Large Language Models (LLM): Implementazione e Applicazioni Avanzate

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Introduzione ai Large Language Models (LLM)

• Concetti chiave di LLM e il loro ruolo nell’ambito dell’elaborazione del linguaggio naturale (NLP).
• Panoramica sulla storia e l’evoluzione dei modelli linguistici di grandi dimensioni.
• Applicazioni pratiche in traduzione automatica, generazione di testo e comprensione del linguaggio.

Fondamenti Teorici dei Large Language Models

• Architetture di base: Transformer, BERT, GPT.
• Pre-training e fine-tuning: concetti fondamentali.
• Struttura e funzionamento di un modello di linguaggio di grandi dimensioni.

Pre-Training e Fine-Tuning dei Large Language Models

• Processo di pre-training: dati, task e ottimizzazione.
• Adattamento del modello a task specifici mediante fine-tuning
• Considerazioni pratiche nella gestione di grandi dataset e risorse computazionali.

Applicazioni Pratiche di Large Language Models

• Generazione automatica di testo.
• Rappresentazione avanzata del linguaggio: embeddings contestualizzati.
• Utilizzo di LLM in attività specifiche come sentiment analysis, named entity recognition, etc.

Evaluating Large Language Models

• Misure di valutazione delle prestazioni di LLM.
• Sfide nell’interpretazione dei risultati.
• Approcci per la valutazione della qualità delle rappresentazioni linguistiche.

Sviluppo e Implementazione di Progetti con Large Language Models

• Introduzione a framework e librerie per lo sviluppo con LLM.
• Guida pratica per la costruzione di applicazioni basate su LLM.
• Risorse e strumenti per il monitoraggio e la gestione dei modelli in produzione.

Interpretabilità e Spiegabilità in Large Language Models

• Sfide legate all’ interpretabilità di LLM.
• Approcci per spiegare le decisioni prese dai modelli.
• Considerazioni etiche nell’uso di LLM e nella spiegazione delle previsioni.

Adversarial Attacks e Difese in Large Language Models

• Sfide legate agli attacchi avversari in NLP.
• Strategie di difesa contro attacchi mirati.
• Implicazioni etiche nella sicurezza dei modelli di linguaggio.

Scalabilità e Gestione di Grandi Dati in Large Language Models

• Approcci per gestire grandi dataset di testo.
• Soluzioni per l’addestramento su larga scala.
• Impatto delle risorse computazionali sulla qualità del modello.