Qual è la differenza tra l'apprendimento automatico nella visione artificiale e l'apprendimento automatico in LLM?
Il machine learning, un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale, è stato applicato a vari ambiti, tra cui la visione artificiale e i modelli di apprendimento linguistico (LLM). Ognuno di questi campi sfrutta tecniche di machine learning per risolvere problemi specifici del dominio, ma differiscono significativamente in termini di tipi di dati, architetture dei modelli e applicazioni. Comprendere queste differenze è essenziale per comprendere le sfide e le opportunità uniche che ogni campo presenta.
Nella visione artificiale, l'apprendimento automatico si occupa principalmente di consentire alle macchine di interpretare e comprendere i dati visivi provenienti dal mondo esterno, come immagini e video. L'obiettivo principale è automatizzare le attività che il sistema visivo umano può svolgere, come il riconoscimento di oggetti, l'individuazione di volti, la segmentazione di immagini e l'interpretazione di scene. I dati utilizzati nella visione artificiale sono tipicamente ad alta dimensionalità e strutturati sotto forma di matrici di pixel. Pertanto, le attività di visione artificiale richiedono spesso modelli in grado di gestire questa elevata dimensionalità e struttura spaziale.
Le reti neurali convoluzionali (CNN) sono il pilastro dell'apprendimento automatico nella visione artificiale. Le CNN sono progettate specificamente per elaborare dati a griglia, come le immagini. Utilizzano livelli convoluzionali che applicano filtri ai dati di input per estrarne le caratteristiche. Queste caratteristiche vengono poi utilizzate per fare previsioni o prendere decisioni sui dati di input. Le CNN sono particolarmente efficaci nell'identificare pattern e strutture nelle immagini grazie alla loro capacità di catturare gerarchie spaziali. Ad esempio, nelle attività di classificazione delle immagini, le CNN imparano a identificare bordi, texture e strutture più complesse man mano che avanzano attraverso i livelli.
Un esempio di apprendimento automatico nella visione artificiale è il rilevamento di oggetti. In questo caso, il modello non deve solo classificare gli oggetti all'interno di un'immagine, ma anche determinarne la posizione. Tecniche come Region-based CNN (R-CNN), You Only Look Once (YOLO) e Single Shot MultiBox Detector (SSD) sono diffuse per il rilevamento di oggetti. Questi modelli sono stati addestrati su grandi set di dati, come ImageNet o COCO, e hanno dimostrato una notevole accuratezza nel rilevamento e nella localizzazione degli oggetti nelle immagini.
Al contrario, il machine learning nei modelli di apprendimento linguistico (LLM) si concentra sull'elaborazione e la comprensione dei dati linguistici naturali. Ciò include attività come la traduzione linguistica, l'analisi del sentiment, la sintesi del testo e la risposta a domande. I dati in questo dominio sono in genere non strutturati e costituiti da sequenze di parole o caratteri. Pertanto, gli LLM devono essere abili nel gestire dati sequenziali e nell'acquisire il contesto e la semantica del linguaggio.
I trasformatori sono diventati l'architettura dominante per i LLM, grazie alla loro capacità di elaborare sequenze di dati in modo efficiente e di catturare dipendenze a lungo raggio. Il modello di trasformatore utilizza meccanismi di auto-attenzione per valutare l'importanza delle diverse parole in una sequenza, consentendo di comprendere il contesto e le relazioni tra le parole. Questa architettura ha portato allo sviluppo di potenti modelli linguistici, come BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), GPT (Generative Pre-trained Transformer) e T5 (Text-To-Text Transfer Transformer).
Un'applicazione degna di nota degli LLM è la traduzione automatica. In questo caso, il modello traduce un testo da una lingua all'altra. A differenza dei tradizionali sistemi di traduzione basati su regole, gli LLM apprendono modelli di traduzione da ampi corpora bilingue. Ad esempio, il sistema di traduzione automatica neurale di Google utilizza un LLM per tradurre intere frasi in una sola volta, anziché un frammento alla volta, migliorando la fluidità e l'accuratezza.
Anche le sfide che il machine learning deve affrontare nella visione artificiale e nei LLM sono diverse. Nella visione artificiale, una delle principali sfide è la variabilità di illuminazione, orientamento e occlusione nelle immagini. I modelli devono essere sufficientemente robusti da gestire queste variazioni mantenendo al contempo l'accuratezza. Inoltre, l'elevata dimensionalità dei dati delle immagini può portare a inefficienze computazionali, rendendo necessarie tecniche come il transfer learning e l'aumento dei dati per migliorare le prestazioni del modello.
D'altro canto, gli LLM si trovano ad affrontare sfide legate all'ambiguità e alla variabilità del linguaggio naturale. Il linguaggio è intrinsecamente ambiguo, con parole che spesso hanno significati multipli a seconda del contesto. Gli LLM devono essere in grado di disambiguare questi significati per comprendere e generare testi di tipo umano. Inoltre, il linguaggio è in continua evoluzione, il che richiede che i modelli vengano aggiornati con nuovi dati per rimanere pertinenti.
Nonostante queste sfide, entrambi i campi hanno registrato progressi significativi grazie alla disponibilità di grandi set di dati e alla maggiore potenza di calcolo. Nella visione artificiale, set di dati come ImageNet, COCO e Open Images sono stati fondamentali per l'addestramento di modelli robusti. Analogamente, gli LLM hanno beneficiato di set di dati come Common Crawl, che forniscono enormi quantità di dati testuali per l'addestramento.
Le applicazioni del machine learning nella visione artificiale e nei LLM sono molteplici e di grande impatto. In ambito sanitario, i modelli di visione artificiale vengono utilizzati per l'analisi delle immagini mediche, supportando la diagnosi di patologie tramite raggi X e risonanze magnetiche. Nella guida autonoma, la visione artificiale consente ai veicoli di percepire l'ambiente circostante e prendere decisioni consapevoli. I LLM, d'altra parte, stanno trasformando settori come il servizio clienti, dove chatbot e assistenti virtuali stanno diventando sempre più sofisticati nel comprendere e rispondere alle richieste degli utenti.
Sebbene il machine learning nella visione artificiale e negli LLM condividano l'obiettivo comune di consentire alle macchine di comprendere e interpretare i dati, differiscono significativamente in termini di tipi di dati, architetture dei modelli e sfide. La visione artificiale si concentra sui dati visivi, utilizzando reti neurali concatenate (CNN) per elaborare e comprendere le immagini, mentre gli LLM si occupano del linguaggio naturale, sfruttando i trasformatori per catturare le complessità del linguaggio umano. Entrambi i campi continuano a evolversi, trainati dai progressi nelle tecniche di machine learning e dalla disponibilità di grandi set di dati.
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