Come vengono addestrati i modelli di intelligenza artificiale

L'addestramento di un modello di intelligenza artificiale inizia con i dati. A seconda del modello, questi dati possono includere testi, immagini, audio, codici, video, misure scientifiche o record strutturati.

I modelli linguistici di grandi dimensioni vengono addestrati su vaste raccolte di testo e codice in modo da poter apprendere le relazioni statistiche tra parole, concetti, istruzioni e output.

La qualità, la diversità e la struttura dei dati di addestramento influenzano fortemente ciò che il modello può apprendere, la sua capacità di generalizzazione e i suoi limiti.

I moderni modelli di intelligenza artificiale si basano solitamente su reti neurali. Queste reti sono costituite da numerosi livelli di operazioni matematiche che trasformano i dati in ingresso in previsioni, classificazioni o risultati generati.

I valori interni regolati durante l'addestramento sono chiamati parametri. I modelli di intelligenza artificiale di grandi dimensioni possono contenere miliardi o addirittura migliaia di miliardi di parametri.

L'addestramento è il processo che consiste nel regolare questi parametri in modo che il modello diventi più efficace nel prevedere, classificare, generare o ragionare su nuovi input. In parole semplici, un modello di intelligenza artificiale funziona convertendo un input in segnali interni, facendo passare tali segnali attraverso i parametri appresi e producendo l'output più probabilmente utile.

Durante l'addestramento, il modello elabora gli esempi e produce previsioni. Queste previsioni vengono confrontate con i risultati attesi o con gli obiettivi dell'addestramento.

Quando il modello commette errori, gli algoritmi di ottimizzazione aggiustano leggermente i suoi parametri. Questo processo viene ripetuto molte volte su enormi insiemi di dati.

Nel corso del tempo, il modello apprende schemi statistici che gli consentono di produrre output più utili quando riceve nuove richieste o input.

L'addestramento di modelli di intelligenza artificiale di grandi dimensioni richiede un calcolo massiccio, perché miliardi di parametri devono essere aggiornati ripetutamente su enormi volumi di dati.

Questo processo è tipicamente distribuito su grandi cluster di GPU all'interno di datacenter specializzati. Le GPU eseguono operazioni matematiche in parallelo molto più velocemente dei processori convenzionali.

Quanto più grandi sono il modello e il set di dati, tanto più sono necessari i calcoli, l'elettricità, il raffreddamento e l'infrastruttura.

La durata dell'addestramento varia notevolmente. I modelli di piccole dimensioni possono essere addestrati in pochi minuti o ore, mentre i modelli di frontiera possono richiedere settimane o mesi di calcolo coordinato.

Il tempo di addestramento dipende dalle dimensioni del modello, dalle dimensioni del dataset, dalla disponibilità di hardware, dalle tecniche di ottimizzazione e dal numero di GPU utilizzate in parallelo.

I grandi laboratori di IA investono molto nell'infrastruttura perché cicli di addestramento più rapidi consentono loro di testare un maggior numero di idee, migliorare i modelli più rapidamente e distribuire i nuovi sistemi prima.

L'addestramento e l'inferenza sono fasi diverse dell'infrastruttura di IA. L'addestramento crea o aggiorna il modello, mentre l'inferenza utilizza il modello addestrato per rispondere alle query degli utenti.

L'addestramento è di solito concentrato e ad alta intensità di calcolo. L'inferenza è continua, perché i sistemi di intelligenza artificiale impiegati possono servire milioni di richieste ogni giorno.

Entrambe le fasi sono importanti per la domanda di elettricità, l'utilizzo delle GPU e l'impatto ambientale della moderna IA.

L'addestramento dell'IA diventerà probabilmente più efficiente grazie a un hardware migliore, algoritmi migliori, modelli specializzati più piccoli e pipeline di dati più ottimizzate.

Allo stesso tempo, la domanda di modelli più capaci continua a crescere. I miglioramenti dell'efficienza possono ridurre il costo dei singoli carichi di lavoro, mentre la domanda totale di calcolo continua ad aumentare.

Capire come vengono addestrati i modelli di IA è essenziale per valutare il futuro delle infrastrutture di IA, l'uso dell'energia e il progresso tecnologico.