su cosa può rappresentare per chi, come molti di noi, lavora con strumenti generativi in contesti strategici o formativi.

Prima di tutto cos’è il Prompt Chaining

In parole semplici, prompt chaining significa collegare insieme più prompt in sequenza, facendo sì che l’output di un prompt diventi l’input del successivo . Invece di chiedere a un modello linguistico di svolgere un compito complesso tutto in una volta, lo si scompone in passi più piccoli e gestibili, rendendo più efficiente l’elaborazione, l’accuratezza ed il consumo sottostante che viene impiegato per elaborare la richiesta.

Per capirci, come succederebbe nella relazione umana, invece di dire ad un copywriter “Scrivimi l’articolo sull’AI” creando la condizione per cui l’interlocutore deve decidere a cosa dare priorità, su quali argomenti soffermarsi e ottimizzare il tempo a disposizione, si chiede qualcosa di più specifico, più nel dettaglio, progressivamente sempre più in profondità, raffinando il concetto.

Ogni prompt nella catena dei prompt si concentra su un sotto-compito specifico, mantenendo il contesto e guidando il modello passo dopo passo . Questo processo iterativo permette all’AI di affrontare compiti complessi in modo più efficace, migliorando accuratezza e coerenza delle risposte .

“Eh, ma Chat è stupido…”

Quando mi sento dire “Eh ma Chat è stupido, mi risponde con testi banali“, spesso rispondo che è normale perchè cosicome esistono principi di LIFO, FIFO e via dicendo, nell’ai più che mai esiste anche il MIMO ossia Merd-In Merd-Out (o come direbbero i fighi Shit-in Shit Out).

Se chiediamo all’AI di scrivere un intero report in un solo prompt, otterremo con molta probabilità un risultato superficiale, disorganizzato o incoerente. Perché? Perché il modello deve fare tutto in una volta sola: strutturare, scrivere, sintetizzare, scegliere priorità, tono e contenuti, senza una guida chiara. È come chiedere a qualcuno di cucinare una cena gourmet mentre corre una maratona. Serve ordine, energia e tempo – ma se tutto viene concentrato in un colpo solo, il risultato ne risente.

Con il prompt chaining, invece, possiamo scomporre il compito in step successivi. Prima chiediamo un elenco dei punti chiave, poi sviluppiamo ciascun punto in un paragrafo, infine rivediamo e affiniamo il testo. Ogni fase prepara la successiva, mantenendo un filo logico chiaro. Questo approccio non solo aiuta l’IA a produrre contenuti migliori, ma ottimizza anche il modo in cui consuma le sue risorse.

Ogni interazione con un modello AI, infatti, utilizza dei token: piccole unità che rappresentano parole, punteggiatura e spazi. Ogni prompt e ogni risposta consumano token, e ogni modello ha un limite massimo oltre il quale inizia a “dimenticare” o a perdere contesto: è la cosiddetta finestra di contesto. Se proviamo a incastrare troppa roba in un solo prompt, superiamo questo limite e il modello rischia di produrre un risultato povero o scollegato.

Qui si nota una differenza concreta tra chi usa la versione Free di ChatGPT (basata su GPT-3.5, con un limite di circa 4.000 token, cioè poche pagine di testo complessivo) e chi ha attivato la versione Plus, che usa GPT-4-turbo, in grado di gestire fino a 128.000 token – l’equivalente di un libro intero. Con GPT-4, quindi, possiamo costruire catene di prompt molto più lunghe, mantenendo la coerenza del discorso e una memoria estesa.

È come viaggiare con un’auto che ha un serbatoio piccolo (GPT-3.5) o con una che può contenere molta più benzina (GPT-4): entrambe ti portano a destinazione, ma nel primo caso dovrai fermarti spesso e ridurre il carico, nel secondo puoi affrontare tragitti più lunghi, con meno compromessi e migliori prestazioni.

Oltre l’ingegneria dei prompt

Il prompt chaining non è solo un modo “furbo” di scrivere prompt, ma si avvicina a una forma di architettura cognitiva. In pratica stiamo progettando la struttura del ragionamento dell’IA. Come un architetto progetta l’organizzazione di un edificio, chi utilizza il prompt chaining progetta come l’IA suddivide e affronta un problema. Ricorda il modo in cui noi umani affrontiamo compiti complessi: li dividiamo in step, li risolviamo uno per uno, e infine uniamo tutto. Allo stesso modo, il chaining fa sì che il modello di AI “pensi ad alta voce” attraverso passaggi intermedi, mimando un processo cognitivo umano .

