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.
Perché i Modelli Open-Source Eccellono nel Retrieval: Una Prospettiva per il Retrieval Augmented Generation (RAG)
Sebbene i modelli proprietari siano leader in applicazioni generali, i sistemi open-source stanno conquistando un ruolo centrale nei task specifici di retrieval e embedding. Comprendere e sfruttare questi vantaggi può aiutare le aziende e i ricercatori a sviluppare sistemi di retrieval più efficaci, mantenendo una posizione di vantaggio in un panorama tecnologico sempre più competitivo.
L’Italia e l’Adozione Digitale: Un’Analisi Strutturata per Comprendere il Gap e le Prospettive Future
Dall’analisi emerge chiaramente che l’Italia ha bisogno di una strategia coesa e orientata al lungo termine, che unisca istituzioni, enti formativi e aziende sotto una visione comune. È fondamentale promuovere una cultura dell’innovazione, che spinga non solo verso l’adozione delle tecnologie avanzate ma anche verso la comprensione dei benefici concreti che la digitalizzazione può portare. Solo attraverso un approccio integrato e una leadership chiara e coordinata sarà possibile superare l’attuale disallineamento e creare le condizioni necessarie per un progresso digitale sostenibile.
Cambiamento Tecnologico e Identità Professionale: Uno Studio sulle Aspettative e le Preoccupazioni dei Lavoratori in Italia.
This study explores the interaction between technological advancement and professional identity among Italian knowledge workers in SMEs environemt ussually aged 45-60, based on data from a cultural association dedicated to professional development. The analysis shows that technological adaptation for these professionals is not just a technical challenge but a personal journey intertwined with the reconstruction of their professional identities. Key findings include: 76% of respondents are actively pursuing technological up-skilling, driven not only by competency acquisition but also by aspirations to maintain professional relevance and social capital. Emotional intelligence and cross-cultural competencies are crucial in shaping positive attitudes towards technology adoption. Professionals favour a collective learning approach, leveraging peer networks and collaborative environments rather than focusing solely on individual skills. The study highlights the importance of social and cultural factors in technological adoption and suggests that effective strategies for mature professionals should integrate both technical skill development and the continuity of professional identity.
Trasformazione Digitale e Kolb: Quattro Approcci Strategici per il Successo Aziendale nell’Era Digitale
L’articolo analizza quattro approcci aziendali alla trasformazione digitale: assimilativo (comprensione tecnologica), adattivo (cogliere opportunità di mercato), divergente (sviluppo interno) e convergente (esecuzione rapida). Ogni approccio ha vantaggi e rischi specifici, e il successo dipende dall’equilibrio strategico tra innovazione e azione.
Contextual Retrieval: Un’Innovazione che Potenzia i Sistemi di Retrieval-Augmented Generation (RAG) (Parte 1)
La Contextual Retrieval rappresenta un’importante evoluzione nelle tecniche di recupero delle informazioni, migliorando il RAG grazie a una gestione avanzata del contesto. Questa innovazione, basata sulla combinazione di BM25 e embedding contestuali, promette di trasformare il modo in cui le intelligenze artificiali interagiscono con vasti corpus di conoscenze, aumentando significativamente l’accuratezza e la pertinenza delle risposte.
Le Soluzioni di Self-Service per il Customer Service non soddisfano i clienti – E Adesso?
Il self service è stato negli ultimi anni il cavallo di battaglia per la innovazione tecnologica nei customer service. I deludenti risultati di una recente survey di Gartner sono un campanello di allarme anche per la innovazione tecnologica basata sull’intelligenza artificiale
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 […]
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.