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�ݺ�ߣshows by User: leobag / http://www.slideshare.net/images/logo.gif �ݺ�ߣshows by User: leobag / Fri, 16 Aug 2024 22:09:18 GMT �ݺ�ߣShare feed for �ݺ�ߣshows by User: leobag Se Leggi Questo Articolo, Finalmente Capirai Cos’è l’Intelligenza Artificiale (E Non Sarà Mai Più un Mistero) L’Intelligenza Artificiale: Un Viaggio Dentro il Cervello delle Macchine /slideshow/lintelligenza-artificiale-un-viaggio-dentro-il-cervello-delle-macchine-pdf/271063746 lintelligenza-artificiale-un-viaggio-dentro-il-cervello-delle-macchine-240816220918-14894ef6
https://umanesimodigitale.info/viaggio Immagina di poter parlare con una macchina che sa rispondere a quasi qualsiasi domanda le venga posta. Non perché ha letto ogni singolo libro o perché ha un database infinito di risposte pronte, ma perché ha imparato a “pensare” in modo simile a come facciamo noi. Questo è il mondo dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni (o LLM, dall’inglese Large Language Models), un’innovazione che sta cambiando il modo in cui interagiamo con la tecnologia. Ma cosa significa davvero? E perché è così rivoluzionario? Dalla Memoria alle Connessioni: Un Nuovo Modo di Pensare Tradizionalmente, quando pensiamo a un computer, immaginiamo un grande archivio, un database pieno di dati che il sistema può consultare per trovare la risposta giusta. Un po’ come una gigantesca biblioteca in cui ogni libro rappresenta una piccola parte della conoscenza del mondo. Se chiedi a un database una domanda, è come chiedere al bibliotecario di andare a cercare il libro giusto, aprirlo alla pagina giusta, e leggere la risposta. Ma i modelli di linguaggio, come ChatGPT, funzionano in modo diverso. Non hanno una biblioteca piena di libri pronti da sfogliare. Piuttosto, durante il loro addestramento, vengono esposti a una grande quantità di testi, come articoli, libri, pagine web e conversazioni. Ma invece di memorizzare questi testi parola per parola, il modello impara a riconoscere i pattern, le connessioni tra le parole, e le relazioni tra i concetti. Pensa al modello come a un grande puzzle. Ogni pezzo del puzzle rappresenta una piccola parte di ciò che ha imparato. Durante l’addestramento, il modello prende tutti questi pezzi e li assembla in un modo che gli permette di “capire” come le parole e i concetti si collegano tra loro. Quando gli fai una domanda, il modello non va a cercare la risposta in un archivio; invece, usa il puzzle che ha creato per generare una risposta basata su ciò che ha appreso. Un Esempio Facile: La Magia della Previsione Facciamo un esempio semplice. Immagina di chiedere a un modello di linguaggio: “Che cosa mangiano i leoni?”. Un database tradizionale potrebbe cercare la parola “leoni” e trovare una lista di alimenti associati. Ma un LLM ha un approccio diverso. Durante l’addestramento, ha letto molte frasi in cui la parola “leone” appare vicino a parole come “caccia”, “preda”, “carne”, e così via. Ha imparato che i leoni sono predatori e che di solito mangiano carne. Quindi, quando gli fai la domanda, non sta cercando la risposta in un libro; sta usando tutte le connessioni che ha appreso per “prevedere” la risposta più probabile, basata su ciò che ha visto nel passato. Un’Algoritmo, Non un Archivio Questa capacità di “prevedere” la risposta è ciò che rende i LLM così speciali. Il modello, una volta addestrato, non è un archivio di informazioni, ma un algoritmo. ]]>
https://umanesimodigitale.info/viaggio Immagina di poter parlare con una macchina che sa rispondere a quasi qualsiasi domanda le venga posta. Non perché ha letto ogni singolo libro o perché ha un database infinito di risposte pronte, ma perché ha imparato a “pensare” in modo simile a come facciamo noi. Questo è il mondo dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni (o LLM, dall’inglese Large Language Models), un’innovazione che sta cambiando il modo in cui interagiamo con la tecnologia. Ma cosa significa davvero? E perché è così rivoluzionario? Dalla Memoria alle Connessioni: Un Nuovo Modo di Pensare Tradizionalmente, quando pensiamo a un computer, immaginiamo un grande archivio, un database pieno di dati che il sistema può consultare per trovare la risposta giusta. Un po’ come una gigantesca biblioteca in cui ogni libro rappresenta una piccola parte della conoscenza del mondo. Se chiedi a un database una domanda, è come chiedere al bibliotecario di andare a cercare il libro giusto, aprirlo alla