Quando fidarti degli LLM
Large Language Models per il business
Iason Prassides
Content Developer, DataCamp
Massimizzare Duolingo
Duolingo Max
Usa ChatGPT per conversazioni naturali
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https://blog.duolingo.com/duolingo-max/
Massimizzare Duolingo
Duolingo Max
Usa ChatGPT per conversazioni naturali
Chi impara pratica le lingue
GPT assume personalità diverse
Dà feedback immediato
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https://blog.duolingo.com/duolingo-max/
Capire gli LLM
I leader aziendali devono capire davvero gli LLM
Gli LLM non sono magia!
Spesso prevedono la parte successiva di una sequenza
Non capiscono il linguaggio come gli umani
Buon senso negli LLM?
Gli LLM non sanno cosa è "vero"
Mancano di buon senso
Serve supervisione umana in ogni caso d’uso
Affidarsi solo agli LLM può avere effetti indesiderati
Supervisione nel training
Gli LLM dipendono dai dati di training
Possono amplificare bias o ingiustizie sociali
Verifica le risposte per trovare output dannosi
C’è bias?
Gli LLM usano anche commenti d’odio per il training
Le risposte possono risultare odiose
Dataset con bias
Generano LLM con bias sistemici negli output
Rischio di perpetuare pregiudizi, stereotipi o disinformazione
I developer hanno aggiunto misure di prevenzione
Le aziende devono essere consapevoli e mettere salvaguardie
Flessibilità e conseguenze
Stesso prompt -> risposte diverse
Utile per creatività, problematico altrove
Marketing crea descrizioni prodotto con LLM:
I clienti vedono descrizioni diverse
L’immagine del brand può risentirne
Allerta sicurezza!
Gli LLM sono complessi ma aggirabili
Attaccanti possono incorporare prompt dannosi nei siti
Possono distorcere gli output degli LLM
Conosciuto come
prompt injection
Può danneggiare la reputazione
La sfida con gli LLM
Molte sfide sono specifiche del settore
Open Worldwide Application Security Project (OWASP)
Quantifica le sfide
Le aziende devono conoscere i rischi
Capire le complessità degli LLM
Garantire supervisione umana
Investire in formazione e sicurezza
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https://owasp.org/
Passons à la pratique !
Large Language Models per il business
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