L’OpenAI Dev Day tenutosi lo scorso 30 ottobre a Londra ha rappresentato un’importante occasione di approfondimento sulle tecnologie AI, con una particolare attenzione alle applicazioni aziendali. Per noi di Boosha ha partecipato all’evento la nostra Ai Solution Architect Giada Franceschini.
Gli interventi hanno esplorato tematiche centrali come la distillazione dei modelli AI, la gestione e ottimizzazione degli agenti multi-talented, e le sfide del passaggio dalla prototipazione alla produzione su larga scala. La giornata ha messo in luce sia gli sviluppi attuali sia le direzioni future, offrendo una visione sulle potenzialità delle AI nel contesto imprenditoriale e sulle implicazioni operative per le aziende che scelgono di investire in queste tecnologie.
Principali tematiche trattate
Diversi sono stati gli argomenti trattata durante l’evento, ma possiamo riassumerli in alcuni punti per praticità:
1. Dalla Prototipazione alla Produzione su Larga Scala
Sfide della Produzione: mentre in fase di prototipazione si mira a dimostrare il funzionamento di un modello AI, la produzione pone sfide aggiuntive. Le aziende che intendono scalare i propri modelli devono considerare uptime, gestione dei rate limit, latenza e costi. Il passaggio alla produzione richiede quindi una visione olistica che bilancia robustezza, efficienza economica e risorse.
Unit Economics: durante la produzione su larga scala, è essenziale che le unit economics siano sostenibili. In pratica, il costo per ogni chiamata LLM deve essere giustificato dai ricavi generati, rendendo necessario un bilanciamento tra efficienza e capacità del modello.
Scelta dei Modelli: il Dev Day ha sottolineato l’importanza di bilanciare costo e intelligenza. Modelli più grandi, come GPT-4.0, sono versatili e offrono una gamma di competenze ampia, ma sono più costosi. Al contrario, modelli più piccoli e specifici (es. GPT-4.0 Mini) sono meno costosi ma richiedono un addestramento specializzato per mantenere un livello di prestazioni comparabile.
2. Distillazione dei Modelli AI
Processo di Distillazione: la distillazione è emersa come una soluzione strategica per ottimizzare i costi mantenendo elevate performance. Consiste nel trasferire le capacità di un modello grande a uno più piccolo, tramite un processo di fine-tuning su dataset specifici. I passaggi chiave sono:
Creazione di valutazioni specifiche (evals) per misurare l’efficacia del modello su compiti settoriali.
Raccolta di esempi dal modello grande per creare un dataset input-output.
Fine-tuning del modello piccolo, compressando il comportamento del modello grande in una versione ridotta e meno costosa.
Strumenti OpenAI per la Distillazione: OpenAI ha presentato nuove funzionalità come Completions Storage e Custom Evals che facilitano il processo di distillazione, permettendo di registrare i risultati dei modelli e valutare la qualità delle risposte secondo criteri specifici per il contesto aziendale.
Caso di Studio: Superhuman Email App: nella demo di Superhuman, è stato dimostrato come la distillazione consenta di ridurre i costi mantenendo la qualità del
servizio. La distillazione ha permesso di passare da GPT-4.0 a GPT-4.0 Mini, mantenendo prestazioni soddisfacenti per la gestione di risposte rapide via email, ottimizzando così i costi per un’applicazione su vasta scala.
3. Gestione degli Agenti Multi-talented
Sequenziamento degli Strumenti nei Flussi Complessi: con il crescente utilizzo di agenti AI multi-talented, il Dev Day ha evidenziato le difficoltà nel gestire flussi complessi. Esempio tipico è l’uso di agenti in Salesforce, dove una sequenza di strumenti errata può portare a risultati insoddisfacenti.
Analisi delle Strategie di Istruzione: diverse strategie di istruzione sono state analizzate per garantire l’uso corretto degli strumenti. La soluzione più efficace è risultata quella di fornire istruzioni sequenziali tramite messaggi utente, permettendo all’agente di seguire il corretto ordine di azione.
