Condivisione della tecnologia

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introduzione

Nello sviluppo dell’intelligenza artificiale, l’emergere dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) segna un importante punto di svolta. Con la svolta della tecnologia di deep learning e il miglioramento della potenza di calcolo, LLM ha aperto una nuova ondata verso l'intelligenza generale artificiale (AGI) con la sua scala e complessità senza precedenti. Attraverso il pre-addestramento con enormi quantità di dati, il modello non solo può comprendere il linguaggio naturale, ma anche generare testo coerente e logico. Tuttavia, ci sono problemi come "inventare sciocchezze" e il grafico della conoscenza è stato sviluppato con esso per molti anni precisione ed efficacia La combinazione dei due può risolvere il problema dell'illusione LLM e rendere il contenuto generato più accurato e affidabile. L'autore ha selezionato LLM e grafici della conoscenza e li ha riepilogati come segue come riferimento.

Capitolo 1: L'ascesa dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e le prospettive dell'AGI

ChatGPT e serie GPT

ChatGPT è un modello linguistico di grandi dimensioni pre-addestrato per il dialogo generativo lanciato da OpenAI nel novembre 2022. Rappresenta un salto per LLM nel campo dei sistemi di dialogo. ChatGPT, con il suo stile di interazione conversazionale, è in grado di rispondere a domande successive, ammettere errori, contestare premesse errate e rifiutare richieste inappropriate. Questa funzionalità interattiva consente a ChatGPT di dimostrare capacità di risposta dettagliate e chiare in più aree di conoscenza.Tuttavia, con lo sviluppo della tecnologia, ChatGPT ha anche esposto alcune limitazioni, come ad esempioProblemi di accuratezza dei fatti e tempestività。

Per risolvere questi problemi, OpenAI ha lanciato GPT-4 nel marzo 2023, un modello più fluido e accurato che supporta la comprensione delle immagini. Il lancio di GPT-4 non solo migliora le capacità di comprensione del linguaggio di LLM, ma espande anche il suo ambito di applicazione per consentirgli di elaborare informazioni multimodali, il che rende possibile ottenere un'interazione intelligente più completa e approfondita.

Attività di PNL e scenari applicativi

I modelli linguistici di grandi dimensioni sono ampiamente utilizzati nelle attività di elaborazione del linguaggio naturale (NLP), coprendo molti campi come la classificazione del testo, l'estrazione di informazioni, il riepilogo del testo, la risposta intelligente alle domande, la comprensione della lettura, la traduzione automatica, la generazione di testo e la correzione grammaticale. La realizzazione di questi compiti consente a LLM di svolgere un ruolo in molteplici scenari come la classificazione delle informazioni, la strutturazione del testo, la descrizione riassuntiva, il dialogo con domande e risposte, la comprensione di testi complessi, la traduzione multilingue, la creazione di contenuti e la correzione degli errori di informazione. Ad esempio, negli scenari di domande e risposte intelligenti, LLM può comprendere le domande degli utenti e fornire risposte accurate e complete nelle attività di riepilogo del testo, LLM può estrarre automaticamente le informazioni chiave dal testo e generare riepiloghi concisi;

Capacità emergenti di modelli di grandi dimensioni

Le capacità dei modelli linguistici di grandi dimensioni non si ottengono dall’oggi al domani, ma diventano gradualmente evidenti man mano che le dimensioni del modello aumentano. Questa “emergenza” di capacità si manifesta in molti aspetti, come le capacità di trasferimento tra domini e le capacità di ragionamento. Solo quando la dimensione del modello aumenterà in una certa misura queste capacità faranno un salto di qualità. L'evoluzione dei grandi modelli linguistici di Google, DeepMind e OpenAI ha attraversato fasi come la pre-formazione, la messa a punto delle istruzioni e l'allineamento. L'evoluzione di queste fasi è cruciale per migliorare le capacità del modello.

Nella fase di pre-addestramento, il modello apprende modelli comuni e conosce la lingua su set di dati su larga scala. Nella successiva fase di messa a punto delle istruzioni, il modello apprende come completare compiti specifici attraverso istruzioni specifiche. La fase di allineamento consiste nel rendere l'output del modello più coerente con le aspettative umane attraverso un'ulteriore formazione. L’evoluzione di queste fasi ha consentito a grandi modelli linguistici di dimostrare capacità sorprendenti nella gestione di compiti complessi.