Non a caso, ricercatori e sviluppatori vedono queste catene di prompt come elementi di agenti AI più evoluti. In diversi studi e articoli si nota che aggiungere flussi di controllo interni come il prompt chaining ai modelli linguistici porta a una nuova generazione di “agenti” IA, capaci di ragionare e interagire in modo più strutturato . In altre parole, concatenare prompt è un modo per orchestrare la cognizione dell’AI: stiamo dando al modello un percorso da seguire, un po’ come una scaletta mentale. Questo approccio apre le porte a sistemi AI più affidabili e “pensanti”, anziché limitarsi a mere scatole nere che sputano fuori una risposta senza farci capire il come e il perché.

Scomporre i problemi per soluzioni migliori

“Perché spezzettare un compito aiuta l’AI a produrre risultati migliori?” mi chiedono spesso in aula. I motivi sono intuitivi. Innanzitutto, ogni parte del problema riceve attenzione dedicata: affrontando un passo alla volta, il modello può dedicare più risorse cognitive a ciascun aspetto, senza essere sopraffatto dalla complessità generale . Questo porta a risposte più complete e approfondite su ogni sotto-tema, migliorandone la qualità complessiva .

In secondo luogo, il prompt chaining aumenta la coerenza e il mantenimento del contesto: ogni prompt successivo eredita le informazioni dai precedenti, evitando che l’AI “dimentichi” dettagli importanti lungo il percorso . Questo è cruciale, ad esempio, quando si crea una narrazione o un progetto articolato, perché garantisce che tutte le parti “parlino la stessa lingua” e si integrino bene.

Un altro vantaggio è la maggiore trasparenza del ragionamento. Richiedendo all’AI di mostrare passo dopo passo il processo (ad esempio elencando ragionamenti o calcoli intermedi), diventa più facile per noi umani seguire il filo logico e capire come si è arrivati a una certa conclusione. Questa tracciabilità (tema che affronterò in modo dedicato in un altro post) non solo aumenta la fiducia nell’output — possiamo vedere perché l’AI suggerisce X invece di Y — ma ci consente anche di individuare eventuali errori logici in itinere.

Infatti, suddividendo il problema, possiamo correggere il tiro a metà strada se notiamo che l’AI sta deviando: il chaining facilita l’isolamento di quale passo ha generato un errore, semplificando interventi e debug. È lo stesso principio su cui si basano i nuovi modelli di AI avanzati, come GPT-4 o Claude Opus, che stanno iniziando a integrare forme esplicite di reasoning interno, strutturato in catene di pensiero (chain-of-thought reasoning), per spiegare le decisioni che prendono. Il prompt chaining è oggi uno strumento manuale per ottenere ciò che i modelli di domani inizieranno a fare da soli: pensare per passaggi visibili e controllabili (e quindi revisionabili).

Infine, questo approccio metodologico aiuta a mitigare i limiti pratici dei modelli. I modelli linguistici hanno una finestra di contesto limitata (una quantità massima di testo che possono gestire alla volta); fornire tutte le istruzioni in un unico prompt lungo può essere inefficace o impossibile. Con una catena di prompt, in sinstesi, si alimenta gradualmente l’informazione restando nei limiti, senza perdere il contesto e allo stesso tempo, si riduce il rischio di allucinazioni fuori tema, mantenendo il modello concentrato su un sub-compito alla volta e reintegrando il contesto ad ogni passo.

Praticamente in questo modo abbiamo una AI sempre “sul pezzo” e le facciamo evitare divagazioni fantasiose.

Progettare un corso con l’AI passo dopo passo

Per rendere concreto tutto questo, immaginiamo di utilizzare il prompt chaining per un compito manageriale comune: progettare un corso di formazione o creare contenuti didattici strutturati.

Invece di chiedere subito all’AI “Scrivi il programma dettagliato di un corso su X”, potremmo procedere per fasi:

  1. Definire l’obiettivo e il pubblico: In un primo prompt, chiediamo al modello di delineare gli obiettivi formativi del corso X e di identificare il pubblico target (es. principianti, livello avanzato, ecc.). Questo stabilisce il contesto e la direzione generale.

  2. Creare un elenco di moduli/lezioni: Con gli obiettivi chiari, un secondo prompt potrebbe chiedere una struttura a moduli o lezioni chiave del corso. L’AI proporrà, ad esempio, 5-10 moduli tematici in sequenza logica.

  3. Dettagliare i contenuti di ciascun modulo: Per ogni modulo individuato, possiamo generare a catena un ulteriore prompt che ne chiede i dettagli: concetti da coprire, esempi pratici, esercitazioni o casi di studio da includere.

