Comprendere l’evoluzione dei Large Language Model tra complessità, funzioni avanzate e prospettive multimodali
La puntata analizza l'evoluzione dei Large Language Model (LLM), dall'impiego di architetture semplici a quelle basate sui Transformer, sottolineando il rapido aumento del numero di parametri e dei dati di addestramento. Vengono esaminate le sfide relative ai costi computazionali, ai bias presenti nei dati e alla sostenibilità ambientale, con un focus particolare sulle applicazioni in diversi settori e sull'emergere dei modelli multimodali (MLLM), capaci di elaborare informazioni provenienti da fonti eterogenee (testo, immagini, audio). Infine, si delineano le future direzioni di ricerca, concentrate su efficienza, affidabilità e integrazione in ecosistemi complessi.