Foun­da­tion model (FM): ca­rat­te­ri­sti­che e ap­pli­ca­zio­ni

I foun­da­tion model o modelli fondativi sono modelli di in­tel­li­gen­za ar­ti­fi­cia­le molto versatili in grado di elaborare vari tipi di dati quali testo, immagini, voce e video. Possono essere usati in vari modi: ad esempio sono utili per la creazione di contenuti, per mi­glio­ra­re l’as­si­sten­za al cliente, per ac­ce­le­ra­re lo sviluppo di prodotti e mi­glio­ra­re la ricerca.

Ca­rat­te­ri­sti­che dei foun­da­tion model (FM)

I foun­da­tion model (in italiano: modelli di fon­da­zio­ne o modelli fondativi) si basano su algoritmi di deep learning pre­ce­den­te­men­te ad­de­stra­ti con molti record di dati pro­ve­nien­ti da internet. Al contrario dei modelli ristretti di in­tel­li­gen­za ar­ti­fi­cia­le (IA in italiano o AI in inglese) che sono ad­de­stra­ti per svolgere un compito specifico, i foun­da­tion model vengono ad­de­stra­ti con un enorme volume di dati e sono in grado di tra­sfe­ri­re le co­no­scen­ze acquisite da un area all’altra. Questi modelli rap­pre­sen­ta­no un punto di svolta nella ricerca e nell’uso dell’IA poiché sono in grado di ge­ne­ra­liz­za­re e usare in modo tra­sver­sa­le co­no­scen­ze in vari settori.

Il fatto che siano così versatili è una ca­rat­te­ri­sti­ca fon­da­men­ta­le che li distingue dai modelli di IA tra­di­zio­na­li, ren­den­do­li adatti a tan­tis­si­mi usi diversi. Dopo l’ad­de­stra­men­to, le grandi reti neurali sono adattate per eseguire vari compiti. Dopodiché ciascun modello di fon­da­zio­ne può essere per­so­na­liz­za­to all’infinito per au­to­ma­tiz­za­re attività concrete.

Qual è la dif­fe­ren­za fra foun­da­tion model e large language model?

I termini “foun­da­tion model” e “modelli lin­gui­sti­ci di grandi di­men­sio­ni” (large language model, LLM) sono stret­ta­men­te collegati ma non identici. Un LLM può com­pren­de­re e generare solo porzioni di testo. I foun­da­tion model, invece, possono elaborare diversi tipi di dati, ad esempio immagini, testo, voce e video.

Entrambi i tipi di modelli pre­sen­ta­no alcune so­mi­glian­ze fon­da­men­ta­li. Sia i foun­da­tion model (FM) che i modelli lin­gui­sti­ci di grandi di­men­sio­ni (LLM) sono in grado di com­pren­de­re la relazione semantica tra le parole, il che permette loro di tradurre frasi da una lingua all’altra e di fornire risposte per­ti­nen­ti e con­te­stual­men­te adeguate.

Entrambi i modelli eseguono anche analisi del sentiment. I foun­da­tion model sono in grado di de­co­di­fi­ca­re il tono positivo, negativo o neutro dei testi, mentre i LLM possono ri­co­no­sce­re toni più complessi quali sarcasmo, ipocrisia o gioia. No­no­stan­te queste so­mi­glian­ze, le dif­fe­ren­ze tra FM e LLM sono molto marcate. I foun­da­tion model si prestano a eseguire numerose ope­ra­zio­ni su diversi tipi di dati, mentre i modelli lin­gui­sti­ci di grandi di­men­sio­ni sono pensati esclu­si­va­men­te per l’ela­bo­ra­zio­ne di testi.

Punti in comune

Dif­fe­ren­ze

Ambiti di ap­pli­ca­zio­ne dei foun­da­tion model

I foun­da­tion model possono essere usati per eseguire numerose ope­ra­zio­ni uti­lis­si­me per le aziende, ad esempio:

• Creazione di contenuti: i modelli fondativi risultano par­ti­co­lar­men­te efficaci nel creare contenuti aziendali. Sono in grado di generare testi di marketing, scrivere de­scri­zio­ni di prodotti per siti web di e-commerce e creare report aziendali basati sui pro­to­col­li delle riunioni. Au­to­ma­tiz­zan­do queste attività, le aziende possono lavorare in modo più ef­fi­cien­te e produrre contenuti di alta qualità in tempi più brevi.
• As­si­sten­za al cliente: i foun­da­tion model mi­glio­ra­no no­te­vol­men­te le capacità dei chatbot, generando risposte simili a quelle umane e mi­glio­ran­do la costumer ex­pe­rien­ce. Con una messa a punto adeguata, questi modelli possono anche eseguire analisi del sentiment e fornire risposte empatiche e con­te­stual­men­te ap­pro­pria­te, con­tri­buen­do così a in­cre­men­ta­re la fedeltà e la sod­di­sfa­zio­ne dei clienti.
• Sviluppo di prodotti: nell’ambito dello sviluppo di prodotti, i foun­da­tion model possono essere usati per ana­liz­za­re re­cen­sio­ni dei clienti, risultati di ricerche e dati pro­ve­nien­ti dai social. Queste analisi aiutano a per­fe­zio­na­re i prodotti esistenti e a svi­lup­par­ne di nuovi. Uti­liz­zan­do questi modelli, le aziende riescono a ri­spon­de­re più ra­pi­da­men­te ai cam­bia­men­ti del mercato e a lanciare prodotti più in­no­va­ti­vi.
• Ricerca e sviluppo: i modelli fondativi sono in grado di ana­liz­za­re record di dati complessi e fornire in­di­ca­zio­ni im­por­tan­ti per nuovi progetti di ricerca e sviluppo. Questo può aumentare di molto l’ef­fi­cien­za e l’ac­cu­ra­tez­za della ricerca.