  4. Sviluppare materiali o approfondimenti: Una volta approvata la struttura, ulteriori prompt possono concentrarsi sulla creazione di contenuti specifici – ad esempio, “Genera una dispensa introduttiva per il Modulo 1” o “Suggerisci 3 domande quiz per verificare l’apprendimento nel Modulo 2”. Così, gradualmente, si popola l’intero corso.

  5. Revisione e rifinitura: Infine, si può usare un prompt conclusivo per fare un check generale, ad esempio “Rivedi il syllabus completo del corso e verifica che il linguaggio sia adatto a [pubblico target] e coerente in tutti i moduli”. Oppure chiedere un riepilogo executive da presentare al team.

Ad ogni passo, l’output dell’AI alimenta il passo successivo. Il risultato finale è molto più ricco e strutturato di quello ottenibile con un singolo prompt generico. Chi ha sperimentato questo approccio nota che “pensare in catene, anziché tentare il colpo grosso con un solo prompt di quelli da fanta-guru-brillante, ha segnato un punto di svolta e ha raggiunto un goal in modo più preciso” . In altre parole, il prompt chaining aiuta l’AI a seguire un filo logico simile a come lo seguirebbe un istruttore umano, con il vantaggio di poter generare rapidamente contenuti per ogni punto del programma.

Questo approccio non è utile solo per corsi ovviamete: qualunque progetto che richieda output complessi e ben organizzati (dai piani strategici, alla stesura di rapporti articolati, fino alla ricerca di mercato) può trarre beneficio da una suddivisione in prompt sequenziali. Il bello è che il controllo rimane all’utente umano: possiamo intervenire tra uno step e l’altro, aggiustare il tiro o inserire input aggiuntivi, guidando l’IA come faremmo con un collaboratore umano.

Ma non è lo stesso che chiedere “approfondisci”?

Una domanda legittima è: “Ma non è la stessa cosa di quando scrivo un prompt generico e poi chiedo all’AI di approfondire o usare Deep Research”. La risposta è no, non è la stessa cosa — né per approccio, né per controllo, né per qualità del ragionamento.

Quando chiediamo a un’AI “approfondisci questo punto” o “fammi un elenco di motivi”, stiamo delegando completamente al modello la scelta di cosa approfondire, in che ordine e con quale criterio. L’AI fa del suo meglio in base al contesto ricevuto, ma decide lei come interpretare la richiesta e cosa restituire. È un approccio reattivo, utile ma passivo.

Nel prompt chaining, invece, è l’utente a guidare attivamente e intenzionalmente il processo: decide in anticipo i passi, li struttura in modo progressivo e ne controlla coerenza e profondità. Ogni sotto-domanda è pensata come parte di un flusso, e l’output di ciascun passaggio è validato prima di passare al successivo. In altre parole, il chaining costruisce un ragionamento architettato, mentre l’approccio a “prompt singolo + follow-up” si limita a inseguire l’output, senza reale regia.

Questo è il punto di contatto e insieme di differenziazione rispetto ai nuovi modelli con reasoning interno automatizzato, che iniziano a generare da soli le domande intermedie, gli step di verifica o gli scratchpad (una specie di taccuino mentale in cui “annotano” i passaggi logici). In quel caso l’AI sta simulando un flusso cognitivo autonomo, ma resta comunque opaco all’utente se non viene esplicitato. Il prompt chaining, invece, porta alla luce il processo, lo rende trasparente, ispezionabile e — cosa non da poco — intervenibile.

Chiedere “approfondisci” è come affidare un tema all’AI e sperare che interpreti bene la traccia. Il prompt chaining è come costruire insieme all’AI una scaletta, definire ogni paragrafo e correggere lungo il percorso. È la differenza tra reattività e progettualità.

Strumenti e casi emergenti

Il concetto di prompt chaining si è diffuso così rapidamente che sono nati strumenti e framework dedicati. La libreria open-source LangChain ne è un esempio e permette agli sviluppatori di creare facilmente pipeline di prompt collegate, integrando anche memoria esterna e chiamate a strumenti, per costruire agenti AI sofisticati. Esistono anche altre piattaforme più user friendly come Voiceflow e altre soluzioni no-code che offrono interfacce visuali per orchestrare conversazioni multi-turno e flussi di prompt, così che anche chi non programma possa progettare l’interazione step-by-step.

All’inizio del boom di ChatGPT, alcuni esperimenti come AutoGPT hanno mostrato il potenziale di un’AI che autonomamente insegue un obiettivo tramite una sequenza di azioni e sottocompiti. In pratica AutoGPT crea i propri prompt in catena per raggiungere un fine assegnato, simulando un agente quasi “autonomo”. Questi esempi, seppur embrionali, dimostrano la potenza dell’idea: spezzando i problemi e pianificando i passi, l’AI può affrontare anche compiti molto articolati. Non sorprende che aziende come OpenAI, Microsoft e altri stiano investendo in queste direzioni, integrando meccanismi di chaining e ragionamento nei loro sistemi .

