Progressi nell'IA generativa

Understanding ChatGPT

James Chapman

Curriculum Manager, DataCamp

In arrivo...

 

  • Cosa ci aspetta nell'IA generativa?
  • Quali sfide vanno superate?
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Miglioramenti delle prestazioni

 

  • Contenuti più simili a quelli umani
  • Gestire più complessità
  • Maggiore affidabilità

 

Un grafico con prestazioni in costante crescita.

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Cosa guida i miglioramenti?

 

Large Language Models (LLM)

  • Impara da un enorme dataset di testo
  • Algoritmi rilevano pattern nel testo
  • Fine-tuning valutando le risposte

Le tre componenti chiave di un large language model: i dati di training, gli algoritmi che rilevano pattern nei dati e un processo di fine-tuning.

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Cosa guida i miglioramenti?

 

 

  • Aumenterà la quantità di dati di training

 

Un muro di mattoni più grande che rappresenta più dati di training.

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Cosa guida i miglioramenti?

 

 

  • Aumenterà la quantità di dati di training
  • I dati d'uso aiuteranno il fine-tuning

I dati d'uso alimentano il fine-tuning del modello.

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Creare dataset bilanciati

 

Sfida: garantire dati di alta qualità ed equilibrati

  • La quantità di dati rende difficile rilevare bias prima del training

 

Obiettivo: sviluppare procedure più robuste per mitigare i bias

Un'icona che mostra come un modello possa apprendere bias dai dati visti.

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Opportunità di abuso

 

  • Presentare in modo fuorviante contenuti generati dall'IA
  • Creare contenuti malevoli (es. spam)

 

Intervento dei legislatori:

  • Le norme possono favorire o frenare i progressi dell'IA

 

Una statua con la bilancia della giustizia.

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Da generici a specializzati

 

  • ChatGPT è un modello generalizzabile
  • I modelli generativi diventeranno più specializzati
  • Esempio: un modello pensato per scrivere codice lungo e complesso

Esempio di uso di ChatGPT per generare codice che estrae una tabella da un sito.

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Altri tipi di IA generativa

 

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Le tre componenti chiave di un large language model: i dati di training, gli algoritmi che rilevano pattern nei dati e un processo di fine-tuning.

1 DALL-E 3
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IA per tutti!

 

  • L'accessibilità è la chiave del successo di ChatGPT
  • Democratizzazione degli strumenti di IA
    • Tutti dovrebbero beneficiare della tecnologia

Un gruppo di persone di culture diverse che potrebbero trarre beneficio dagli strumenti di IA.

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Andiamo a praticare!

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