È possibile evitare le Allucinazioni dell’Intelligenza Artificiale Generativa?
È noto che i modelli di Intelligenza Artificiale Generativa presentano il problema della generazione casuale di contenuti che si allontanano dalla realtà fattuale o includono informazioni non vere prodotte dal modello. Questo problema, chiamato Allucinazione del Modello rappresenta un ostacolo critico all’adozione dell’intelligenza artificiale nelle applicazioni aziendali e in applicazioni dove l’errore non può essere tollerato. In questo articolo esaminiamo le principali cause delle allucinazioni per i Modelli Linguistici di grandi dimensioni (LLM), le soluzioni proposte per mitigare il fenomeno e le ricerche scientifiche più recenti che promettono di eliminare il problema.
I dati per l’addestramento dei modelli linguistici: caratteristiche, utilizzo, disponibilità e limiti.
I sistemi di intelligenza artificiale basati sul machine learning hanno necessità di grandi quantità di dati per poter essere addestrati a svolgere le funzioni previste. In questo articolo esamineremo le caratteristiche di questi dati, l’utilizzo e il loro ruolo nell’addestramento dei modelli linguistici, le differenze tra dati di qualità alta e bassa e le implicazioni legate al fatto che possono diventare una risorsa rara o addirittura esaurirsi e le possibili soluzioni.
Intelligenza Artificiale e il suo utilizzo per il Lavoro e per la Didattica : due casi notevoli di impiego
La diffusione dei modelli di linguaggio su larga scala (LLMs) ha suscitato grande interesse su come l’intelligenza artificiale (IA) possa essere utilizzata per vari compiti, in autonomia o in cooperazione con gli esseri umani. Negli ultimi anni sono stati prodotti diversi studi, pubblicazioni accademiche e articoli giornalistici sull’impatto che l’intelligenza artificiale e specialmente quella generativa […]