Stiamo assistendo ai primi passi di una nuova orchestrazione cognitiva, dove l’intelligenza artificiale non è più vincolata a rispondere istantaneamente a un singolo prompt, ma può elaborare un piano d’azione interno prima di fornire la soluzione. Questo è un cambio di prospettiva entusiasmante, perché avvicina l’operato dell’AI a un processo decisionale più umano e strategico.

Perché oggi tutti dovrebbero interessarsene?

Da un punto di vista manageriale e business, il prompt chaining offre risultati più affidabili e raffinati dalle AI, il che può tradursi in decisioni migliori e contenuti di qualità superiore. Ad esempio, nei team di L&D (Learning & Development) o di content marketing, utilizzare l’AI in modalità “a catena” permette di sviluppare corsi, tutorial, documentazione o white paper in maniera organizzata e coerente, riducendo il lavoro di editing successivo. Si passa da un’AI percepita come scatola magica imprevedibile a un’AI vista come collaboratore logico: un assistente che segue un processo, su cui possiamo intervenire in itinere. Ciò aumenta la fiducia nell’utilizzo e ne amplifica il valore nell’operatività quotidiana.

La trasparenza fornita dai passi intermedi è preziosa per la governance dell’AI in azienda: poter spiegare come una macchina ha elaborato un output (grazie ai ragionamenti esposti nella chain) può essere fondamentale per conformità, auditing o semplicemente per convincere gli stakeholder dell’affidabilità di una soluzione AI. In ambito educativo o formativo, come già notato, l’approccio step-by-step “alla insegnante” migliora l’attenzione ai dettagli e l’efficacia pedagogica . Insomma, il prompt chaining unisce il pensiero analitico umano con la velocità di calcolo dell’IA, offrendo il meglio di entrambi i mondi.

Verso un futuro di AI più “umana”

Il prompt chaining rappresenta uno step avanti: da semplici richieste isolate a una collaborazione più strutturata uomo-macchina. Questa metodologia deve farci notare che l’AI può (e deve) essere guidata a pensare per passi, e che spesso la chiave per risultati straordinari sta nel porre le giuste domande nell’ordine giusto. È un campo in rapido sviluppo, con implicazioni che vanno oltre la tecnologia e toccano l’organizzazione del lavoro e la progettazione di conoscenza.

AI & GENAI

LLAMA 2: Rivoluzione Open Source nell’Intelligenza Artificiale Generativa

Con l’annuncio di Meta che rende disponibile il codice sorgente di LLaMA 2, il campo dell’intelligenza artificiale generativa (GenAI) è testimone di un punto di svolta significativo a mio avviso, e forse, considerato che non ne ho visto scrivere molto, anche sottovalutato. Questa decisione democratizza l’accesso a uno dei modelli di linguaggio più avanzati, offrendo a sviluppatori, ricercatori e appassionati di tecnologia di tutto il mondo la possibilità di esplorare e innovare liberamente. LLaMA 2 si distingue per la sua profonda capacità di comprensione e generazione del linguaggio umano, rivaleggiando e in alcuni casi superando modelli ben noti come GPT-3.5 e GPT-4 di OpenAI.

Cos’è LLaMA 2

LLaMA 2 rappresenta una soluzione all’avanguardia nella GenAI, sviluppata con tecniche di apprendimento di ultima generazione. Il modello è progettato per imitare il modo in cui gli esseri umani comunicano, offrendo capacità di generazione e comprensione del testo che trovano applicazione in una vasta gamma di contesti, dalla costruzione di chatbot avanzati alla creazione di contenuti testuali per assistenza nella scrittura e risposta automatica, banalmente alle email.

LLaMA 2: Una Risorsa Preziosa

Rilasciato con i pesi del modello e il codice per facilitare l’addestramento e il fine-tuning, LLaMA 2 è addestrato su un corpus di 2 trilioni di token, garantendo una comprensione e una capacità generativa particolarmente significativa. La sua superiorità nei benchmark esterni lo rende una risorsa per chi oggi è al lavoro nell’AI generativa, stimolando l’innovazione e promuovendo lo sviluppo di applicazioni sempre più sofisticate e responsabili.