Inoltre, tecnologie chiave come l'apprendimento nel contesto, la guida CoT (catena di pensiero) e l'ottimizzazione delle istruzioni stanno costantemente spingendo i confini delle capacità LLM. L'apprendimento contestuale consente al modello di apprendere nuove attività con un numero limitato di campioni senza modificare i parametri.

CoT Prompting insegna al modello come eseguire il ragionamento logico fornendo passaggi di ragionamento dettagliati.
L'ottimizzazione delle istruzioni stimola le capacità di comprensione e previsione del modello attraverso istruzioni chiare.

Capitolo 2: Knowledge Graph e LLM

2.1 Concetto ed evoluzione del grafo della conoscenza

Il grafico della conoscenza è essenzialmente una base di conoscenza semantica strutturata.Rappresentando la conoscenza complessa sotto forma di grafici, le macchine possono comprendere, recuperare e utilizzare meglio la conoscenza. . Lo sviluppo dei grafi della conoscenza può essere fatto risalire alla rete semantica negli anni '60, che veniva utilizzata principalmente nel campo della comprensione del linguaggio naturale. Con l’avvento della tecnologia Internet, i grafici della conoscenza hanno iniziato a svolgere un ruolo importante nei motori di ricerca, nella risposta intelligente alle domande e nel calcolo delle raccomandazioni.

Negli anni '80, il concetto filosofico di "ontologia" è stato introdotto nel campo dell'intelligenza artificiale per descrivere la conoscenza. Successivamente, i ricercatori nel campo della rappresentazione della conoscenza e delle basi di conoscenza hanno proposto una varietà di metodi di rappresentazione della conoscenza, inclusi sistemi quadro, regole di produzione e logica di descrizione. Nel 1998, l'invenzione del World Wide Web ha fornito una nuova opportunità per lo sviluppo dei grafici della conoscenza. La transizione dai collegamenti ipertestuali ai collegamenti semantici ha segnato un importante progresso nel modo in cui vengono costruiti i grafici della conoscenza.

Il grafico della conoscenza può essenzialmente essere considerato un modello mondiale, che ha origine dal modo in cui le macchine rappresentano la conoscenza. Utilizza strutture grafiche per descrivere le relazioni tra tutte le cose e registrare la conoscenza delle cose. Si è sviluppato con l'avvento della tecnologia Internet ed è stato implementato in motori di ricerca, risposta intelligente alle domande e elaborazione delle raccomandazioni e altri campi di applicazione.

Nel 2006, Tim Berners-Lee ha sottolineato che l’essenza del Web Semantico è stabilire collegamenti tra dati aperti. Nel 2012, Google ha rilasciato un prodotto per motori di ricerca basato sui grafici della conoscenza, che ha segnato una svolta nell’applicazione commerciale dei grafici della conoscenza. Il concetto di grafo della conoscenza si è evoluto finora, dalla costruzione iniziale da parte di esperti alla costruzione di algoritmi meccanici, e continua a svilupparsi nella direzione dell’espressione della conoscenza multimodale e multiforme.

2.2 Costruzione e caratteristiche del grafo della conoscenza

La costruzione del grafo della conoscenza è un processo complesso, che coinvolge più fasi come l'estrazione della conoscenza, la fusione della conoscenza, la rappresentazione della conoscenza e il ragionamento della conoscenza. I primi grafici della conoscenza venivano costruiti principalmente manualmente da esperti. Questo tipo di grafico era di alta qualità, ma costoso e lento da aggiornare. Con lo sviluppo della tecnologia, gli algoritmi di apprendimento automatico hanno iniziato a essere utilizzati per costruire automaticamente grafici della conoscenza, migliorando l’efficienza della costruzione e la frequenza di aggiornamento.

La caratteristica del grafo della conoscenza è che può rappresentare relazioni di conoscenza complesse sotto forma di struttura del grafo, comprese entità, attributi, eventi e relazioni. Questa rappresentazione strutturata non solo facilita l'archiviazione e il recupero della conoscenza, ma offre anche la possibilità di ragionare sulla conoscenza. I moderni grafici della conoscenza si stanno sviluppando nella direzione dell'espressione della conoscenza multimodale e multiforme, includendo non solo informazioni testuali, ma anche dati in molteplici modalità come immagini e suoni.

