L'intelligenza artificiale e la Privacy

Il solito dilemma: make or buy

Quanti sanno che esistono altri #LLM #opensource che permettono di lavorare

• con i propri documenti

• sul proprio #cloud
• rispettando la #Privacy

Sono modelli che per gli utilizzi tipici e per l'utente medio vanno più che bene

Girano anche sui propri PC e alcune "riduzioni" sul cellulare

Quando si parla di Intelligenza Artificiale, il pensiero va a #ChatGPT, o al massimo alle sue alternative commerciali #Gemini e #Copilot

Tralasciamo il fatto che non siano #AI ma #GenAI

Mistral

Modello open source, disponibile gratuitamente e utilizzabile su infrastrutture proprie. Questo significa che si può accedere ai pesi del modello e personalizzarlo con dataset specifici o adattarlo a requisiti particolari.

I modelli di Mistral, come Mistral 7B, sono progettati per bilanciare la qualità delle risposte con un’efficienza ottimale delle risorse. Per ottenere il massimo, però, potrebbe richiedere una configurazione di hardware dedicata.

Essendo open source, Mistral consente di ri-addestrare o fare fine-tuning del modello per task specifici o settori di nicchia. Questo può essere utile per aziende che richiedono un modello linguistico altamente adattato alle proprie esigenze.

Gratuito come modello open source, il che è un vantaggio in termini di costo iniziale, anche se richiede risorse di calcolo per l'implementazione e la manutenzione.

Mistral, come modello di linguaggio di grandi dimensioni open source, ha diverse alternative, ognuna con caratteristiche particolari:

1. LLaMA (Meta): Meta ha sviluppato la serie LLaMA (Large Language Model Meta AI), che include modelli come LLaMA 2 e successivi. Sono modelli open source e disponibili in varie dimensioni, noti per le loro prestazioni su task di NLP e il consumo relativamente efficiente di risorse rispetto ai modelli più grandi.
2. Falcon (TII - Technology Innovation Institute): Falcon è un modello open source sviluppato negli Emirati Arabi Uniti, ben ottimizzato per prestazioni ad alto livello con un numero contenuto di parametri. Falcon ha anche una versione "instruct" che è addestrata per seguire meglio le indicazioni umane.
3. GPT-NeoX e GPT-J (EleutherAI): Questi modelli open source sviluppati da EleutherAI sono stati pensati per essere una versione alternativa e più accessibile dei modelli GPT. GPT-NeoX, in particolare, offre una buona scalabilità e prestazioni, oltre a essere utilizzabile per una vasta gamma di applicazioni di NLP.
4. Dolly (Databricks): Databricks ha rilasciato Dolly, una serie di modelli open source per il linguaggio naturale che si focalizzano sulla capacità di completamento e generazione di testo e possono essere personalizzati per uso aziendale.
5. BLOOM (BigScience): BLOOM è un modello multilingue open source con vari parametri, sviluppato dalla comunità di ricerca BigScience. È un modello molto completo e scalabile, adatto per task multilingue e NLP avanzato.
6. Flan-T5 (Google): Basato sul modello T5 di Google, Flan-T5 è un modello open source addestrato su una varietà di task. È noto per essere efficiente e per rispondere in modo accurato a richieste di tipo "instruct", oltre a funzionare bene su task generativi.

Questi modelli si distinguono principalmente per la loro apertura (open source), scalabilità, capacità di personalizzazione e disponibilità di versioni ottimizzate per hardware specifico.

Utilizzare un LLM open source è generalmente più vantaggioso per garantire la privacy dei propri documenti rispetto a un modello proprietario basato su cloud, come ChatGPT, per vari motivi:

Controllo dei Dati

Con un modello open source come Mistral o LLaMA, è possibile eseguire il modello localmente o su server privati, il che significa che i dati non devono lasciare l’ambiente controllato dall’utente o dall’azienda. Questo garantisce che documenti riservati non vengano condivisi con terze parti o elaborati in cloud, riducendo i rischi di esposizione dei dati.

Privacy e Conformità alle Normative

Molti settori (come finanza, sanità e legale) devono rispettare normative severe sulla privacy, come GDPR e HIPAA. Utilizzare un LLM open source in-house facilita la conformità, dato che si ha pieno controllo sul modello e sull'infrastruttura. Con i modelli basati su cloud, invece, è necessario fare affidamento sulle misure di privacy dei fornitori e sperare che siano conformi.

Personalizzazione e Sicurezza

I modelli open source permettono un elevato grado di personalizzazione e la possibilità di ri-addestrare o adattare il modello con i propri documenti. Questo permette di ottimizzare le prestazioni del modello per rispondere meglio alle esigenze specifiche e gestire i dati sensibili con un alto grado di sicurezza.

Nessuna Dipendenza da un Fornitore Terzo

Con un LLM open source, non vi è la necessità di inviare i dati a un fornitore esterno per l'elaborazione, il che riduce i rischi associati alla fiducia e alla dipendenza da un provider di servizi esterno. Inoltre, si elimina il rischio che il modello o i dati vengano usati per migliorare modelli commerciali altrui.

Considerazioni sull'Implementazione

Implementare un modello open source richiede competenze tecniche e risorse hardware, specialmente se si tratta di un modello di grandi dimensioni. Tuttavia, molti modelli recenti, come quelli di Mistral o Falcon, sono progettati per essere più efficienti, riducendo i requisiti di calcolo.

Quindi, se la privacy è una priorità assoluta e si dispone delle risorse tecniche, un LLM open source è la scelta più sicura per mantenere il controllo completo sui dati.