I Large Language Models (LLM), come GPT-4, LLaMA o Gemini, utilizzano tecniche di inferenza per generare risposte coerenti e contestualmente rilevanti a partire da un input (prompt). A differenza dei tradizionali motori di inferenza basati su regole logiche, gli LLM operano attraverso modelli statistici e reti neurali profonde, sfruttando l’apprendimento automatico per simulare un ragionamento simile a quello umano.
L’inferenza in un LLM è il processo attraverso cui il modello prevede la sequenza di parole più probabile in risposta a un input. Questo avviene grazie a:
- Parametri appresi (miliardi di pesi nella rete neurale).
- Meccanismi di attenzione (es: self-attention in Transformer).
- Strategie di decodifica (es: greedy search, beam search, sampling).
Mentre i motori di inferenza classici applicano regole logiche simboliche, gli LLM lavorano su una logica statistica, basata su pattern appresi dai dati di addestramento.
Come Funziona l’Inferenza negli LLM?
Fase 1: Encoding dell’Input
- Il testo in input viene tokenizzato (suddiviso in unità significative, come parole o sottoparole).
- Ogni token è convertito in un vettore numerico (embedding) che rappresenta il suo significato nel contesto.
Fase 2: Elaborazione con Architettura Transformer
- I token passano attraverso multi-head self-attention, che pesa l’importanza di ogni parola rispetto alle altre.
- Le informazioni fluiscono attraverso livelli profondi di reti neurali (fino a centinaia di strati in modelli come GPT-4).
Fase 3: Decodifica dell’Output (Text Generation)
Il modello genera testo in modo autoregressivo:
- Predice il prossimo token più probabile (in base alla distribuzione di probabilità).
- Aggiunge il token all’output e lo usa come input per il passo successivo.
- Si ferma quando viene generato un token di fine sequenza o raggiunge un limite massimo.
Tecniche di Inferenza negli LLM
a) Metodi di Decodifica
- Greedy Search: Sceglie sempre il token con la probabilità più alta (può portare a ripetizioni).
- Beam Search: Mantiene più ipotesi (beam) e sceglie la sequenza complessivamente migliore (usato in modelli come BERT).
- Sampling Stocastico:
- Temperature Sampling: Aggiunge casualità controllata (alta temperatura → più creatività, bassa → più deterministico).
- Top-k / Top-p Sampling: Filtra i token meno probabili per migliorare la qualità.
b) Ottimizzazioni per l’Inferenza
- KV Caching: Memorizza chiavi e valori (Key-Value Cache) per evitare ricalcoli ridondanti.
- Quantizzazione: Riduce la precisione dei pesi (es: da 32-bit a 8-bit) per accelerare l’inferenza.
- Speculative Decoding: Usa modelli più piccoli per “prevedere” draft completi, verificati poi dal modello principale (es: tecnica usata in Gemini 1.5).
Differenze tra Inferenza Classica e Inferenza negli LLM
Aspetto | Motori di Inferenza Classici | Inferenza in LLM |
|---|---|---|
Base Logica | Regole simboliche (if-then) | Probabilità statistica |
Flessibilità | Rigidi, dipendenti dalle regole | Adattivi, creativi |
Scalabilità | Limitata a conoscenza esplicita | Scalabile con più dati |
Interpretabilità | Alta (decisioni tracciabili) | Bassa (black box) |
Esempi | Sistemi esperti, Prolog | ChatGPT, Gemini, LLaMA |
Sfide e Limiti dell’Inferenza negli LLM
- Allucinazioni: Generazione di informazioni false (mancanza di ground truth).
- Latenza: L’inferenza può essere lenta per modelli molto grandi (soluzioni: ottimizzazioni hardware, caching).
- Bias nei dati: Gli LLM ereditano pregiudizi dai dati di training.
- Costo computazionale: Servono GPU/TPU potenti per inferenza efficiente.
Conclusioni
L’inferenza negli LLM è un processo probabilistico e autoregressivo che permette a questi modelli di generare testo in modo fluido e contestuale. A differenza dei sistemi basati su regole, gli LLM non ragionano in modo logico-deduttivo ma approssimano il linguaggio umano attraverso modelli matematici complessi.
L’evoluzione delle tecniche di inferenza (es: speculative decoding, mixture of experts) sta rendendo gli LLM sempre più veloci ed efficienti, aprendo la strada a nuove applicazioni in tempo reale.