Innovazione Aperta e Crescita nel Campo dell’AI Generativa

L’iniziativa di Meta di rendere LLaMA 2 liberamente accessibile è emblematico di un impegno verso l’innovazione aperta, consentendo una collaborazione nel campo dell’AI alla community di accademici, sviluppatori, progettisti e aziende. Questo approccio non solo accelera il progresso tecnologico ma incoraggia anche una riflessione critica sull’uso responsabile dell’AI, con Meta che fornisce linee guida per gli sviluppatori e iniziative di collaborazione per gli accademici.

Genesi e Sviluppo di LLAMA

Il percorso di LLAMA inizia è stato avviato da menti di OpenAI e Meta, unite non troppo tempo fa per fare vita ad una nuova direzione nell’intelligenza artificiale. Nata nel 2022, LLAMA è il frutto di un’ambizione condivisa: rivoluzionare il modo in cui interagiamo con l’informazione digitale, sfruttando le potenzialità dell’AI per superare i limiti dei tradizionali motori di ricerca e dei chatbot. La sua creazione segna un punto di svolta, rappresentando un salto qualitativo verso un’interazione più naturale, intuitiva e produttiva tra l’utente e la macchina.

La visione alla base di LLAMA è chiara: rendere l’accesso all’informazione non solo universalmente disponibile ma anche intrinsecamente più significativo. Questo obiettivo ambizioso si concretizza attraverso l’implementazione di tecnologie all’avanguardia in apprendimento automatico e elaborazione del linguaggio naturale (NLP), permettendo a LLAMA di comprendere e rispondere alle query degli utenti in modi che vanno oltre la semplice restituzione di dati. La piattaforma si distingue per la sua capacità di analizzare il contesto delle domande, offrendo risposte mirate che riflettono una comprensione profonda non solo del testo della query ma anche delle intenzioni e delle esigenze informative dell’utente.

Sviluppato con un occhio rivolto al futuro, LLAMA simboleggia a mio avviso un’impegno verso l’innovazione continua. Attraverso cicli iterativi di apprendimento e miglioramento, il modello si adatta e evolve, anticipando e rispondendo alle mutevoli dinamiche del digitale e alle crescenti aspettative degli utenti.

LLAMA-2 caratteristiche ed architettura

LLAMA-2 è uno dei progressi più significativi nell’ambito dell’IA dall’epoca di pionieri come AlexNet e i lavori fondamentali sui Transformer e una delle più complete architetture di grandi reti neurali per l’intelligenza generativa (GenAI). Rilasciato da Meta con una licenza aperta sia per scopi di ricerca che commerciali, LLAMA-2 non è semplicemente un altro modello nel vasto mare dell’AI, ma un balzo in avanti nell’innovazione aperta, segnando un punto di svolta per Meta nel contributo all’innovazione aperta in AI.

La struttura di LLAMA-2, dettagliata in un documento di 77 pagine, fornisce una panoramica esaustiva che permette ai data scientist di ricreare e personalizzare i modelli per i propri dataset. Con un addestramento su 2 trilioni di token, LLAMA-2 supera tutti i benchmark open source di un ampio margine e si colloca al livello di performance di GPT-3.5 nelle valutazioni umane. La novità più significativa risiede nel suo miglioramento rispetto all’architettura di OpenAI, in particolare nel bilanciamento tra sicurezza e utilità, dove le prestazioni del modello non degradano man mano che diventa più sicuro.

LLAMA-2 introduce avanzamenti notevoli come l’attenzione per query di gruppo (Grouper query attention), l’attenzione fantasma (Ghost Attention), il ridimensionamento della temperatura in contesto (In-Context Temperature re-scaling) e la percezione temporale (Temporal Perception). Queste innovazioni, insieme alla disponibilità su piattaforme come HuggingFace, WatsonX e Azure, facilitano l’adozione del modello, riducendo i costi e le barriere all’entrata. Ora è possibile personalizzare un modello LLM di 70B su una singola GPU, una possibilità inimmaginabile solo sei mesi fa.

LLAMA-2 è presente in varianti da 7B, 13B e 70B parametri, inclusa una versione istruita specificamente per chat, denominata LLaMA-Chat, nelle stesse tre dimensioni. Rispetto ai modelli Llama-1 precedenti, LLAMA-2 si distingue per i termini di licenza, un aumento del 40% della dimensione del corpus di preaddestramento, il raddoppio della lunghezza del contesto del modello a 4K, e l’adozione dell’attenzione per query di gruppo per la variante da 70B. L’aspetto più impattante è il nuovo approccio alla sicurezza con modelli di ricompensa per la Sicurezza e l’Utilità, che supera la maggior parte degli altri modelli nelle valutazioni umane.

