Grandi modelli linguistici di Google

Grandi Modelli Linguistici di Google — questa è una serie di Large Language Model (LLM) sviluppati da varie divisioni di Google, tra cui Google AI (precedentemente Google Brain) e DeepMind. Essendo uno dei pionieri nel campo del deep learning e dell'architettura Transformer, Google ha fornito un contributo fondamentale allo sviluppo degli LLM moderni. La storia dello sviluppo di questi modelli riflette il percorso dai sistemi specializzati di comprensione del linguaggio fino ai sistemi multimodali e agentici su larga scala, che sono alla base di molti prodotti Google e definiscono il vettore di sviluppo dell'intera industria dell'IA.

Storia ed evoluzione dei modelli Google

Primi risultati e traduzione neurale (2011–2016)

Le basi per lo sviluppo degli LLM in Google furono gettate nell'ambito del progetto Google Brain (2011), dedicato all'applicazione di reti neurali profonde. Una delle prime scoperte fu l'algoritmo Word2Vec (2013), creato da Tomáš Mikolov. Esso permise di rappresentare le parole come vettori (embedding), che riflettevano il loro contesto semantico, diventando un metodo di base per la comprensione del linguaggio nelle reti neurali.

Il passo successivo fu il passaggio ai modelli di sequenza, come seq2seq (2014), che costituirono la base di Google Neural Machine Translation (GNMT) (2016). Il passaggio di Google Traduttore all'architettura neurale basata su LSTM migliorò significativamente la qualità della traduzione automatica. In parallelo, la società controllata DeepMind, acquisita da Google nel 2014, dimostrò la potenza del deep learning con la vittoria del sistema AlphaGo sul campione mondiale di go, rafforzando la fiducia nel potenziale dell'IA.

La rivoluzione del Transformer e la nascita di BERT (2017–2018)

Nel 2017, i ricercatori di Google Brain presentarono l'architettura Transformer nell'articolo «Attention Is All You Need». Questa architettura, basata sul meccanismo di self-attention, permise di elaborare le sequenze in parallelo anziché in modo sequenziale, rivoluzionando il NLP e diventando la base di tutti gli LLM moderni.

Sull'onda di questo successo, nel 2018 Google presentò il modello BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). BERT fu il primo modello profondamente bidirezionale, che considerava il contesto di una parola simultaneamente da sinistra e da destra. Ciò gli permise di raggiungere risultati record su numerosi compiti di comprensione del linguaggio (GLUE, SQuAD) e di stabilire un nuovo standard industriale. BERT fu rilasciato in due versioni (BASE con 110 milioni di parametri e LARGE con 340 milioni) con codice e pesi open source, favorendone la diffusione di massa. Dal 2019, BERT iniziò ad essere utilizzato in Google Search per una migliore comprensione delle query.

Crescita della scala ed era dei modelli dialogici (2019–2022)

Dopo BERT, Google continuò gli esperimenti con la scala e l'architettura:

T5 (Text-to-Text Transfer Transformer, 2019): Un modello unificato che tratta qualsiasi compito NLP come una trasformazione «testo-in-testo». Addestrato sull'enorme corpus C4 (Colossal Clean Crawled Corpus), T5 fu anch'esso rilasciato in open access in diverse dimensioni (fino a 11 miliardi di parametri).
Meena (2020): Il primo modello dialogico specializzato di Google con 2,6 miliardi di parametri, che ha dimostrato un'elevata qualità nella conduzione di dialoghi aperti.
LaMDA (Language Model for Dialogue Applications, 2021): Una famiglia di modelli dialogici (fino a 137 miliardi di parametri), addestrati su un enorme corpus di dialoghi (1,56 trilioni di parole). LaMDA era orientata alla creazione di conversazioni più naturali e significative e divenne nota al grande pubblico dopo che un ingegnere di Google dichiarò che era «senziente».
Gopher e Chinchilla (DeepMind, 2021–2022): In parallelo, DeepMind studiava le leggi di scalatura. Il modello Gopher (280 miliardi di parametri) mostrò come la scala influenzi la qualità. Il modello Chinchilla (70 miliardi) dimostrò che per prestazioni ottimali non conta il numero massimo di parametri, ma il giusto equilibrio tra la dimensione del modello e il volume dei dati di addestramento. Questa conclusione divenne nota come «legge di Chinchilla» e influenzò la strategia di addestramento degli LLM in tutta l'industria.