2.3 Casi applicativi del grafo della conoscenza

I casi applicativi dei grafici della conoscenza in diversi campi sono ricchi e diversificati. In campi generali, i grafici della conoscenza sono spesso utilizzati come "conoscenza enciclopedica strutturata" per fornire agli utenti ordinari una vasta conoscenza basata sul buon senso. In campi specifici, come l'assistenza medica, il diritto, la finanza, ecc., i grafici della conoscenza vengono creati sulla base dei dati del settore per fornire servizi di conoscenza professionale approfonditi al personale del settore.

Ad esempio, in campo medico, i grafici della conoscenza possono integrare informazioni su malattie, farmaci, metodi di cura, ecc. per assistere i medici nella diagnosi e nelle decisioni terapeutiche. In campo finanziario, i grafici della conoscenza possono rappresentare aziende, industrie, mercati e altre entità economiche e le loro interrelazioni, aiutando gli analisti a prendere decisioni di investimento. Inoltre, i grafici della conoscenza possono essere utilizzati anche in molteplici scenari come raccomandazioni personalizzate, domande e risposte intelligenti e creazione di contenuti, il che arricchisce notevolmente l’ambito di applicazione dell’intelligenza artificiale.

2.4 Collaborazione tra knowledge graph e LLM

La combinazione di knowledge graph e LLM fornisce potenti capacità di ragionamento e rappresentazione della conoscenza per i sistemi intelligenti. Le potenti capacità di comprensione e generazione del linguaggio di LLM, combinate con la conoscenza strutturata del grafico della conoscenza, possono ottenere un ragionamento della conoscenza più accurato e approfondito. Ad esempio, in un sistema di risposta intelligente alle domande, LLM può individuare rapidamente la conoscenza relativa alla domanda attraverso il grafico della conoscenza e fornire risposte più accurate e complete.

Inoltre, i grafici della conoscenza possono anche fungere da supplemento al LLM, fornendo la conoscenza esterna richiesta durante l'addestramento e l'inferenza del modello. Inserendo la conoscenza nel grafo della conoscenza in LLM sotto forma di triple, istruzioni, regole, ecc., è possibile migliorare l'affidabilità e l'interpretabilità del modello. Allo stesso tempo, il grafico della conoscenza può essere utilizzato anche per citare, tracciare e verificare il contenuto generato da LLM per garantire l'accuratezza e l'autorità del contenuto generato.

Anche nelle applicazioni industriali la combinazione di grafici della conoscenza e LLM mostra un grande potenziale. Attraverso la pre-formazione di miglioramento della conoscenza, l'ingegneria tempestiva, il ragionamento basato sulla conoscenza complessa e altri metodi, è possibile creare LLM per campi specifici per fornire servizi più professionali ed efficienti. Allo stesso tempo, i grafici della conoscenza possono anche realizzare la rappresentazione e l'aggiornamento automatizzati dei dati del dominio, della conoscenza e delle interazioni, rendendo possibile il raggiungimento dell'"iperautomazione".

Promuovere la rapida costruzione di KG: estrazione/fusione della conoscenza

Miglioramento della conoscenza pre-formazione/Ingegneria tempestiva/ragionamento di conoscenze complesse/tracciabilità della conoscenza/fusione di conoscenza dinamica in tempo reale
• Le potenti capacità di estrazione e generazione dimostrate dai modelli linguistici su larga scala possono aiutare nella costruzione rapida di grafici della conoscenza e realizzare l'estrazione e la fusione automatica della conoscenza.
• La costruzione automatica dei prompt assistita dalla conoscenza nel grafico della conoscenza consente la progettazione automatica dei prompt
• L'abilità di emergenza di LLM e la capacità di ragionamento CoT, combinate con la complessa capacità di ragionamento basato su grafici della conoscenza, possono risolvere congiuntamente compiti complessi
• La conoscenza nel grafico della conoscenza può essere aggiunta al processo di formazione del modello linguistico sotto forma di triple, istruzioni, regole, codici, ecc., per contribuire a migliorare l'affidabilità e l'interpretabilità del LLM
• Collegare i risultati generati dal LLM con la conoscenza nel grafico della conoscenza per ottenere citazione, tracciabilità e verifica del contenuto generato
• Il grafo della conoscenza utilizza l'ontologia per rappresentare dati di dominio, conoscenza e interazioni e completa l'automazione dell'intero processo dall'accesso ai dati, all'estrazione della conoscenza e all'aggiornamento fino ai collegamenti di interazione dell'utente.

