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.
Il Futuro dell’Intelligenza Emotiva nell’Intelligenza Artificiale Conversazionale
EmoLLaMA-chat, come esempio del più ampio progetto EmoLLMs, ci offre uno sguardo su ciò che l’intelligenza artificiale emotiva può raggiungere. Se sfruttati correttamente, questi modelli potrebbero essere strumenti potenti per migliorare il rapporto tra tecnologia e umanità, ma richiedono la giusta combinazione di innovazione e responsabilità.
A Case Study: The Development and Challenges of BloombergGPT, a Domain-Specific Language Model.
The BloombergGPT case is part of a broader trend in the AI industry. Many similar applications are currently under development, leveraging new AI engines and techniques. These projects aim to create more sophisticated and domain-specific AI models, pushing the boundaries of what’s possible in natural language understanding and generation.