L’addestramento di LLAMA-2 si basa sull’uso dell’algoritmo di codifica bytepair (BPE), applicando l’architettura transformer standard con pre-normalizzazione usando RMSNorm, la funzione di attivazione SwiGLU e l’incorporamento posizionale rotativo. I dettagli includono l’uso dell’ottimizzatore AdamW con una programmazione del tasso di apprendimento di tipo coseno, un riscaldamento di 2000 passaggi e la decadenza del tasso di apprendimento finale al 10% del picco. Il modello ha dimostrato eccellenti prestazioni in varie attività, come la codifica, le Q&A in contesto, il ragionamento di senso comune e le valutazioni di conoscenza.

La personalizzazione del modello utilizza tecniche di fine-tuning supervisionato (SFT) e apprendimento rinforzato con feedback umano (RLHF), partendo da dati di istruzione tuning disponibili pubblicamente e annotando circa 27.540 istanze con un forte focus sulla qualità dei dati. L’approccio al fine-tuning e il modello di ricompensa mirano a bilanciare efficacemente sicurezza e utilità, superando la tradizionale compensazione tra questi due aspetti e spingendo LLAMA-2 a diventare un punto di riferimento per l’adozione sicura delle LLM in ambito aziendale.

Come funziona LLAMA-2

Il processo attraverso il quale LLAMA-2 viene addestrato, affinato e raffinato utilizza tecniche all’avanguardia di fine-tuning supervisionato (SFT) e di apprendimento rinforzato con feedback umano (RLHF), stabilendo nuovi standard per la personalizzazione e l’efficienza dei grandi modelli linguistici (LLM). Questo approccio multifase non solo permette a LLAMA-2 di eccellere in compiti diversificati, come la codifica, le Q&A in contesto, il ragionamento di senso comune e le valutazioni di conoscenza, ma lo rende anche uno strumento prezioso per applicazioni aziendali grazie alla sua maggiore sicurezza e utilità.

Durante la fase di SFT, LLAMA-2 viene inizialmente addestrato su un set di dati di istruzione pubblicamente disponibili, arricchito da una minuziosa annotazione di circa 27.540 istanze con un’enfasi sulla qualità. Questo processo sfrutta un programma di apprendimento rateale di tipo coseno, iniziando con un tasso di apprendimento di 2*10^-5 e impiegando un decadimento del peso di 0.1, una dimensione del batch di 64 e una lunghezza di sequenza di 4096 token, ottimizzando il modello attraverso 2 epoche. L’obiettivo di addestramento segue un approccio auto-regressivo, dove la perdita sui token del prompt dell’utente viene annullata e la back-propagation viene eseguita solo sui token di risposta.

Nella fase RLHF, la raccolta dei dati umani viene eseguita seguendo una procedura specifica: gli annotatori creano un prompt e valutano due risposte generate dal modello in base a criteri stabiliti, assicurando una diversità migliorata. Questi dati, categorizzati lungo le dimensioni della sicurezza e dell’utilità, fungono da base per il Modello di Ricompensa, che valuta le risposte del modello e il prompt corrispondente, producendo un punteggio scalare che indica la qualità dell’output generato.

L’innovazione più rilevante introdotta da LLAMA-2 è la sua capacità di superare il compromesso comunemente osservato tra sicurezza e utilità, ottenendo prestazioni superiori in entrambi i criteri. Per raggiungere questo obiettivo, Meta ha addestrato due modelli di ricompensa distinti: uno ottimizzato per l’utilità, denominato Helpfulness RM, e un altro per la sicurezza, denominato Safety RM. Questi modelli utilizzano la stessa architettura e gli stessi iperparametri dei modelli di linguaggio preaddestrati, eccetto per la testa di classificazione per la previsione del prossimo token, che viene sostituita con una testa di regressione per generare la ricompensa scalare.

La formazione del modello di ricompensa si avvale di dati di preferenza umana strutturati in un formato di etichetta di classificazione binaria, dove le risposte vengono categorizzate come scelte e rifiutate, garantendo che la risposta scelta riceva sempre un punteggio superiore rispetto alla sua controparte. Questo processo di addestramento, insieme all’innovativo approccio al fine-tuning e alla capacità di LLAMA-2 di bilanciare efficacemente sicurezza e utilità, posiziona il modello come un punto di riferimento per l’adozione sicura e produttiva delle LLM in ambito aziendale e oltre.