Capitolo 3: Paradigma dell'implementazione industriale

3.1 Sfide nell'implementazione del grande modello linguistico dell'industria

Sebbene i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) abbiano mostrato un grande potenziale nelle applicazioni industriali, devono anche affrontare una serie di sfide e limitazioni. Innanzitutto, i requisiti di elaborazione e archiviazione dei modelli di grandi dimensioni sono enormi, il che non solo aumenta i costi di implementazione, ma limita anche l’applicazione del modello in ambienti con risorse limitate. In secondo luogo, l’addestramento e la messa a punto di modelli di grandi dimensioni richiedono una grande quantità di dati annotati e l’acquisizione e l’elaborazione di questi dati sono spesso dispendiose in termini di tempo e di manodopera. Inoltre, l’interpretabilità e la controllabilità dei modelli di grandi dimensioni sono relativamente scarse, il che costituisce un ostacolo in alcuni scenari applicativi che richiedono elevata precisione e trasparenza.

Nelle applicazioni industriali, anche la capacità di generalizzazione di modelli di grandi dimensioni rappresenta un problema. Sebbene LLM sia esposto a una grande quantità di dati nella fase di pre-formazione, le prestazioni del modello potrebbero essere limitate se confrontato con la terminologia specifica del settore e la logica complessa. Allo stesso tempo, anche l’aggiornamento e la manutenzione di modelli di grandi dimensioni rappresentano una sfida, che richiede supporto tecnico continuo e aggiornamenti dei dati per mantenere la tempestività e l’accuratezza del modello.

3.2 Sviluppo dell'ecologia del “piccolo modello”.

Rispetto ai modelli di grandi dimensioni, i modelli piccoli hanno mostrato alcuni vantaggi unici nell’implementazione industriale. I modelli di piccole dimensioni sono più facili da implementare su dispositivi edge o ambienti con risorse limitate grazie alle loro dimensioni ridotte e ai bassi costi computazionali. Inoltre, i costi di sviluppo e manutenzione dei modelli di piccole dimensioni sono bassi, consentendo alle piccole e medie imprese di utilizzare la tecnologia di apprendimento automatico per migliorare i propri prodotti e servizi.

Un altro vantaggio dei modelli piccoli è la loro flessibilità e personalizzazione. Per settori o scenari applicativi specifici, gli sviluppatori possono personalizzare e ottimizzare rapidamente piccoli modelli per soddisfare esigenze specifiche. Ad esempio, in settori quali la consulenza medica e i servizi legali, i piccoli modelli possono apprendere terminologia e casi professionali in modo mirato per fornire servizi più accurati.

Con lo sviluppo di strutture e strumenti open source, l’ecosistema dei piccoli modelli sta crescendo rapidamente. Gli sviluppatori possono utilizzare gli strumenti e le librerie esistenti per creare e distribuire rapidamente piccoli modelli per promuovere il processo di intelligenza industriale. Allo stesso tempo, l’integrazione e la combinazione di piccoli modelli fornisce anche nuove idee per risolvere problemi complessi. Attraverso il lavoro collaborativo di più piccoli modelli, è possibile ottenere soluzioni più flessibili ed efficienti.

3.3 Modello linguistico multimodale incarnato

I modelli linguistici multimodali sono sempre più utilizzati nel settore. Possono elaborare e comprendere vari tipi di dati come immagini, suoni, video, ecc. e fornire agli utenti un'esperienza interattiva più ricca e intuitiva. Nel campo dell'e-commerce, i modelli multimodali possono combinare immagini e descrizioni dei prodotti per fornire servizi di ricerca e raccomandazione più accurati. Nel campo dell'istruzione, i modelli multimodali possono identificare e analizzare i comportamenti di apprendimento degli studenti e fornire un supporto didattico personalizzato.

Il vantaggio del modello linguistico multimodale incarnato è che può simulare meglio la percezione umana e i processi cognitivi. Integrando informazioni visive, uditive e altre informazioni sensoriali, il modello può comprendere in modo più completo l'ambiente e le esigenze degli utenti. Inoltre, i modelli multimodali hanno dimostrato potenti capacità nella gestione di scenari e compiti complessi, come la guida autonoma e i servizi robotici.

Tuttavia, lo sviluppo e l’applicazione di modelli multimodali devono affrontare anche sfide tecniche e di risorse. La raccolta, l'annotazione e la fusione di dati multimodali richiedono conoscenze interdisciplinari e supporto tecnico. Inoltre, i modelli multimodali hanno un’elevata complessità computazionale e richiedono algoritmi efficienti e strategie di ottimizzazione per ottenere un’elaborazione accurata e in tempo reale.