L'era dei modelli su scala massiva e multimodali (2022–presente)

PaLM (Pathways Language Model, 2022): Al momento dell'annuncio, il più grande modello denso (dense) di Google con 540 miliardi di parametri, addestrato sulla nuova infrastruttura distribuita Pathways. PaLM ha dimostrato capacità rivoluzionarie nel ragionamento logico, soprattutto utilizzando la tecnica del Chain-of-Thought (CoT) prompting. Su di esso sono state create versioni specializzate, come Med-PaLM per la medicina. Nel 2023 fu rilasciata la versione migliorata PaLM 2 (~340 miliardi di parametri), che costituì la base del chatbot aggiornato Bard.
Gemini (2023–presente): La nuova generazione di modelli, creata dal team unificato di Google DeepMind. Gemini è stato progettato fin dall'inizio come sistema nativamente multimodale, in grado di elaborare testo, codice, immagini, audio e video. Rilasciato in diverse versioni:
- Gemini Ultra: Il modello più potente per compiti complessi.
- Gemini Pro: Modello versatile per un'ampia gamma di compiti.
- Gemini Nano: Modello compatto per l'utilizzo su dispositivi mobili.

Nel 2024–2025 la famiglia è stata ampliata con le versioni Gemini 1.5 (con una finestra contestuale fino a 1 milione di token) e Gemini 2.0, dotata di capacità agentiche.

Architettura e caratteristiche tecniche

Fondamenta: Encoder, decoder e architetture ibride

Google utilizza diverse varianti dell'architettura Transformer a seconda del compito:

Encoder (Encoder-only): Modelli di tipo BERT. Elaborano l'intero testo nella sua totalità e creano una ricca rappresentazione contestuale. Ideali per compiti di analisi e comprensione del testo (classificazione, estrazione di entità), ma non per la generazione.
Decoder (Decoder-only): Modelli di tipo LaMDA e PaLM (analogamente a GPT). Sono autoregressivi, cioè prevedono il testo token per token. Sono generatori naturali, ottimi per il completamento del testo, i dialoghi e le risposte alle domande.
Encoder-Decoder: Modelli di tipo T5 e GNMT. Hanno entrambe le parti: l'encoder elabora la sequenza in ingresso, mentre il decoder genera quella in uscita. È un'architettura versatile per compiti di trasformazione, come la traduzione o la sintesi.

Scala: Parametri, dati e infrastruttura

Il successo di Google negli LLM è in gran parte dovuto a tre fattori:

Scala dei modelli: Aumento sistematico del numero di parametri, da milioni (BERT) a centinaia di miliardi (PaLM, Gemini).
Scala dei dati: Accesso a uno dei più grandi corpus di dati al mondo (indice web di Google, YouTube, Google Books), che consente di addestrare i modelli su trilioni di token.
Infrastruttura: Utilizzo di chip specializzati proprietari — Tensor Processing Unit (TPU) — e del sistema distribuito Pathways, che consentono di addestrare in modo efficiente e stabile modelli di dimensioni eccezionali.

Multimodalità e capacità agentiche

I modelli più recenti di Google, in particolare Gemini, si muovono verso una profonda multimodalità e verso capacità agentiche.

La multimodalità nativa significa che un singolo modello è addestrato fin dall'inizio a comprendere e combinare diversi tipi di dati (testo, immagini, audio), anziché semplicemente collegare moduli separati.
L'agenticità (Agentic AI) è la capacità del modello non solo di rispondere alle richieste, ma di pianificare ed eseguire autonomamente una sequenza di azioni per raggiungere un obiettivo (ad esempio, richiamare strumenti esterni come la ricerca o una calcolatrice).

Tabella di sintesi dei modelli principali

Confronto tra i principali modelli linguistici di Google
Modello	Anno di rilascio	Parametri (stima)	Architettura	Caratteristiche principali
BERT	2018	110–340 mln	Encoder	Comprensione bidirezionale del contesto, SOTA nei compiti NLP.
T5	2019	60 mln – 11 mld	Encoder-Decoder	Approccio unificato «testo-in-testo» per tutti i compiti.
LaMDA	2021	137 mld	Decoder	Specializzazione in dialoghi aperti e significativi.
PaLM	2022	540 mld	Decoder	Svolta nel ragionamento logico (Chain-of-Thought), addestramento su larga scala.
Chinchilla	2022	70 mld	Decoder	Modello «compute-optimal», che ha dimostrato l'importanza dell'equilibrio tra dati e parametri.
Gemini 1.0	2023	fino a ~1 trln (Ultra)	Multimodale (probabilmente MoE)	Multimodalità nativa, SOTA su numerosi benchmark (MMLU).
Gemini 1.5	2024	Non divulgato	Multimodale (MoE)	Finestra contestuale fino a 1-2 milioni di token, elevata efficienza.
Gemini 2.0	2024	Non divulgato	Multimodale + Tools	Capacità agentiche integrate, generazione di immagini/audio.

Applicazione nei prodotti e nell'ecosistema

Google integra attivamente i propri LLM in tutta la gamma di prodotti:

Google Search: BERT, MUM e Gemini vengono utilizzati per una migliore comprensione di query complesse e per fornire risposte dirette nel formato AI Overviews (precedentemente SGE).
Google Assistant e Bard (ora Gemini): Transizione dai semplici comandi vocali ad assistenti dialogici completi basati su LaMDA, PaLM 2 e Gemini.
Google Workspace: Le funzionalità di Duet AI (ora Gemini for Workspace) aiutano a scrivere email in Gmail, creare testi in Docs e generare presentazioni in Slides.
Android: Gemini Nano garantisce il funzionamento delle funzionalità IA localmente sui dispositivi, come Pixel, per migliorare la privacy e la velocità.
Google Cloud AI: La piattaforma Vertex AI fornisce alle aziende l'accesso ai modelli PaLM e Gemini tramite API per la creazione di applicazioni personalizzate.

Ruolo nel panorama competitivo

Google è uno dei principali attori nella «corsa all'IA», dove i suoi principali concorrenti sono OpenAI (con il supporto di Microsoft) e Meta.

Rivalità con OpenAI: Sebbene Google sia stata pioniera in molte tecnologie fondamentali (incluso il Transformer), il lancio di ChatGPT alla fine del 2022 ha spinto Google ad accelerare l'immissione dei propri prodotti sul mercato (ad esempio Bard). La concorrenza si svolge sul fronte della qualità dei modelli (Gemini Ultra vs. GPT-4), della dimensione della finestra contestuale e della comodità delle API.
Contrasto con Meta: Meta ha puntato sull'open source (modelli LLaMA), creando una potente alternativa ai modelli chiusi di Google e OpenAI. In risposta, Google ha iniziato a rilasciare modelli aperti, come Gemma, per sostenere la comunità degli sviluppatori e non cedere l'ecosistema a Meta.
Alleanze strategiche: Google investe in altri attori, ad esempio nella startup Anthropic (creatori del modello Claude), per diversificare gli approcci e rafforzare la propria posizione nella concorrenza nel cloud.

Collegamenti esterni

Portale ufficiale di Google AI
Sito ufficiale di Google DeepMind

Bibliografia

Vaswani, A. et al. (2017). Attention Is All You Need. NIPS.
Devlin, J. et al. (2019). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. NAACL.
Raffel, C. et al. (2020). Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer. JMLR.
Thoppilan, R. et al. (2022). LaMDA: Language Models for Dialog Applications. arXiv:2201.08239.
Hoffmann, R. et al. (2022). Training Compute-Optimal Large Language Models. arXiv:2203.15556.
Chowdhery, A. et al. (2022). PaLM: Scaling Language Modeling with Pathways. JMLR.
Gemini Team, Google (2023). Gemini: A Family of Highly Capable Multimodal Models. arXiv:2312.11805.