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Tipi di addestramento Intelligenze artificiali

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Esistono diversi tipi di addestramento di intelligenza artificiale, questi sono i più famosi:

1. Supervised Learning (Apprendimento supervisionato)

  • Descrizione: Il modello viene addestrato su dati etichettati, dove ogni input ha un output noto. È il metodo più comune nel ML tradizionale.
  • Esempi:
    • Prevedere il prezzo di una casa (regressione).
    • Riconoscere oggetti nelle immagini (classificazione).
  • Limite: Richiede dataset completamente etichettati, il che può essere costoso e laborioso.

2. Unsupervised Learning (Apprendimento non supervisionato)

  • Descrizione: Il modello viene addestrato su dati non etichettati per trovare pattern o strutture.
  • Esempi:
    • Raggruppamento di clienti (clustering).
    • Riduzione della dimensionalità (es. PCA).
  • Limite: Non fornisce output diretto utilizzabile; richiede interpretazione.

3. Reinforcement Learning (Apprendimento per rinforzo)

  • Descrizione: Un agente impara interagendo con un ambiente e riceve ricompense o penalità per le sue azioni. L’obiettivo è massimizzare le ricompense.
  • Esempi:
    • Giochi (es. AlphaGo, Dota 2).
    • Robotica.
    • Ottimizzazione dei sistemi (es. allocazione delle risorse).
  • Limite: Richiede ambienti simulabili e può essere computazionalmente costoso.

4. Semi-Supervised Learning (Apprendimento semi-supervisionato)

  • Descrizione: Combina dati etichettati e non etichettati per addestrare il modello, riducendo la necessità di un dataset completamente etichettato.
  • Esempi:
    • Classificazione delle email come spam o no.
    • Riconoscimento facciale con dataset parzialmente etichettati.
  • Limite: Richiede comunque un numero minimo di dati etichettati.

5. Self-Supervised Learning (Apprendimento auto-supervisionato)

  • Descrizione: Il modello crea automaticamente le proprie etichette dai dati, sfruttando informazioni intrinseche (es. relazioni o struttura nei dati).
  • Esempi:
    • Addestramento di modelli di linguaggio come BERT e GPT.
    • Visione artificiale (es. contrastive learning).
  • Limite: Richiede grandi quantità di dati non strutturati.

6. Transfer Learning (Apprendimento per trasferimento)

  • Descrizione: Un modello già addestrato su un dataset viene “adattato” per un compito specifico, riutilizzando le conoscenze apprese.
  • Esempi:
    • Usare un modello di visione pre-addestrato per rilevare oggetti in nuove immagini.
    • Fine-tuning di GPT per chatbot specifici.
  • Vantaggio: Riduce il tempo e le risorse necessarie per l’addestramento.
  • Limite: Può non funzionare bene con compiti molto diversi dall’addestramento originale.

7. Multi-Task Learning (Apprendimento multi-task)

  • Descrizione: Un modello viene addestrato per svolgere più compiti contemporaneamente, condividendo conoscenze tra i compiti.
  • Esempi:
    • Riconoscere volti e classificare emozioni nello stesso modello.
    • Prevedere traduzioni in più lingue.
  • Limite: Può essere difficile bilanciare i compiti.

8. Generative Adversarial Networks (GANs)

  • Descrizione: Due modelli vengono addestrati contemporaneamente:
    • Generatore: Crea dati falsi.
    • Discriminatore: Distingue tra dati reali e generati.
  • Esempi:
    • Generare immagini realistiche.
    • Creare dati sintetici per addestrare altri modelli.
  • Limite: Addestrare GAN può essere instabile e richiede tuning fine.

9. Few-Shot Learning e Zero-Shot Learning

  • Descrizione:
    • Few-Shot: Il modello apprende un compito con pochissimi esempi.
    • Zero-Shot: Il modello esegue un compito senza mai aver visto esempi specifici durante l’addestramento.
  • Esempi:
    • GPT-4 è in grado di risolvere problemi nuovi con una minima descrizione del contesto.
  • Limite: Richiede modelli molto avanzati e ben addestrati.

10. Meta-Learning (Apprendimento meta)

  • Descrizione: Il modello impara a imparare, cioè ad adattarsi rapidamente a nuovi compiti con pochi dati.
  • Esempi:
    • Riconoscimento rapido di nuove classi di immagini.
  • Limite: Complesso da implementare e costoso in termini di risorse.

Cosa usano GPT e BERT

I Large Language Models (LLM), come GPT o BERT, appartengono principalmente al metodo di Self-Supervised Learning, ma integrano anche elementi di Transfer Learning e occasionalmente altre tecniche durante il loro ciclo di sviluppo e utilizzo. Ecco una spiegazione dettagliata:

1. Self-Supervised Learning

Gli LLM vengono addestrati utilizzando Self-Supervised Learning, che consente di sfruttare enormi quantità di dati non etichettati, come testi presi da internet. Questo approccio genera automaticamente etichette a partire dai dati stessi.

  • Esempio nell’addestramento di LLM:
    • In GPT: Il modello apprende prevedendo la parola successiva in una sequenza di testo. Ad esempio:
      • Input: “Il sole sorge a est e tramonta a…”
      • Obiettivo: Predire “ovest”.
    • In BERT: Il modello utilizza una tecnica chiamata Masked Language Modeling, in cui alcune parole sono nascoste (mascherate) e il modello deve indovinare quali siano. Ad esempio:
      • Input: “Il gatto è [MASK] sul tappeto.”
      • Obiettivo: Predire “seduto”.

Questa tecnica sfrutta la struttura intrinseca del linguaggio per generare segnali di apprendimento, senza bisogno di dati manualmente etichettati.

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