Creazione del Toolset e Router LLM: è stato sviluppato un toolset per gestire sequenze specifiche di strumenti, integrato con un router LLM che seleziona automaticamente il set di strumenti appropriato in base alla richiesta dell’utente. Questo approccio ottimizza la capacità degli agenti multi-talented di gestire una gamma di compiti, dalla creazione di documenti all’integrazione di database.
4. Mascheramento dei Token nei Modelli Autoregressivi
Token Masking e Inferenza: i modelli di linguaggio autoregressivi generano un token alla volta. Per garantire output validi (come JSON schema), viene applicato un token masking che varia dinamicamente durante la generazione. Questo processo garantisce che il modello mantenga validità strutturale, adattandosi alla sequenza dei token richiesti.
Grammatiche per Gestione dei JSON Complessi: mentre le regular expressions funzionano per schemi semplici, per JSON complessi si utilizza la grammatica libera dal contesto (CFG), che gestisce l’annidamento profondo delle strutture dati.
Implicazioni attuali delle AI nelle aziende
Dalle presentazioni è emerso che le AI offrono già oggi vantaggi concreti per le aziende, permettendo una maggiore efficienza operativa e riduzione dei costi. Tuttavia, l’implementazione pratica richiede un approccio sofisticato, che bilanci costi e intelligenza necessaria. La distillazione è un esempio perfetto di come le AI possano adattarsi per compiti specifici senza sacrificare la qualità, mantenendo i costi di produzione contenuti.
La gestione di agenti multi-talented e l’uso di strumenti di routing e toolset suggeriscono che l’infrastruttura AI nelle aziende è sempre più modulare e dinamica, capace di adattarsi a flussi complessi e scalare facilmente. Questo implica che le AI sono sempre più in grado di gestire compiti che richiedono versatilità e interazione con molteplici sistemi.
Prospettive Future delle Applicazioni AI Aziendali
Dal Dev Day emerge una previsione chiara: le AI diventeranno sempre più centrali nella strategia delle aziende, non solo per ridurre i costi ma anche per ottimizzare il servizio offerto. Il futuro delle applicazioni AI sembra orientato verso una maggiore personalizzazione e specializzazione. La distillazione, ad esempio, permette di progettare modelli che rispondono a esigenze settoriali, anziché dipendere da intelligenze generali e costose.
Inoltre, la modularità degli agenti multi-talented implica che le AI aziendali saranno sempre
più capaci di interfacciarsi con flussi di lavoro complessi, offrendo soluzioni complete e integrate. Questo apre nuove possibilità di automatizzazione intelligente, dove le AI gestiranno compiti sempre più sofisticati, dai report finanziari alla gestione delle relazioni con i clienti.
Infine, l’adozione di tecnologie avanzate come il token masking dinamico e le grammatiche CFG riflette un’attenzione crescente alla precisione e alla scalabilità, aspetti cruciali per supportare applicazioni su larga scala senza sacrificare l’accuratezza. Le AI del futuro saranno quindi non solo potenti, ma anche strutturate e adattabili, in grado di rispondere in modo preciso e affidabile alle esigenze dinamiche del mercato.
Conclusioni
L’OpenAI Dev Day ha offerto una panoramica esaustiva sulle tecnologie AI applicabili nel mondo aziendale, delineando una roadmap chiara su come le aziende possono sfruttare questi strumenti per creare valore. Grazie a tecniche come la distillazione, le AI possono oggi essere adattate per rispondere in modo efficiente e scalabile a compiti specifici. Le implicazioni sono chiare: le AI sono destinate a diventare un elemento fondamentale dell’infrastruttura aziendale, con potenzialità che vanno ben oltre il semplice risparmio economico, spingendosi verso un’ottimizzazione intelligente e integrata dei processi aziendali.