L'arma segreta dell'Europa per sfidare i Big Tech nell'IA Generativa
- Il Silo europeo sfida i Big Tech con il modello di IA multilingue Poro, alimentato da un vasto dataset linguistico dell'UE.
- Sovranità tecnologica e supercomputer potenziano le ambizioni europee in ambito IA.
- Diversità e collaborazione indirizzano l'Europa verso la prominence nell'IA.
L'IA generativa è attualmente la tecnologia più in voga, con grandi attori come Microsoft, Google, Amazon e Meta che dominano la scena con i loro modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). Questi LLM sono ampiamente considerati il prossimo grande salto tecnologico. Tuttavia, c'è una scintilla di speranza per l'Europa mentre cerca di sfidare la supremazia dei Big Tech, specialmente nelle lingue oltre l'inglese.
Il dilemma del calcolo e dei dati
Il dominio dei Big Tech nell'arena dell'IA è guidato non solo dalla loro vasta potenza di calcolo, ma anche dall'accesso a estesi dati linguistici, spesso recuperati da internet. Sebbene possa essere un compito arduo per un'azienda europea superare i Big Tech nella costruzione di un LLM in inglese, un'azienda di IA finlandese chiamata Silo ha rilasciato risultati promettenti per il suo modello multilingue chiamato Poro (in finlandese per renna).
Poro è addestrato su testi sia in finlandese che in inglese, dimostrando che è possibile creare LLM ad alte prestazioni combinando lingue diverse. Silo afferma che i primi risultati dimostrano la sua competitività rispetto ai modelli open-source Llama di Meta. La collaborazione di Silo con l'Università di Turku ha sfruttato un tesoro di dati dell'iniziativa finanziata dall'UE nota come progetto High Performance Language Technologies (HPLT), che ha raccolto uno sbalorditivo 7 petabyte (7.000 terabyte) di dati linguistici in 80 lingue dal 2022. Per dare un'idea, GPT-3.5, che ha alimentato la versione di lancio di ChatGPT, è stato addestrato su 45 terabyte di dati testuali.
L'accesso a dati testuali di alta qualità e finanziati pubblicamente, come nel caso di HPLT, potrebbe dare ai modelli come quello di Silo un vantaggio nelle lingue con limitata disponibilità di dati online.
L'approccio multilingue
A causa della scarsità di dati per lingue come il finlandese, Silo ha adottato una strategia multilingue "addestrando trasversalmente" il suo modello con dati sia in inglese che in finlandese. Questo approccio prevede l'alimentazione del modello con testo in entrambe le lingue, permettendogli di imparare come le due lingue si relazionano tra loro. Di conseguenza, il modello può generare risposte in finlandese anche se non ha mai incontrato codice in finlandese prima.
Peter Sarlin, co-fondatore e CEO di Silo, spiega: "Sei in grado di generare codice in finlandese anche se il modello non ha visto alcun codice in finlandese". Silo prevede di rendere open-source le sue tecniche di addestramento trasversale, potenzialmente aprendo la strada allo sviluppo di modelli in tutte le lingue europee, incluse quelle con dati disponibili limitati.
La ricerca della sovranità tecnologica
Sarlin sottolinea che c'è un'opportunità significativa nel mercato per LLM in lingue diverse dall'inglese. Sottolinea l'importanza che le imprese europee non facciano affidamento esclusivamente su tecnologie possedute da grandi aziende statunitensi. Basarsi sui modelli AI dei Big Tech potrebbe comportare una minima creazione di valore che rimane in Europa. Pertanto, c'è una crescente esigenza per l'Europa di affermare la sua sovranità tecnologica.
Potere di supercalcolo da LUMI
L'addestramento di Poro ha beneficiato anche del supercomputer finanziato dall'UE noto come LUMI, diventato operativo nel 2022. È notevole che LUMI utilizzi chip AMD, una deviazione dagli standard industriali NVIDIA. Sebbene alcuni considerino i chip AMD costosi e inefficienti per l'IA, il team di Silo ha investito risorse significative nello sviluppo di software di addestramento AI ottimizzati per essi.
Sarlin indica che hanno intenzione di rendere open-source una parte sostanziale di questo software e si impegnano ad assistere altre aziende nell'addestramento di modelli su LUMI. Se le aziende europee possono sfruttare risorse come LUMI per l'addestramento AI, potrebbe essere un punto di svolta nella ricerca del continente di affermare il proprio ruolo nell'era dell'IA.
La rinascita europea nell'IA
Mentre i Big Tech continuano a mostrare i loro muscoli nell'IA a Silicon Valley, l'Europa sta costruendo silenziosamente il proprio arsenale. I punti di forza del continente risiedono nel suo approccio multilingue, nello sfruttamento di dati linguistici finanziati pubblicamente e nell'esplorazione di opzioni di calcolo alternative come LUMI. Sebbene la strada davanti a sé possa essere impegnativa, la determinazione dell'Europa a competere sul palcoscenico globale dell'IA è evidente.
L'arma segreta dell'Europa nella battaglia contro il dominio dei Big Tech nell'IA generativa è radicata nella sua diversità, collaborazione e impegno per la sovranità tecnologica. Con il modello Poro di Silo come testimonianza di ciò che può essere realizzato, l'Europa potrebbe avere buone possibilità di lasciare il segno nel mondo dell'IA.
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Editah Patrick
Editah è un'analista fintech versatile con una profonda comprensione dei domini blockchain. Sebbene la tecnologia la affascini, trova sconvolgente l'intersezione tra tecnologia e finanza. Il suo particolare interesse per i portafogli digitali e la blockchain aiuta il suo pubblico.
