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Dentro la strategia dell'AI: come usarla, come farne un punto di forza e come ottimizzare i risultati.
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Rafforzare la fiducia nell'uso dell'intelligenza artificiale
Collaboratori internazionali: Lex Parisi
Director of Gaming Marketing Solutions di Lionbridge Games
SELEZIONATE LA LINGUA:
Un aspetto importante da considerare quando si parla di intelligenza artificiale è che sa tante cose, ma non tutte. Conosce solo i dati su cui è stata addestrata. Ciò significa che potrebbero mancarle conoscenze specifiche, soprattutto in relazione a informazioni proprietarie o soggette a continui cambiamenti, come quelle relative al vostro brand, ai servizi offerti ecc. È necessario quindi ottimizzare l'intelligenza artificiale tramite l'addestramento di LLM su dati specifici, anche se tali dati sono in continua evoluzione. Avere un modello ottimizzato può essere un obiettivo difficilmente realizzabile nel caso di set di dati di grandi dimensioni o dinamici, perché l'intelligenza artificiale non può disimparare le informazioni errate o obsolete. Quando l'insegnamento diretto non è possibile, i dati AI richiedono un piccolo aiuto. L'addestramento degli LLM richiede una sorta di "promemoria" per colmare le lacune di conoscenza dell'AI.
Come funziona la Retrieval-Augmented Generation (RAG)
La Retrieval-Augmented Generation (RAG) permette all'intelligenza artificiale di "imbrogliare" accedendo a dati di addestramento degli LLM su cui non è ancora stata addestrata. La RAG combina tre elementi chiave: retrieval, augmentation e generation, che potremmo tradurre come recupero, amplificazione e generazione.
1. Retrieval*: immaginate di avere una pila di promemoria, ognuno con informazioni specifiche che potrebbero essere utili per l'intelligenza artificiale. Quando vengono poste domande, un retriever estrae rapidamente le informazioni più rilevanti, senza dover sfogliare tutti i promemoria (che richiederebbe troppo tempo).
2. Augmentation: una volta recuperati i dati di addestramento dell'intelligenza artificiale rilevanti, non è possibile fornirli semplicemente all'AI. L'augmenter organizza e prepara le informazioni, un po' come fa il sous chef quando allestisce le preparazioni per lo chef de cuisine. Questo processo fa sì che i dati recuperati siano pronti per essere usati.
3. Generation: alla fine, l'AI usa le informazioni strutturate per generare una risposta. Sfrutta i dati recuperati per rispondere alle domande in modo preciso ed efficiente.
La tecnologia RAG è particolarmente potente perché assicura un'elevata efficienza nell'addestramento degli LLM. La RAG accelera i processi di traduzione e creazione di contenuti tramite AI e risparmia risorse computazionali. Ottiene questo risultato recuperando solo i dati necessari per l'ottimizzazione dell'intelligenza artificiale e ricorrendo a vettori (una rappresentazione matematica dei dati) per trovare le somiglianze, anziché a una ricerca diretta. In particolare, la RAG può ridurre significativamente i costi accelerando la traduzione e risparmiando risorse computazionali.
Il vantaggio multilingue nell'addestramento degli LLM
Superare le barriere linguistiche è un elemento chiave della RAG. Le parole in lingue diverse possono avere lo stesso significato. La RAG usa i vettori (che oltrepassano le barriere linguistiche) per capire questa variazione di significato. I vettori sono entità matematiche che codificano il significato. Consentono all'AI di elaborare i dati in diverse lingue senza richiedere traduzioni.
Durante l'addestramento degli LLM, i modelli AI non convertono le parole intere direttamente in dati matematici, ma suddividono le parole in sottoparole o token, in modo simile a come un dizionario suddivide le parole in sillabe per la pronuncia. Questa suddivisione permette all'AI di riconoscere le radici comuni o i componenti condivisi tra diverse lingue, facilitando una comprensione più universale.
Alcuni modelli di AI sono addestrati in modo più esteso su varie lingue, il che consente loro di gestire meglio le attività multilingue. Questi modelli possono scomporre parole, comprendere contesti più sfumati e, infine, collegare differenti lingue a un livello fondamentale. I modelli sono particolarmente abili nel recupero di informazioni da più lingue.
Applicazioni pratiche e vantaggi per l'addestramento degli LLM
I chatbot alimentati da RAG, come un RAG-Bot, sfruttano le capacità multilingue dei modelli di vettorizzazione, offrendo prestazioni eccezionali. Questa tecnologia consente al RAG-Bot di memorizzare le informazioni in una lingua principale, rispondendo al contempo a richieste in più lingue. L'effetto finale è quello di risposte senza soluzione di continuità, accurate e adeguate al contesto. La capacità del RAG-Bot riduce significativamente la necessità per le aziende di mantenere set di dati separati per ogni lingua, semplificando così le operazioni e aumentando l'efficienza.
Il RAG-Bot, inoltre, può essere personalizzato in base alle esigenze specifiche di un'azienda e ai servizi per i dati AI. È una soluzione ideale per le aziende che cercano di migliorare i processi di interazione con i clienti. Grazie all'implementazione del RAG-Bot, le organizzazioni possono offrire esperienze utente coerenti e di alta qualità in lingue e regioni diverse. Questo approccio aiuta a rispondere alle domande dei clienti in modo efficace e rafforza anche la portata globale dei brand.
Contattateci
La RAG trasforma l'addestramento LLM aiutando i modelli AI ad accedere alle informazioni e a usarle in modo dinamico. Supera le barriere linguistiche e consente un funzionamento efficace dei modelli di intelligenza artificiale con set di dati diversi. Per le aziende che desiderano sfruttare le soluzioni di intelligenza artificiale, un RAG-Bot offre una soluzione personalizzabile. Siete pronti per scoprire in che modo i nostri strumenti di traduzione basata sull'AI offrono una soluzione innovativa per migliorare le interazioni multilingue e semplificare le operazioni? Contattateci.
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