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NUOVE OPPORTUNITÀ PER SCALARE L’AI
I large language model on-premises, i modelli open source e la multimodalità aprono nuove prospettive e opportunità per aziende di tutte le dimensioni.
L’inarrestabile sviluppo del mercato della Generative AI
Negli ultimi due anni, il mercato ha mostrato un dinamismo costante, con il lancio di centinaia di modelli, dai noti large language model (LLM) introdotti dai principali vendor, fino ai modelli di linguaggio specifici per dominio, spesso sviluppati su soluzioni open source supportate dalla comunità degli sviluppatori.
Allo stesso tempo, sono emersi diversi metodi di fine-tuning, che vanno dal fine-tuning additivo al fine-tuning selettivo fino al fine-tuning ri-parametrizzato. Machine Learning Reply ha sperimentato ampiamente l’intero spettro di alternative disponibili sul mercato e ha sviluppato un approccio “2.0” basato su tre pilastri chiave: modelli on-premises, modelli open source e multimodalità.
I vantaggi dei modelli on-premises
Le aziende stanno adottando sempre più soluzioni on-premises per garantire la conformità al GDPR, proteggere i dati sensibili e mantenere il pieno controllo sull'archiviazione e l'elaborazione dei dati. Questi modelli assicurano una totale privacy dei dati, riducono al minimo i rischi di violazione e sono particolarmente preziosi per settori altamente regolamentati e sensibili alla privacy, come la sanità, la finanza e il settore pubblico.
Le soluzioni on-premises aiutano le aziende anche a rispettare le rigide normative sulla sovranità e sulla sicurezza dei dati, evitando l'esposizione a fornitori terzi. Offrono inoltre una maggiore indipendenza rispetto ai servizi "black box" forniti dai vendor di AI e permettono di adattare i modelli alle specifiche esigenze aziendali. Inoltre, per le applicazioni basate sull’AI con elevati volumi di richieste, come i sistemi conversazionali, gli strumenti di traduzione in tempo reale o i motori di raccomandazione, le implementazioni on-premises garantiscono operatività più prevedibile ed efficiente.
Il grande valore di un approccio ibrido
Le implementazioni on-premises consentono alle aziende di bilanciare prestazioni e costi, affinando i modelli in base alle esigenze aziendali specifiche. Tuttavia, una configurazione completamente on-premises richiede investimenti in hardware, infrastruttura, personale IT, aggiornamenti, scalabilità e costi energetici. Per affrontare queste sfide, il mercato offre soluzioni ibride pensate per la protezione della privacy.
Un approccio ibrido mantiene le attività sensibili e ad alto volume on-premises, sfruttando il cloud per quelle a bassa frequenza, garantendo sia la privacy che l’efficienza economica. Le macchine virtuali in cloud privato offrono hardware potente con configurazioni personalizzabili e senza costi di manutenzione: questo approccio flessibile consente alle aziende di adattarsi dinamicamente all’evoluzione delle necessità, abilitando il deployment diretto dei modelli e un assetto serverless pronto all’uso in ambienti cloud privati sicuri.
Il punto di incontro tra open source e AI
I modelli open source stanno migliorando il panorama dell’AI offrendo accessibilità, personalizzazione e trasparenza, rendendo la tecnologia avanzata disponibile alle aziende di tutte le dimensioni. Eliminano infatti le barriere d’ingresso per startup e piccole imprese, fornendo funzionalità all'avanguardia senza richiedere ingenti investimenti di capitale o costi elevati di utilizzo.
I modelli open source favoriscono anche un’innovazione rapida, consentendo alle aziende di modificare e migliorare le soluzioni esistenti senza dover dipendere da attori terzi per gli aggiornamenti. La loro trasparenza garantisce la compliance alle normative di settore e agli standard etici, aspetto particolarmente rilevante in ambiti come la farmaceutica e i servizi legali. Inoltre, l’AI open source riduce il rischio di vendor lock-in, offrendo alle aziende un maggiore controllo sulla tecnologia, sulla scalabilità e sull'integrazione con altri strumenti.