Unicità di LLAMA nel Panorama AI

Il rilascio di LLAMA-2 segna un cambiamento epocale nel campo dell’intelligenza artificiale, posizionandosi come un catalizzatore per l’innovazione aperta. La decisione di Meta di offrire LLAMA-2 con una licenza aperta, sebbene non esattamente “open source” nel senso tradizionale, sottolinea un impegno verso la democratizzazione dell’accesso alle tecnologie AI avanzate. Questo approccio, che promuove la condivisione di conoscenze e risorse, rappresenta un invito alla comunità globale di ricercatori e sviluppatori a collaborare, innovare e spingere ulteriormente i confini di ciò che l’intelligenza artificiale può realizzare.

Il modello LLAMA-2, con la sua architettura avanzata e le sue capacità di elaborazione del linguaggio naturale, è stato addestrato su un corpus di 2 trilioni di token, battendo i benchmark open source di un ampio margine e avvicinandosi alle prestazioni di GPT-3.5 nelle valutazioni umane. Questo risultato non è solo una testimonianza della potenza computazionale di LLAMA-2 ma anche della sua efficacia nell’interpretare e rispondere a una vasta gamma di query in modo contestualmente pertinente e sicuro.

LLAMA-2 rappresenta, quindi, non solo un traguardo tecnologico ma anche un invito alla collaborazione e alla condivisione delle conoscenze nel campo dell’IA. Il suo impatto sull’innovazione aperta e la ricerca collaborativa promette di accelerare ulteriormente lo sviluppo di soluzioni AI che sono sia potenti che responsabili, guidando la trasformazione digitale in maniera etica e sostenibile.

Comparazione e contesto di utilizzo

Nel contesto dell’evoluzione rapida dell’intelligenza artificiale, il confronto tra LLAMA 2, GPT-3.5 e GPT-4 rivela differenze fondamentali che influenzano la scelta del modello più adatto a specifici progetti. LLAMA 2 emerge come una soluzione economica e efficiente, particolarmente vantaggiosa per compiti che richiedono risposte in tempo reale e un alto grado di accuratezza, come la sintesi di notizie e l’individuazione di incongruenze factuali. La sua natura open-source favorisce una trasparenza e una personalizzazione che possono essere particolarmente attraenti per chi cerca un controllo maggiore sulle capacità e sull’implementazione del modello.

D’altro canto, GPT-3.5 e GPT-4, con le loro architetture più complesse e una capacità di contestualizzazione e di elaborazione di dati multimodali (nel caso di GPT-4), si posizionano come soluzioni ideali per compiti che richiedono una profonda comprensione del contesto o la gestione di una grande quantità di conoscenza. GPT-4, in particolare, con la sua capacità multimodale, offre possibilità uniche nel trattamento e nella generazione di testo, immagini e altri tipi di dati, rendendolo ineguagliabile per applicazioni che beneficiano di questa versatilità.

Per lo sviluppo di chatbot e la creazione di contenuti, la scelta tra questi modelli dipende dall’equilibrio tra costi, complessità del progetto e aspettative di performance. LLAMA 2 si rivela un’opzione versatile e aperta per le piccole imprese e progetti che valorizzano la personalizzazione e l’efficienza. GPT-3.5 colpisce per la sua capacità di gestire conversazioni complesse e supporto linguistico ampio, rendendolo adatto a imprese che operano su scala globale. GPT-4, infine, si distingue per la sua abilità nel risolvere problemi avanzati e nel mantenere un alto livello di professionalità e creatività nella risoluzione dei problemi, stabilendosi come la scelta preferibile per applicazioni critiche e per chi desidera minimizzare l’intervento umano nella generazione di contenuti.

La decisione su quale modello adottare dovrebbe quindi basarsi su una valutazione attenta delle specifiche esigenze del progetto, considerando fattori come il budget, la natura delle attività da svolgere e il livello di qualità richiesto. La comprensione delle forze e dei limiti di ciascun modello è essenziale per sfruttare al meglio le potenzialità dell’IA e innovare efficacemente nel proprio campo di applicazione.

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AI Generativa e le opportunità per le aziende

L’intelligenza artificiale (AI) sta vivendo una trasformazione radicale. Si è evoluta da un insieme di algoritmi isolati ad una forza potente e integrata, pronta a rivoluzionare il modo in cui le aziende operano. Questa evoluzione, guidata in particolare dall’ascesa dell’AI generativa, sta offrendo ai singoli, ma soprattutto alle aziende opportunità senza precedenti, ma presenta anche nuove sfide che richiedono attenzione e corretta interpretazione, oltre che azione (tempestiva, aggiungerei).

L’AI generativa sta aprendo la strada a una nuova ondata di innovazioni di modelli e processi, ampliando le possibilità di applicazione dell’AI in una serie di settori, dalla farmaceutica alla banca, dal retail allo sport. Modelli come GPT-4, Bard, sono capaci di generare contenuti unici e di alta qualità, che possono essere utilizzati in una serie di contesti aziendali, dal marketing allo sviluppo del prodotto, passando dal legal al finance. .

