Modelli autoregressivi: come funzionano le chatbot AI

Indice

1. Introduzione
2. Regressione
3. Modello autoregressivo
4. Alternative scartate
5. Limiti e rischi

Introduzione

L'immagine mostra una rappresentazione grafica di una rete neurale con più strati (input, hidden e output), illustrando il processo di regressione nei modelli di intelligenza artificiale. I cerchi blu rappresentano i nodi di input, che ricevono i dati iniziali. Gli strati nascosti (hidden layers) elaborano queste informazioni attraverso connessioni e funzioni di attivazione, mentre i nodi arancioni dello strato di output generano il risultato finale. Questo approccio è alla base dei modelli autoregressivi utilizzati nelle chatbot come ChatGPT, che prevedono una parola alla volta basandosi sulle informazioni precedenti. L'animazione evidenzia il flusso dei dati e il ruolo degli strati nella trasformazione delle informazioni per produrre una previsione accurata.

Regressione

La regressione è un metodo statistico che permette di prevedere un valore futuro basandosi su dati passati. Nel caso del linguaggio, si tratta di stimare la prossima parola in una frase data una sequenza precedente.

Esempio di regressione

Se abbiamo la frase "Il cielo è...", un modello di regressione linguistica potrebbe prevedere parole come "blu" o "nuvoloso" in base alla probabilità appresa dai dati di addestramento.

Si parla di autoregressione perché il modello genera una previsione basandosi esclusivamente sulle parole generate in precedenza, senza ricalcolare l'intera frase ogni volta. Questo significa che il modello non analizza nuovamente tutta la sequenza di testo prodotta fino a quel momento, ma utilizza solo l'ultima parte della frase per calcolare la parola successiva. Ogni nuova parola viene scelta considerando le probabilità calcolate sulla base di ciò che è già stato prodotto. Questo crea una sorta di "effetto domino", dove ogni previsione influenza le successive, senza mai tornare indietro per correggere eventuali errori.

Se un chatbot sta generando la frase "Il gatto salta sul...", inizialmente potrebbe prevedere parole come "tavolo" o "divano". Se sceglie "tavolo", allora la prossima previsione si baserà su "Il gatto salta sul tavolo...", restringendo ulteriormente le possibilità di completamento. Se invece avesse scelto "divano", l'intero significato della frase sarebbe stato differente. Questo dimostra come l'autoregressione determini l'evoluzione del testo parola per parola, influenzando il risultato finale.

Le chatbot più avanzate come ChatGPT, Copilot, DeepSeek e Gemini utilizzano modelli di linguaggio autoregressivi. In pratica, generano il testo prevedendo una parola alla volta sulla base delle precedenti. È un po’ come scrivere un messaggio cercando di indovinare la parola successiva basandosi su ciò che si è già detto.

Modello autoregressivo

L’approccio autoregressivo è stato adottato perché:

1. Efficienza computazionale – Elaborare una frase parola per parola è meno oneroso rispetto ad analizzare intere sequenze in parallelo.
2. Maggiore adattabilità – Il modello può affinare la risposta man mano che genera testo, adattandosi al contesto della conversazione e tenendo conto delle informazioni fornite nelle frasi precedenti. Ciò significa che se l'utente cambia argomento o fornisce nuovi dettagli, il modello può integrare questi elementi nella risposta in tempo reale, mantenendo la coerenza del discorso. Questa capacità è particolarmente utile per conversazioni più complesse, dove il significato di una risposta dipende fortemente dal contesto accumulato nel dialogo.
3. Migliore fluidità e coerenza – Questo metodo assicura che il discorso segua una logica più naturale.

Esempio pratico:

L'utente invia il messaggio: Dimmi qualcosa sui modelli linguistici.

Il modello non restituisce immediatamente una risposta completa, ma la costruisce parola per parola in modo sequenziale. Vediamo il processo:

1. Il modello riceve l'input e lo analizza. La prima parola della risposta non è nota in anticipo, quindi il modello valuta quale sia la parola più probabile per iniziare la risposta.
2. Dopo aver generato una parola, la utilizza come base per prevedere la successiva. Ad esempio, se inizia con "I modelli", la prossima parola potrebbe essere "linguistici".
3. Il modello continua in questo modo, utilizzando ogni nuova parola generata come contesto per la successiva, fino a completare una risposta coerente.