Adattare e personalizzare i modelli
I large language model sono strumenti potenti addestrati su dataset diversificati, ma la loro natura generalista potrebbe non soddisfare sempre le esigenze specifiche, la terminologia o i flussi di lavoro di determinati settori. L’adattamento dei modelli open source consiste nel configurarli per migliorarne le prestazioni e la pertinenza in compiti o domini specializzati, garantendo output più accurati e contestualizzati.
La personalizzazione degli LLM aiuta le aziende ad allineare i modelli alle proprie esigenze specifiche, migliorando l’efficienza e ottenendo prestazioni superiori. Questo processo è particolarmente importante, oltre che per rafforzare l’expertise in settori specifici, anche per ottimizzare le prestazioni per attività mirate come la sintesi di testi o l’analisi del sentiment, adattarsi all’evoluzione delle conoscenze e superare i limiti dei modelli generici, spesso addestrati su dati obsoleti o incompleti, riducendo così gli errori a scenari limite.
Il future della Generative AI è multimodale
La multimodalità consente di applicare approcci generativi a una vasta gamma di domini oltre il testo, includendo scenari in cui le principali fonti di dati sono immagini, video e audio, oltre all’interpretazione di grafici e contenuti visivi nei documenti o dal mondo fisico.
Lo sviluppo di modelli multimodali implica la combinazione di caratteristiche uniche provenienti da diverse fonti di dati con grandi dataset di riferimento, un elemento fondamentale per creare modelli open efficaci e applicabili a diversi settori aziendali. Questo approccio apre nuove possibilità di integrazione tra più forme di dati, migliorando le prestazioni e la versatilità in vari ambiti industriali.
La multimodalità funziona meglio con soluzioni open source e on-premises
I modelli avanzati di AI multimodale, in particolare quelli che elaborano audio e video, richiedono spesso risorse computazionali significative per ogni chiamata. Per le aziende che utilizzano frequentemente questi modelli, i costi associati ai modelli di servizio pay-per-use possono diventare proibitivi, rendendo le soluzioni on-premises un’alternativa più economica.
L’implementazione on-premises di modelli AI multimodali open source con elevata richiesta di calcolo evita infatti i costi per singola chiamata tipici dei servizi cloud proprietari. I modelli open source multimodali sono dunque particolarmente vantaggiosi per le aziende che necessitano di elaborazioni frequenti, hanno una bassa tolleranza agli errori, richiedono modelli specializzati per diverse fonti di dati o devono garantire tempi di risposta ridotti e capacità di implementazione su sistemi di edge computing.
Sfruttare le opportunità della Generative AI 2.0
Machine Learning Reply ha sviluppato metodologie e framework avanzati che consentono alle aziende di superare i modelli standard "as a Service" e creare soluzioni AI altamente personalizzate. Sfruttando i vantaggi offerti dai modelli open source e dalle infrastrutture on-premises, Machine Learning Reply permette alle aziende di costruire sistemi su misura e multimodali, allineati alle loro specifiche esigenze e obiettivi.
Queste soluzioni garantiscono un maggiore controllo sul deployment e sul fine-tuning dei modelli, assicurando il rispetto dei requisiti di prestazioni, sicurezza e privacy dei dati. L’approccio di Machine Learning Reply facilita l’integrazione con i flussi di lavoro esistenti, offre la flessibilità necessaria per adattarsi alle evoluzioni del business e riduce la dipendenza da servizi di terze parti, garantendo scalabilità e resilienza nel lungo termine.
Machine Learning Reply è la società del gruppo Reply specializzata in soluzioni di Machine Learning, Cognitive Computing e Artificial Intelligence. Machine Learning Reply, sulla base dei più recenti sviluppi nel campo dell’intelligenza artificiale, applica tecniche innovative di Generative AI, Deep Learning, Natural Language Processing, Image/Video Recognition a differenti scenari d’uso come ad esempio la Smart Automation, i motori predittivi, il processamento di documenti, i sistemi di raccomandazione e gli agenti conversazionali.
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