3.4 Valorizzazione del recupero ed esternalizzazione della conoscenza

Al fine di migliorare la praticabilità di modelli linguistici di grandi dimensioni, il miglioramento del recupero e l’esternalizzazione della conoscenza sono diventati due importanti mezzi tecnici. Il miglioramento del recupero migliora le capacità di recupero delle informazioni del modello introducendo basi di conoscenza esterne, aiutando il modello a ottenere informazioni più ricche e accurate quando risponde alle domande. Questo metodo può risolvere efficacemente le carenze del modello nell'affrontare problemi o attività a coda lunga che richiedono le informazioni più recenti.

L'esternalizzazione della conoscenza incorpora la conoscenza esterna richiesta dal modello nel modello in una forma parametrizzata, in modo che il modello possa utilizzare direttamente questa conoscenza durante il processo di ragionamento e generazione. Questo approccio può migliorare l'interpretabilità e la controllabilità del modello, consentendo agli sviluppatori e agli utenti di comprendere meglio e fidarsi dell'output del modello.

Nelle applicazioni industriali, il miglioramento del recupero e l’esternalizzazione della conoscenza possono essere strettamente integrati con i processi aziendali e i sistemi decisionali per fornire assistenza e supporto intelligenti. Ad esempio, nell'analisi finanziaria, attraverso il miglioramento del recupero, il modello può ottenere i dati e le notizie di mercato più recenti in tempo reale per fornire agli utenti consigli sugli investimenti. Nella diagnosi medica, l’esternalizzazione della conoscenza può aiutare i modelli a richiamare rapidamente linee guida cliniche e informazioni sui farmaci per assistere i medici nel prendere decisioni.

Capitolo 4: Opportunità future

4.1 Tendenza allo sviluppo di modelli linguistici di grandi dimensioni

La tendenza allo sviluppo di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) punta a un futuro più intelligente e personalizzato. Con l'avanzamento della tecnologia, LLM si sta sviluppando rapidamente nelle seguenti direzioni:

1. capacità multimodali: LLM non si limiterà più al testo, ma sarà in grado di comprendere e generare contenuti multimodali come immagini, video e audio, fornendo un'esperienza interattiva più ricca.
2. comprensione più profonda: Attraverso algoritmi continuamente ottimizzati, LLM sarà in grado di eseguire una comprensione semantica più profonda, comprese emozioni, sarcasmo e metafore complesse.
3. Servizio personalizzato: Utilizzando i dati degli utenti e l'apprendimento automatico, LLM fornirà servizi più personalizzati per soddisfare le esigenze specifiche degli utenti.
4. Integrazione tra domini: LLM sarà profondamente integrato con i settori medico, legale, educativo e altri settori professionali per fornire soluzioni personalizzate.
5. Spiegabilità e trasparenza: Per aumentare la fiducia degli utenti in LLM, l'interpretabilità e la trasparenza del modello saranno migliorate.

4.2 Strumenti open source e idee di miglioramento

Gli strumenti open source svolgono un ruolo importante nello sviluppo di LLM. Non solo abbassano la soglia di sviluppo, ma promuovono anche la rapida iterazione e l’innovazione della tecnologia. Ad esempio, Hugging Face fornisce una serie di librerie e modelli open source che consentono agli sviluppatori di integrare e ottimizzare facilmente LLM. Inoltre, le strategie per migliorare il LLM includono:

• Compressione del modello: riduce le dimensioni del modello e migliora l'efficienza di calcolo, rendendolo più adatto all'esecuzione su dispositivi edge.
• Iniezione di conoscenza: Migliorare l'ampiezza e la profondità della conoscenza del modello combinando la base di conoscenza esterna con LLM.
• insegnamento rafforzativo: Utilizzare la tecnologia di apprendimento per rinforzo per ottimizzare il processo decisionale di LLM e migliorare le sue prestazioni in compiti complessi.