Questo processo evidenzia la natura autoregressiva del modello: ogni previsione dipende dalle parole precedenti, senza ricalcolare l'intero testo già generato.

Il modello non conosce in anticipo l'intera frase da generare, ma costruisce il testo dinamicamente, parola dopo parola, basandosi su ciò che ha già prodotto.

Ripetendo questo processo, il modello costruisce risposte sempre più complesse.

Alternative scartate

Altri approcci avrebbero potuto essere:

• Modelli basati su regole statiche → Funzionano secondo schemi predefiniti, seguendo un insieme di regole fisse. Tuttavia, gestire ogni possibile variazione di linguaggio richiederebbe un numero enorme di regole, rendendolo impraticabile. Ad esempio, un chatbot basato su regole potrebbe avere difficoltà a rispondere a domande formulate in modi diversi ma con lo stesso significato, come "Dimmi di più su Tesla" e "Puoi parlarmi di Tesla?", poiché non riconoscerebbe automaticamente che si tratta della stessa richiesta.
• Elaborazione bidirezionale (tipo BERT) → Più accurato per analisi di testo, ma inefficiente per generare risposte fluide in tempo reale. Ad esempio, un modello BERT eccelle nel completare frasi mancanti o rispondere a domande con contesto già fornito, come riassumere un articolo o estrarre informazioni da un documento. Tuttavia, se utilizzato per una conversazione in tempo reale, richiede di analizzare continuamente sia il testo passato che futuro, rallentando il processo e rendendolo meno adatto alla generazione dinamica di risposte.
• Modelli basati su retrieval puro → Limitati ai dati già esistenti, senza la capacità di generare nuove risposte originali. Ad esempio, se un utente chiede "Quali sono le ultime scoperte sulla fusione nucleare?", un modello basato su retrieval puro potrebbe semplicemente cercare un articolo pertinente e riproporne il contenuto, senza la possibilità di rielaborarlo o adattarlo in base alla domanda specifica dell'utente.

L’autoregressività ha quindi vinto perché bilancia capacità generativa e adattabilità in tempo reale.

Proprio perché un modello di linguaggio autoregressivo genera testo parola per parola basandosi solo su quanto già prodotto, un LLM installato su un PC può funzionare senza bisogno di un database sottostante o di una connessione a Internet. Ogni previsione viene calcolata in modo autonomo, sfruttando i parametri del modello addestrato, senza necessità di accedere a dati esterni. Questo è possibile perché l'intero sapere del modello è già incorporato nei suoi pesi, ossia nelle informazioni statistiche apprese durante la fase di training.

Ad esempio, un LLM locale può rispondere a domande di cultura generale o svolgere attività di completamento del testo senza dover interrogare una base dati. Tuttavia, questo significa anche che le informazioni disponibili sono limitate alla conoscenza acquisita fino al momento dell'addestramento e non possono essere aggiornate dinamicamente a meno di un nuovo training o di un'integrazione con fonti esterne.

Limiti e rischi

1. Allucinazioni – Il modello può generare informazioni errate o inesistenti perché si basa sulla probabilità delle parole senza un vero meccanismo di verifica della veridicità. Questo accade soprattutto quando i dati di addestramento sono incompleti o quando la domanda richiede una risposta precisa che il modello non ha appreso direttamente. Ad esempio, se gli viene chiesto "Qual è la capitale del pianeta Marte?", potrebbe fornire una risposta plausibile ma inventata, poiché non ha dati reali su un'informazione inesistente.
2. Bias – Se i dati di addestramento contengono pregiudizi, il modello li ripete.
3. Mancanza di comprensione profonda – Non ragiona come un umano, ma predice in base a correlazioni statistiche.
4. Propagazione di errori – Se una previsione iniziale è errata, tutto il testo successivo può essere compromesso.

L’intelligenza artificiale ha ancora margini di miglioramento, ma il modello autoregressivo resta il più efficace per le chatbot odierne.