THINK BIM AI

(autore articolo: BIS-Lab®)

Alla pluriennale esperienza in ricerca e sviluppo rivolti all’applicazione della modalità operativa Building Information Modeling (BIM), BIS-Lab® (www.bis-lab.eu) ha di recente affiancato un particolare interesse sull’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale nei processi operativi. Il progetto di ricerca presentato in questo articolo è stato condotto sotto la supervisione dell’ing. Michele Carradori, Responsabile scientifico di BIS-Lab®, con la collaborazione di Leonardo Giacomobono, studente del corso di alta formazione “Off-site Technologies for Architecture” – edizione 2024, organizzato da YACademy, un istituto postgraduate nato dal confronto e dalla collaborazione fra le più illustri firme dell’architettura contemporanea.

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Autore: Ing. Adriano Castagnone

Si conclude con la quarta parte (per scaricare il pdf utilizzare il form a fondo articolo) la serie dedicata all’utilizzo dei Large Language Models (LLM).

Immaginiamo di avere una conversazione con qualcuno che non solo capisce le tue parole ma riesce anche a cogliere le sfumature il contesto e persino le intenzioni nascoste dietro quello che dici: questo è più o meno quello che fa un modello di linguaggio di grandi dimensioni come un llm quando interpreta una domanda e costruisce una risposta. Ma come funziona esattamente questo processo? In questo articolo lo vediamo insieme passo dopo passo in modo semplice e discorsivo.

Buona lettura.

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Autore: Ing. Adriano Castagnone

Prosegue la serie con la terza parte (per scaricare il pdf utilizzare il form a fondo articolo), dedicata all’utilizzo dei Large Language Models (LLM).

Nell’ambito dell’intelligenza artificiale in rapido sviluppo, i Large Language Models (LLM) rappresentano strumenti innovativi che stanno cambiando radicalmente come interagiamo con la tecnologia e risolviamo problemi complessi. Questi sistemi di intelligenza artificiale aprono possibilità inedite per generare e comprendere il linguaggio umano in modi prima impensabili. Per utilizzare efficacemente queste tecnologie serve seguire un percorso di apprendimento ben definito, attraverso il quale l’utente può gradualmente acquisire le competenze necessarie per sfruttarne tutte le potenzialità.

Questo documento si propone di guidare l’utente attraverso le fasi cruciali dell’interazione con un LLM, dal primo contatto all’integrazione nella proprioa attività lavorativa. Il percorso inizia con una solida base: scelta del modello LLM, creazione dell’account e verifica dell’identità, passaggi vitali per sicurezza e conformità. Fondamentale è anche la conoscenza precisa dei termini di servizio, vero “regolamento” d’uso. Fin da subito, l’utente può personalizzare l’esperienza d’uso, scegliendo un piano e configurando impostazioni come lingua o modalità di risposta. Queste decisioni influenzano direttamente l’operatività, plasmandola sulle proprie esigenze.

La soluzione: imparare facendo

Superate le configurazioni iniziali, il cuore del percorso si sposta sull’interazione diretta e l’apprendimento pratico. L’approccio è quello di “imparare facendo”, esplorando l’interfaccia con il sistema LLM e i controlli relativi. L’utente inizia a inviare le prime semplici richieste, sperimentando per cogliere la potenza e le potenzialità del modello, e al contempo a percepirne i limiti. Queste “prime interazioni e test” sono fondamentali per costruire una relazione personale con l’LLM, rendendolo uno strumento utile a tutti gli effetti. Qui, si apprezza la sua straordinaria capacità di gestire il linguaggio naturale, comprendendo domande formulate in modo colloquiale e adattando lo stile di risposta al contesto.

Il prompt engineering

L’evoluzione da utente base a utente competente e consapevole passa attraverso la conoscenza e l’uso accorto del Prompt Engineering. Questa è l’arte di formulare richieste efficaci, non più solo per curiosità, ma per ottenere risultati ottimali e mirati. Attraverso tecniche specifiche come il few-shot learning o il chain-of-thought, l’utente impara a guidare il modello, fornendo il giusto contesto per una “danza tra decifrazione e creazione” sempre più precisa. Questo rende l’LLM un collaboratore versatile, applicabile a una vasta gamma di lavori specifici, dalla scrittura all’analisi, alla programmazione. L’interazione non è più casuale, ma diventa un dialogo produttivo e mirato.

La padronanza nell’utilizzo degli LLM culmina nella gestione efficace delle conversazioni lunghe, dove il mantenimento del contesto è vitale, e nell’integrazione del modello nelle routine di lavoro quotidiane. Funzionalità avanzate come API o plugin (queste sono informazioni non direttamente presenti nelle fonti fornite per quanto riguarda la loro definizione dettagliata, e potresti volerle verificare autonomamente) rendono l’LLM una parte fluida e quasi invisibile del flusso di lavoro professionale. Questo consente ottimizzazione e personalizzazione, con template riutilizzabili e strategie personali per massimizzare l’efficacia.

Pensiero critico: sempre e comunque

Infine, e forse il punto più importante, il percorso si chiude con l’essenziale Valutazione Critica e l’Uso Responsabile. Nonostante la loro straordinaria abilità nel produrre testo coerente, gli LLM non possiedono una vera comprensione semantica umana e possono presentare limiti o potenziali svarioni. È fondamentale che l’utente sviluppi la capacità di analizzare criticamente le risposte, comprendendo che la logica del modello è basata sulla probabilità e non sulla verità. La verifica costante delle informazioni generate è, pertanto, insostituibile, specialmente in ambiti dove la precisione è vitale. Questo trasforma l’utente da semplice fruitore a individuo consapevole e competente, capace di sfruttare gli LLM non solo in modo efficace, ma con saggezza e integrità, rendendoli alleati affidabili e potenti nel proprio lavoro quotidiano. Questo è un viaggio che forma un utente esperto, un vero e proprio architetto delle interazioni, in grado di sbloccare il vero potenziale di questi strumenti.

Buona lettura.

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Autore: Ing. Adriano Castagnone

Prosegue la pubblicazione deidacati ai Large Language Model (LLM). Nella prima parte della guida è stata esaminata la nascita di un Large Language Model (LLM), spiegando come funziona la costruzione iniziale del modello stesso: abbiamo visto come si selezionano e preparano grandi quantità di dati testuali, come si definisce la struttura interna, l’architettura e come viene addestrato il modello per imparare a riconoscere schemi, regole linguistiche esignificati dal testo. In altre parole, la Parte I ci ha permesso di capire come un LLM diventa capace di rispondere coerentemente e in maniera pertinente alle domande dei progettisti. Tutto questo per avere consapevolezza che non esiste nessuna magia, e che un modello LLM non è nient’altro che un insieme di logica, matematica e informatica. Ma creare e addestrare il modello è soltanto metà del percorso. Perché questo strumento abbia un reale impatto nella vita quotidiana, occorre compiere un altro passaggio fondamentale: renderlo disponibile a chi lo vuole usare concretamente. È qui che entra in gioco la Parte II: la pubblicazione del modello. Leggi tutto »