Large Language Model elaborano dati in analogia con il cervello umano

I Large Language Model (LLM) stanno diventando sempre più sofisticati, superando la semplice elaborazione del testo per affrontare compiti complessi in molteplici modalità. Oggi, questi modelli possono tradurre lingue, scrivere codice, risolvere problemi matematici e interpretare immagini o audio.

Un recente studio del Massachusetts Institute of Technology (MIT) ha indagato su come gli LLM gestiscano dati così diversi e ha scoperto che il loro funzionamento presenta sorprendenti analoghe con il cervello umano. I ricercatori hanno identificato un meccanismo centrale nei LLM che integra informazioni da più modalità, proprio come avviene nella corteccia temporale anteriore umana, che funge da hub semantico per il nostro cervello.

Questa scoperta non solo aiuta a comprendere meglio il funzionamento delle IA, ma apre anche la strada a modelli di intelligenza artificiale più efficienti e versatili.

Come i Large Language Model elaborano dati diversi

I LLM sono costituiti da numerosi livelli interconnessi e scompongono gli input in unità chiamate token. Che si tratti di testo, immagini, suoni o codice, il modello assegna a ciascun token una rappresentazione interna che gli permette di riconoscere relazioni tra gli elementi e generare risposte coerenti.

Secondo lo studio del MIT, i LLM funzionano in due fasi principali:

1. Elaborazione iniziale specifica per la modalità di input
   • Se il modello riceve testo, inizialmente lo tratta nella lingua originale.
   • Se riceve un’immagine o un file audio, crea una prima rappresentazione basata su pixel o onde sonore.
2. Conversione in una rappresentazione semantica generale
   • Nei livelli intermedi, il modello traduce qualsiasi input in una rappresentazione astratta comune.
   • Questo significa che un LLM che “pensa” in inglese ragiona su un testo giapponese convertendolo prima in un concetto interno in inglese, per poi restituire un output nella lingua originale.

Questa strategia è simile a quella adottata dal cervello umano, che utilizza un hub semantico centrale per elaborare informazioni provenienti da diversi sensi, come la vista e il tatto.

Esperimenti: come i LLM ragionano su lingue e dati diversi

I ricercatori del MIT hanno testato questa ipotesi in diversi modi:

• Confronto tra frasi in lingue diverse:
  • Hanno sottoposto al modello due frasi con lo stesso significato ma scritte in lingue differenti.
  • Il modello ha assegnato loro rappresentazioni interne molto simili, dimostrando che ragiona sempre in una lingua dominante.
• Analisi di espressioni matematiche e codice informatico:
  • Anche quando il modello processava equazioni o stringhe di codice, le sue rappresentazioni interne erano più simili a token in inglese piuttosto che a simboli matematici o di programmazione.

Risultato: I LLM tendono a trasformare ogni input in un linguaggio interno universale, usandolo come mezzo per ragionare su problemi diversi.

“Ci ha sorpreso scoprire che, anche con dati molto diversi dal linguaggio, come codice o espressioni matematiche, il modello ricorre ancora a token della lingua dominante,” ha spiegato Zhaofeng Wu, autore principale dello studio.

Perché i LLM usano un hub semantico?

I ricercatori ritengono che questa strategia non sia casuale, ma il risultato di un’ottimizzazione evolutiva.

Vantaggi di questo approccio

✅ Maggiore efficienza

• Piuttosto che creare rappresentazioni separate per ogni lingua e modalità, il modello usa un’unica base di conoscenza comune.

✅ Miglior gestione della conoscenza universale

• Molti concetti sono condivisi tra diverse lingue (ad esempio, il numero “5” significa la stessa cosa in inglese, cinese o arabo).
• Avere un punto di riferimento centrale permette al modello di riutilizzare le informazioni senza duplicarle.

✅ Più controllo sulle risposte del modello

• I ricercatori hanno scoperto che, intervenendo nell’hub semantico con testo in inglese, possono modificare le risposte del modello in altre lingue.
• Questo significa che, con tecniche mirate, si potrebbe influenzare il modo in cui l’IA elabora dati in tutte le lingue e modalità.

Possibili implicazioni: migliorare i modelli AI e il multilinguismo

Lo studio apre diverse prospettive per il futuro dell’intelligenza artificiale multimodale.

1. Creazione di modelli AI più efficienti
   • I ricercatori potrebbero sfruttare questo principio per ottimizzare la memoria e le prestazioni dei modelli, eliminando ridondanze nell’elaborazione di dati diversi.
2. Miglioramento dei modelli multilingua
   • Oggi, quando un modello AI apprende una nuova lingua, spesso perde parte della sua precisione nella lingua originale.
   • Capire meglio il ruolo dell’hub semantico potrebbe aiutare a bilanciare le competenze linguistiche senza sacrificare accuratezza.
3. Maggiore trasparenza nei modelli AI
   • Gli LLM sono spesso considerati “scatole nere” difficili da controllare.
   • Se gli scienziati riescono a comprendere meglio come funzionano i loro hub semantici, potrebbero sviluppare sistemi più prevedibili e meno inclini a errori.

Un passo avanti verso un’AI più avanzata e comprensibile

Lo studio del MIT offre nuove intuizioni su come i Large Language Model gestiscano dati diversi e sul perché adottino una struttura simile al cervello umano.

Capire che i LLM utilizzano un hub semantico centrale potrebbe portare a modelli più efficienti, multilingue migliori e una maggiore trasparenza nel funzionamento delle AI.

In un futuro non troppo lontano, queste scoperte potrebbero essere la chiave per lo sviluppo di modelli AI più intelligenti, adattabili e in grado di gestire compiti complessi su più modalità di input.