Malgrado le tante potenzialità e opportunità, l’avvento dell’AI generativa non è privo comunque di sfide e punti di critici da attenzionare. La sua velocità di sviluppo, il rischio di bias nascosti nei dati di addestramento e la necessità di nuove infrastrutture tecnologiche e competenze specializzate sono tutti fattori che le aziende devono necessariamente considerare nel loro viaggio verso l’adozione in generale di nuove tecnologie, ma anche e soprattutto nei confronti dell’AI generativa.

L’AI generativa offre senza dubbio alle aziende l’opportunità di rivedere e reinventare molti dei loro processi operativi ed impattare sui modelli di business, permettendo una maggiore automazione, efficienza e personalizzazione, e di conseguenza ottimizzazione di costi e potenzialità maggiori sui ricavi.

Riguardo ai nuovi modelli di business, come l’uso di AI per generare contenuti unici o per offrire servizi personalizzati su larga scala però c’è un punto che deve esser necessariamente considerato ossia rischi e sfide derivanti da un normativo in continua evoluzione, con nuove leggi e regolamentazioni che potrebbero influenzare l’uso dell’AI, e di conseguenza diritti di ownership sull’asset creato, tipologia di utilizzo e applicazione.

I CEO oggi di aziende che vogliono accelerare e non perdere quote di mercato, hanno un ruolo fondamentale nel guidare l’adozione dell’AI in primis, e anche dell’AI generativa nelle loro aziende. L’attenzione e le azioni che la direzione dell’azienda dovrà affrontare non dovranno esser solo orientate alle opportunità e le sfide presentate dall’A in termini infrastrutturali e tecnologici, ma anche (e soprattutto) di metodo, al fine di guidare i team attraverso il cambiamento organizzativo necessario,  per sfruttare al meglio questa nuova potenzialità.

Una della prime azioni che l’organizzazione dovrebbe affrontare è la creazione di un gruppo cross-funzionale di leader dell’azienda a cui affidare lo studio, l’identificazione e le priorità dei casi d’uso di maggior valore, al fine di garantire un’implementazione sicura e coordinata dell’AI nel contesto aziendale. Questo può anche includere la promozione di una cultura di apprendimento continuo e la sperimentazione (che troppo spesso le aziende tralasciano pensando sia una attività individuale e spontanea) in cui i dipendenti sono incoraggiati ad innovare i processi, le competenze, le metodologie e i prodotti che incorporano efficacemente questi strumenti.

Un altro aspetto cruciale è la creazione di un “faro”, ossia un progetto o un caso d’uso pilota che possa servire da esempio concreto, e che possa dimostrare il reale potenziale dell’AI generativa e l’impatto che questa adozione avrebbe su più larga scala, oltre ad aiutare a creare entusiasmo, sostegno e consenso all’interno dell’organizzazione.

Le aziende dovranno essere molto attente a bilanciare la creazione di valore con la corretta gestione del rischio. Se da una parte l’AI generativa può offrire enormi vantaggi, presenta nuovi rischi, come dicevo, come la possibilità di perpetuare i bias nascosti nei dati di addestramento o di “allucinare” informazioni non esistenti. Sarà necessario definire e stabilire principi e linee guida etiche per l’uso dell’AI, modelli di controllo e sviluppare una comprensione approfondita dei rischi presentati da ogni caso d’uso potenziale.

Costruire e mantenere un insieme equilibrato di alleanze esterne oltre che sviluppare le competenze interne può inoltre aiutare, in questo processo di adozione, le aziende ad accelerare l’implementazione dell’AI generativa. A vantaggio di un approccio ad ecosistema si permetterà di abilitare l’esperienza e le competenze di altri senza dover costruire tutte le applicazioni o i modelli di base da soli, creando un processo di maggiore facilità di aggiornamento progressivo e l’adozione delle più recenti tecnologia.

La fase di boost tecnologico e l’evoluzione dell’AI generativa che stiamo vivendo rappresenta una promessa enorme per le aziende, ed una offerta senza precedenti di nuove opportunità per l’innovazione, l’efficienza e la personalizzazione. Ma per realizzare questo potenziale, le aziende devono essere pronte a affrontare le sfide associate a questa nuova tecnologia, compreso il bisogno di nuove competenze, infrastrutture e approcci alla gestione del rischio, e di conseguenza investimenti. Con la giusta guida e strategia, tuttavia, le aziende potranno sfruttare questo potenziale per guidare la trasformazione e creare un vantaggio competitivo duraturo.