Come funziona un LLM (Large Language Model) in parole semplici

Quando scrivi un prompt (una richiesta di testo), il modello segue questi passi per generare una risposta:

    1.    Trasformazione delle parole in numeri

    •    Ogni parola o pezzo di parola viene convertito in un vettore numerico (una sequenza di numeri).

    •    Questo perché i computer non comprendono il linguaggio naturale, ma solo numeri.

    2.    Posizionamento nello spazio multidimensionale

    •    Ogni vettore rappresenta una parola e viene collocato in uno spazio matematico a più dimensioni (molto più di tre).

    •    Parole con significati simili vengono posizionate vicine tra loro.

    3.    Misurazione della somiglianza tra parole

    •    Per capire quali parole sono simili, si usa un concetto chiamato coseno della distanza (cosine similarity).

    •    Questo aiuta a raggruppare parole con significati vicini, ad esempio “cane” e “gatto” saranno più vicini rispetto a “cane” e “astronave”.

    4.    Elaborazione tramite una rete neurale (Transformer)

    •    Il modello analizza la relazione tra le parole nel contesto della frase.

    •    Usa un meccanismo chiamato attenzione per capire quali parole sono più importanti.

    5.    Predizione della parola successiva

    •    Basandosi sul prompt e sul contesto, il modello prevede quale parola è più probabile venga dopo.

    •    Ripete questo processo fino a formare una risposta completa.