In risposta alle carenze dell'attuale LLM, i ricercatori hanno proposto alcune misure di miglioramento, come far sì che l'LLM utilizzi strumenti esterni per migliorare la comprensione del contesto con importanti informazioni mancanti non incluse nel peso dell'LLM per formare un agente più potente di questi modelli; sono collettivamente chiamati miglioramenti linguistici modelli (ALM)

ragionamento(Ragionamento): suddividere attività complesse in sottoattività più semplici che LM può risolvere più facilmente da solo o utilizzando strumenti.
attrezzo(ToO): raccogliere informazioni esterne o avere un impatto sul mondo virtuale o fisico percepito dall'ALM.
Comportamento(Agire): invocare uno strumento che abbia un impatto sul mondo virtuale o fisico e osservarne i risultati, incorporandolo nell'attuale contesto di ALM.
Insieme a: Ragionamento e strumenti possono essere collocati nello stesso modulo, sia migliorando il contesto di LM per prevedere meglio le informazioni mancanti, sia strumenti che raccolgono informazioni aggiuntive e strumenti che hanno un impatto sul mondo virtuale o fisico possono essere utilizzati da LM allo stesso modo trasferimento.

4.3 La nascita di grandi modelli personalizzati

Con l'aumento delle esigenze specifiche del settore, la nascita di modelli di grandi dimensioni personalizzati è diventata inevitabile. Questi modelli saranno ottimizzati per settori o compiti specifici, come modelli di valutazione del rischio nella finanza o modelli di assistenza diagnostica nel settore sanitario. I percorsi di implementazione includono:

• Formazione sui dati specifici del dominio: riqualificare il modello utilizzando dati specifici del settore per migliorarne l'accuratezza e l'affidabilità in tale ambito.
• Fusione strutturata della conoscenza: combina la base di conoscenza del settore con LLM per migliorare la comprensione del modello di termini e concetti professionali.
• ciclo di feedback degli utenti: ottimizza continuamente le prestazioni del modello raccogliendo il feedback degli utenti per ottenere apprendimento e miglioramento continui.
  

4.4 Collaborazione multi-agente e paradigma tecnologico

I sistemi multi-agente e i paradigmi tecnologici neurali + simbolici sono direzioni chiave per lo sviluppo futuro. I sistemi multi-agente possono simulare i meccanismi di collaborazione e competizione della società umana e risolvere compiti più complessi. Il paradigma della tecnologia neurale + simbolica combina i vantaggi del deep learning e del ragionamento simbolico per migliorare la capacità di ragionamento logico e l'interpretabilità del modello. Lo sviluppo di queste tecnologie favorirà il progresso del LLM nei seguenti aspetti:

• Risoluzione di compiti complessi: Attraverso la collaborazione multi-agente, LLM può risolvere in modo più efficace compiti complessi che richiedono una partecipazione in più fasi e multi-ruolo.
• Rappresentazione e ragionamento della conoscenza: Il paradigma della tecnologia neurale + simbolica migliorerà le capacità di LLM nella rappresentazione della conoscenza e nel ragionamento logico complesso.
  

4.5 Paradigma di sviluppo applicativo di nuova generazione

Sta prendendo forma una nuova generazione di paradigmi di sviluppo applicativo basati sul "grande modello + grafico della conoscenza". Questo paradigma considera il grafico della conoscenza come il centro dei dati e della conoscenza e lo combina con le capacità di elaborazione del linguaggio naturale di LLM per ottenere uno sviluppo di applicazioni più intelligente e automatizzato. Per esempio:

• Documento di chat: Combinando la gestione dei documenti e i sistemi di domande e risposte, LLM è in grado di comprendere le domande degli utenti e fornire risposte accurate al contenuto dei documenti.
• Tavolo da chat: Nel campo dell'analisi dei dati, LLM è in grado di comprendere query in linguaggio naturale ed eseguire query e analisi di dati complesse direttamente nel database.
• ChatWeb: Sfruttando l'API del motore di ricerca, LLM è in grado di comprendere le domande degli utenti e fornire risposte accurate basate sui contenuti web.
  

Riassumere

Il futuro dei grandi modelli linguistici è pieno di opportunità e giocheranno un ruolo chiave in molti aspetti come l’innovazione tecnologica, le applicazioni industriali e l’esperienza dell’utente. Strumenti open source e idee di miglioramento promuoveranno la divulgazione e l'ottimizzazione di LLM, modelli di grandi dimensioni personalizzati soddisferanno le esigenze di settori specifici e la collaborazione multi-agente e i paradigmi tecnologici neurali + simbolici promuoveranno l'ulteriore sviluppo di sistemi intelligenti. Il paradigma di sviluppo delle applicazioni di nuova generazione utilizzerà le funzionalità di LLM e dei grafici della conoscenza per ottenere uno sviluppo di applicazioni più intelligente e automatizzato.