Dove stanno andando gli LLM?

Concetti sui Large Language Models (LLM)

Vidhi Chugh

AI strategist and ethicist

Il percorso finora

Basi degli LLM

Concetti sui Large Language Models (LLM)

Il percorso finora

Applicazioni degli LLM nel NLP

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Il percorso finora

Processi di training con dati, etica e impatto ambientale

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Il percorso finora

Futuro degli LLM

Concetti sui Large Language Models (LLM)

Spiegabilità del modello

 

  • Come arrivano ai loro output?

 

  • Pianificazione di un viaggio
    • Perché proprio questo percorso?
    • Perché queste tappe?

 

  • Costruisce fiducia e trasparenza
  • Identifica e corregge bias o errori

 

Fiducia e spiegabilità

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Concetti sui Large Language Models (LLM)

Efficienza

  • Efficienza computazionale

    • Output di qualità con meno calcolo

  • Più veloci ed efficienti

    • Compressione del modello
    • Ottimizzazione

  • Vantaggi: migliore storage, minore consumo energetico

  • Accessibilità e sostenibilità

    • Promuove la green AI
    • Riduce i costi operativi

Efficienza

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Concetti sui Large Language Models (LLM)

Gestione dei bias non supervisionata

  • Dati distorti -> discriminazione

  • Gestione bias non supervisionata

    • Tecniche di rilevamento e mitigazione automatiche
    • Nessun bisogno di dati etichettati a mano
    • Identifica e riduce analizzando pattern

  • Sfide

    • Sottili, difficili da rilevare
    • Può introdurre nuovi bias

Supervisione

Concetti sui Large Language Models (LLM)

Creatività avanzata

  • Creatività in testi e arti visive
  • Contenuti artistici: pattern appresi, non emozioni capite
  • Mancano comprensione artistica o emotiva umana
  • Possono mostrare comportamenti emotivi simili a umani
  • