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    LLM sugli smartphone: il futuro dell’IA nel palmo della tua mano

    La rivoluzione silenziosa degli smartphone: come i modelli linguistici di grandi dimensioni stanno trasformando i nostri dispositivi mobili in assistenti IA personali e potenti.
    GrazianoGraziano24/09/202405 Mins Read35 Views
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    Da circa un anno l’industria degli smartphone sta vivendo un vero e proprio cambiamento. I principali produttori sono impegnati in una corsa all’integrazione dell’intelligenza artificiale generativa (LLM) nei loro dispositivi. Questa competizione sta plasmando il futuro della tecnologia mobile, offrendo capacità che fino a qualche anno fa erano impensabili.

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    Apple ha recentemente lanciato la serie iPhone 16, ma le tanto attese funzionalità di IA, basate su Apple Intelligence, non saranno pienamente disponibili fino a dicembre; in Europa si dovrà aspettare anche più a lungo. Nel frattempo, Google ha implementato Gemini per la sua serie Pixel in particolare sui modelli Pixel 8 e Pixel 9. Samsung, con la sua Galaxy IA, dopo il Galaxy S24 sta incorporando l’intelligenza artificiale nella lineup Galaxy 9.

    Anche aziende come Vivo, Redmi, Oppo e Xiaomi stanno integrando funzionalità di IA generativa nei loro smartphone; e non solo nei modelli di punta. L’intelligenza artificiale generativa sui telefoni non è più solo un espediente di marketing; rappresenta sempre di più un’opportunità per stabilire nuovi standard nella tecnologia degli smartphone.

    iPhone 16

    LLM negli smartphone

    L’utilizzo di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) sui telefoni sta catturando sempre più interesse grazie alla comodità, alla personalizzazione e all’efficienza che promette di offrire. Immagina di essere uno studioso con una scadenza imminente; invece di gestire numerose schede su un laptop, il tuo smartphone dotato di un LLM può comprendere efficacemente l’argomento di ricerca, trovare articoli accademici pertinenti, sintetizzarli e offrire suggerimenti per le citazioni.

    Uno smartphone potenziato da un LLM può fungere da assistente prezioso per i professionisti; può prevedere le esigenze quotidiane, organizzare gli orari delle riunioni, esaminare documenti e creare messaggi di posta elettronica basandosi sulle conversazioni passate.

    Il livello di assistenza personalizzata, un tempo considerato fantascienza, sta rapidamente diventando realtà grazie ai progressi dell’IA mobile. Con l’incorporazione di modelli linguistici di grandi dimensioni, gli smartphone si stanno evolvendo da semplici strumenti di comunicazione a partner potenziati dall’intelligenza artificiale generativa.

    L’impatto dell’IA generativa sugli smartphone

    I modelli linguistici di grandi dimensioni stanno trasformando la tecnologia degli smartphone; ridefiniscono sottilmente ogni aspetto, dall’architettura di base del dispositivo all’interazione con l’utente. Con l’integrazione sempre più profonda dell’IA generativa nei dispositivi mobili, stiamo assistendo a cambiamenti trasformativi in vari aspetti dei nostri dispositivi.

    Gli assistenti virtuali come Alexa, Siri e Google Assistant stanno ricevendo un restyling basato sull’IA generativa; questi compagni virtuali mobili saranno presto in grado di comprendere query sfumate, fornire risposte più accurate ed eseguire svariate attività grazie agli LLM.

    Dalla creazione di e-mail alla stesura di appunti per le riunioni in base al calendario; fino al miglioramento della navigazione in tempo reale con informazioni aggiuntive, questi assistenti saranno sempre più versatili e potenti. Il più grande ostacolo alla collaborazione tra LLM e telefoni era rappresentato dalle unità di elaborazione grafica (GPU); queste sono essenziali per l’esecuzione di LLM sui dispositivi. Forniscono il supporto computazionale necessario per far funzionare questi modelli complessi.

    Tuttavia, grazie ai progressi nell’hardware mobile, come i chip IA, gli LLM (di piccole dimensioni) possono ora essere eseguiti direttamente sugli smartphone. Ciò riduce la necessità di elaborazione cloud (in remoto), migliora la privacy e accelera i tempi di risposta; in particolare per la traduzione, il riconoscimento vocale e la comprensione del linguaggio in tempo reale.

    Il chip A16 Bionic di Apple, il processore Snapdragon 8 Gen 3 e il prossimo Gen 4 di Qualcomm hanno grandi potenzialità per l’esecuzione locale di LLM sui telefoni.

    SLM (small language models)

    Un numero crescente di applicazioni, dai chatbot AI agli strumenti di produttività, sta integrando funzionalità di IA generativa per migliorare le prestazioni. Ad esempio, gli strumenti di scrittura mobile come Grammarly o Notion AI assistono nella creazione di contenuti; mentre le app che generano immagini utilizzano modelli come DALL-E o FLUX.1 per trasformare il testo in creazioni visive.

    Per questo motivo, le aziende si stanno concentrando sullo sviluppo di LLM sempre più leggeri; o ottimizzati per i dispositivi mobili. Chiamati anche SLM (small language models), questi modelli come Gemini Nano 1.8B (1,8 miliardi di parametri), Gemma 2B, Phi-3-mini di Microsoft sono in grado di funzionare su dispositivi mobili, in locale.

    Xiaomi 14 e Xiaomi 14 Ultra dispongono di una funzione integrata chiamata “AI Portrait“; con questa funzione, è possibile addestrare il telefono sul proprio volto utilizzando le foto della galleria e generare selfie realistici. Basta un semplice prompt testuale e il modello genera quattro immagini in 30-40 secondi.

    LLM sugli smartphone: conclusioni

    L’integrazione degli LLM sui dispositivi mobili sta cambiando radicalmente il modo in cui interagiamo con l’IA; migliora la personalizzazione, l’efficienza e l’innovazione. Con il progredire dell’hardware mobile e il miglioramento della tecnologia LLM, le opportunità sono illimitate.

    Gli LLM sui dispositivi mobili hanno il potenziale per trasformare significativamente la nostra vita quotidiana; compagni consapevoli del contesto con interazione multimodale.

    Tuttavia, con l’avanzare della tecnologia, ci stiamo avvicinando a un futuro in cui l’IA generativa sarà sempre più diffusa, potente e perfettamente integrata nei nostri smartphone. Sarà fondamentale affrontare le sfide tecniche, etiche e di privacy per garantire che questa rivoluzione tecnologica porti benefici a tutti, preservando al contempo i diritti e la sicurezza di tutti noi.

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    Giornalista e recensore tech per Gomoot. Ho visto l'informatica nascere con il C64 e oggi seguo con lo stesso entusiasmo l'evoluzione verso mini PC e desktop SFF. Fuori dal lavoro, le mie passioni sono: i film, il trekking, la bici e la corsa. Ma non disdegno mai una buona sessione di gaming 🎮 o programmazione – è il mio modo per ricaricarmi !

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