I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM, dall’inglese Large Language Models) sono una delle tecnologie più avanzate e versatili nell’ambito dell’intelligenza artificiale. Si tratta di modelli di machine learning che elaborano enormi quantità di dati testuali per comprendere e generare linguaggio naturale. In particolare, i LLM sono alla base di molte applicazioni che vanno dalla generazione di testo, al completamento automatico, alla traduzione linguistica, fino all’estrazione di dati strutturati da documenti non strutturati. In questo articolo esploreremo che cosa sono i LLM, come funzionano, e come possono essere usati efficacemente per l’estrazione di dati da diverse tipologie di documenti.
Come funzionano i LLM
I LLM, come GPT-4 e Claude, sono basati su un’architettura chiamata Transformer, introdotta nel 2017 nel paper “Attention is All You Need”. Questa architettura è stata progettata per elaborare sequenze di testo in modo più efficiente rispetto ai modelli precedenti, come le reti neurali ricorrenti (RNN). La caratteristica principale dei modelli Transformer è il meccanismo di attenzione, che permette al modello di concentrarsi su parti rilevanti del testo, migliorando la capacità di comprendere contesti complessi e relazioni a lungo raggio tra le parole(AI4Business).
Grazie al meccanismo di attenzione e alla capacità di elaborare grandi quantità di dati, i LLM possono essere addestrati su enormi corpus di testi, acquisendo conoscenze su diversi argomenti, lingue e stili di scrittura. Questo li rende strumenti estremamente potenti per l’analisi e l’estrazione di informazioni, consentendo di passare da dati testuali non strutturati a dati strutturati in formati come JSON.
Cosa sono i dati strutturati e non strutturati?
Prima di approfondire l’estrazione di dati con LLM, è importante comprendere la differenza tra dati strutturati e dati non strutturati. I dati strutturati sono organizzati in un formato predefinito, come tabelle di database o file JSON, dove ogni informazione ha una posizione specifica e un significato chiaro. I dati non strutturati, invece, includono testi liberi come email, articoli, report aziendali o documenti legali, in cui le informazioni non seguono un formato fisso.
I LLM eccellono nell’elaborare dati non strutturati perché sono addestrati su vaste quantità di testo e sono in grado di comprendere il contesto linguistico. Questo li rende ideali per compiti come l’estrazione di informazioni da documenti complessi.
Esempi di utilizzo degli LLM per l’estrazione di dati
- Analisi dei documenti legali: I LLM possono essere utilizzati per analizzare contratti e documenti legali, estraendo clausole importanti, date e altre informazioni rilevanti. Questo tipo di automazione riduce il rischio di errori umani e velocizza il processo di revisione(DeepLobe).
- Analisi di documenti finanziari: Nel settore finanziario, i LLM possono essere impiegati per estrarre informazioni chiave dai bilanci, report finanziari e dichiarazioni fiscali, rendendo più facile l’analisi e la gestione delle finanze aziendali(Pondhouse AI).
- Estrarre dati da documenti sanitari: L’estrazione di dati da cartelle cliniche e documenti medici è un altro ambito in cui i LLM offrono vantaggi significativi. Possono aiutare a identificare informazioni critiche, come diagnosi e terapie, migliorando la gestione dei dati sanitari e facilitando la ricerca medica(Nanonets)(Pondhouse AI).
- Riconoscimento di scrittura a mano: Gli LLM possono essere addestrati per estrarre testo da documenti scritti a mano, anche con calligrafie irregolari o formati non standardizzati. Questo è particolarmente utile per archivi storici o per la digitalizzazione di documenti cartacei(Nanonets).
- Automazione del processo di selezione del personale: L’uso dei LLM per l’estrazione di dati da curriculum (CV) consente di automatizzare il processo di selezione del personale. Le informazioni come nome, competenze, esperienze lavorative e qualifiche possono essere estratte e strutturate automaticamente in formati come JSON, facilitando l’analisi dei candidati(GitHub)(SpringerLink).
Come usare i LLM per l’estrazione di dati
L’uso di LLM per l’estrazione di dati richiede alcune competenze tecniche e l’accesso a modelli pre-addestrati o piattaforme che offrono API per l’integrazione nei sistemi aziendali. Esistono diverse opzioni per implementare l’estrazione di dati con LLM:
- Utilizzo di API: Piattaforme come OpenAI o Hugging Face offrono API che permettono di utilizzare LLM per estrarre dati da documenti. Questi servizi possono essere integrati facilmente in applicazioni aziendali per automatizzare processi di estrazione dati senza la necessità di addestrare modelli da zero(GitHub).
- Modelli personalizzati: Per esigenze più specifiche, è possibile addestrare o affinare un LLM su un dominio particolare. Ad esempio, un’azienda che lavora con contratti legali può affinare un modello pre-addestrato per migliorare la sua capacità di identificare clausole rilevanti(Pondhouse AI)(DeepLobe).
- Riconoscimento di entità nominate (NER): Un approccio comune per l’estrazione di dati con LLM è l’uso del Named Entity Recognition (NER), una tecnica che identifica e classifica entità come nomi di persone, organizzazioni, date e luoghi in un testo. Questo è particolarmente utile per strutturare dati non organizzati provenienti da documenti complessi(GitHub).
- Integrazione con OCR: Quando si lavora con documenti fisici o scansioni, è possibile combinare LLM con tecnologie di riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) per estrarre testo da immagini o PDF e successivamente strutturarlo(GitHub).
Sfide e considerazioni
Sebbene i LLM siano strumenti potenti, ci sono alcune sfide da considerare. La qualità dell’estrazione dipende dalla complessità del documento e dalla capacità del modello di mantenere il contesto. Inoltre, alcuni modelli possono “allucinare”, ovvero generare informazioni non presenti nel testo originale. Per mitigare questi rischi, è importante scegliere il modello giusto per il compito e considerare l’uso di tecniche come il Retrieval-Augmented Generation (RAG), che migliora la precisione integrando un sistema di recupero informazioni con la generazione automatica(DeepLobe).
Conclusione
I LLM rappresentano una tecnologia avanzata e versatile per l’estrazione di dati da documenti non strutturati. Grazie alla loro capacità di comprendere il linguaggio naturale, possono essere utilizzati in numerosi settori per automatizzare processi complessi e migliorare l’efficienza aziendale. Che si tratti di estrarre dati da contratti, bilanci, documenti sanitari o curriculum, l’uso di LLM offre notevoli vantaggi in termini di velocità e precisione. Tuttavia, è fondamentale affrontare con attenzione le sfide legate alla qualità dei dati e alla scelta del modello più adatto(GitHub)(Pondhouse AI)(DeepLobe).