pagina giusta, e leggere la risposta. Ma i modelli di linguaggio, come ChatGPT, funzionano in modo diverso. Non hanno una biblioteca piena di libri pronti da sfogliare. Piuttosto, durante il loro addestramento, vengono esposti a una grande quantità di testi, come articoli, libri, pagine web e conversazioni. Ma invece di memorizzare questi testi parola per parola, il modello impara a riconoscere i pattern, le connessioni tra le parole, e le relazioni tra i concetti. Pensa al modello come a un grande puzzle. Ogni pezzo del puzzle rappresenta una piccola parte di ciò che ha imparato. Durante l’addestramento, il modello prende tutti questi pezzi e li assembla in un modo che gli permette di “capire” come le parole e i concetti si collegano tra loro. Quando gli fai una domanda, il modello non va a cercare la risposta in un archivio; invece, usa il puzzle che ha creato per generare una risposta basata su ciò che ha appreso. Un Esempio Facile: La Magia della Previsione Facciamo un esempio semplice. Immagina di chiedere a un modello di linguaggio: “Che cosa mangiano i leoni?”. Un database tradizionale potrebbe cercare la parola “leoni” e trovare una lista di alimenti associati. Ma un LLM ha un approccio diverso. Durante l’addestramento, ha letto molte frasi in cui la parola “leone” appare vicino a parole come “caccia”, “preda”, “carne”, e così via. Ha imparato che i leoni sono predatori e che di solito mangiano carne. Quindi, quando gli fai la domanda, non sta cercando la risposta in un libro; sta usando tutte le connessioni che ha appreso per “prevedere” la risposta più probabile, basata su ciò che ha visto nel passato. Un’Algoritmo, Non un Archivio Questa capacità di “prevedere” la risposta è ciò che rende i LLM così speciali. Il modello, una volta addestrato, non è un archivio di informazioni, ma un algoritmo. ]]> Fri, 16 Aug 2024 22:09:18 GMT /slideshow/lintelligenza-artificiale-un-viaggio-dentro-il-cervello-delle-macchine-pdf/271063746 leobag@slideshare.net(leobag) Se Leggi Questo Articolo, Finalmente Capirai Cos’è l’Intelligenza Artificiale (E Non Sarà Mai Più un Mistero) L’Intelligenza Artificiale: Un Viaggio Dentro il Cervello delle Macchine leobag https://umanesimodigitale.info/viaggio Immagina di poter parlare con una macchina che sa rispondere a quasi qualsiasi domanda le venga posta. Non perché ha letto ogni singolo libro o perché ha un database infinito di risposte pronte, ma perché ha imparato a “pensare” in modo simile a come facciamo noi. Questo è il mondo dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni (o LLM, dall’inglese Large Language Models), un’innovazione che sta cambiando il modo in cui interagiamo con la tecnologia. Ma cosa significa davvero? E perché è così rivoluzionario? Dalla Memoria alle Connessioni: Un Nuovo Modo di Pensare Tradizionalmente, quando pensiamo a un computer, immaginiamo un grande archivio, un database pieno di dati che il sistema può consultare per trovare la risposta giusta. Un po’ come una gigantesca biblioteca in cui ogni libro rappresenta una piccola parte della conoscenza del mondo. Se chiedi a un database una domanda, è come chiedere al bibliotecario di andare a cercare il libro giusto, aprirlo alla pagina giusta, e leggere la risposta. Ma i modelli di linguaggio, come ChatGPT, funzionano in modo diverso. Non hanno una biblioteca piena di libri pronti da sfogliare. Piuttosto, durante il loro addestramento, vengono esposti a una grande quantità di testi, come articoli, libri, pagine web e conversazioni. Ma invece di memorizzare questi testi parola per parola, il modello impara a riconoscere i pattern, le connessioni tra le parole, e le relazioni tra i concetti. Pensa al modello come a un grande puzzle. Ogni pezzo del puzzle rappresenta una piccola parte di ciò che ha imparato. Durante l’addestramento, il modello prende tutti questi pezzi e li assembla in un modo che gli permette di “capire” come le parole e i concetti si collegano tra loro. Quando gli fai una domanda, il modello non va a cercare la risposta in un archivio; invece, usa il puzzle che ha creato per generare una risposta basata su ciò che ha appreso. Un Esempio Facile: La Magia della Previsione Facciamo un esempio semplice. Immagina di chiedere a un modello di linguaggio: “Che cosa mangiano i leoni?”. Un database tradizionale potrebbe cercare la parola “leoni” e trovare una lista di alimenti associati. Ma un LLM ha un approccio diverso. Durante l’addestramento, ha letto molte frasi in cui la parola “leone” appare vicino a parole come “caccia”, “preda”, “carne”, e così via. Ha imparato che i leoni sono predatori e che di solito mangiano carne. Quindi, quando gli fai la domanda, non sta cercando la risposta in un libro; sta usando tutte le connessioni che ha appreso per “prevedere” la risposta più probabile, basata su ciò che ha visto nel passato. Un’Algoritmo, Non un Archivio Questa capacità di “prevedere” la risposta è ciò che rende i LLM così speciali. Il modello, una volta addestrato, non è un archivio di informazioni, ma un algoritmo. <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/lintelligenza-artificiale-un-viaggio-dentro-il-cervello-delle-macchine-240816220918-14894ef6-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds" /><br> https://umanesimodigitale.info/viaggio Immagina di poter parlare con una macchina che sa rispondere a quasi qualsiasi domanda le venga posta. Non perché ha letto ogni singolo libro o perché ha un database infinito di risposte pronte, ma perché ha imparato a “pensare” in modo simile a come facciamo noi. Questo è il mondo dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni (o LLM, dall’inglese Large Language Models), un’innovazione che sta cambiando il modo in cui interagiamo con la tecnologia. Ma cosa significa davvero? E perché è così rivoluzionario? Dalla Memoria alle Connessioni: Un Nuovo Modo di Pensare Tradizionalmente, quando pensiamo a un computer, immaginiamo un grande archivio, un database pieno di dati che il sistema può consultare per trovare la risposta giusta. Un po’ come una gigantesca biblioteca in cui ogni libro rappresenta una piccola parte della conoscenza del mondo. Se chiedi a un database una domanda, è come chiedere al bibliotecario di andare a cercare il libro giusto, aprirlo alla pagina giusta, e leggere la risposta. Ma i modelli di linguaggio, come ChatGPT, funzionano in modo diverso. Non hanno una biblioteca piena di libri pronti da sfogliare. Piuttosto, durante il loro addestramento, vengono esposti a una grande quantità di testi, come articoli, libri, pagine web e conversazioni. Ma invece di memorizzare questi testi parola per parola, il modello impara a riconoscere i pattern, le connessioni tra le parole, e le relazioni tra i concetti. Pensa al modello come a un grande puzzle. Ogni pezzo del puzzle rappresenta una piccola parte di ciò che ha imparato. Durante l’addestramento, il modello prende tutti questi pezzi e li assembla in un modo che gli permette di “capire” come le parole e i concetti si collegano tra loro. Quando gli fai una domanda, il modello non va a cercare la risposta in un archivio; invece, usa il puzzle che ha creato per generare una risposta basata su ciò che ha appreso. Un Esempio Facile: La Magia della Previsione Facciamo un esempio semplice. Immagina di chiedere a un modello di linguaggio: “Che cosa mangiano i leoni?”. Un database tradizionale potrebbe cercare la parola “leoni” e trovare una lista di alimenti associati. Ma un LLM ha un approccio diverso. Durante l’addestramento, ha letto molte frasi in cui la parola “leone” appare vicino a parole come “caccia”, “preda”, “carne”, e così via. Ha imparato che i leoni sono predatori e che di solito mangiano carne. Quindi, quando gli fai la domanda, non sta cercando la risposta in un libro; sta usando tutte le connessioni che ha appreso per “prevedere” la risposta più probabile, basata su ciò che ha visto nel passato. Un’Algoritmo, Non un Archivio Questa capacità di “prevedere” la risposta è ciò che rende i LLM così speciali. Il modello, una volta addestrato, non è un archivio di informazioni, ma un algoritmo.

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0 https://cdn.slidesharecdn.com/profile-photo-leobag-48x48.jpg?cb=1723845770 Benvenuto nel mio mondo dedicato all’umanesimo digitale, dove l’apprendimento continuo e l’etica dell’Intelligenza Artificiale si incontrano per guidarti verso un futuro migliore. Qui, siamo in missione per coltivare la luce del sapere e dell’umanità in un’epoca di rapida trasformazione tecnologica. Il blog “Umanesimo Digitale e Intelligenza Artificiale” è un punto di riferimento per la divulgazione sull’AI, nato nel novembre 2022 con l’obiettivo di accompagnare la grande rivoluzione dell’intelligenza artificiale. Con centinaia di articoli, il blog offre non solo informazioni, ma anche quiz per verificare l’apprendimento e la possibilità di scaricare i contenuti in PDF, sia in italiano che i umanesimodigitale.info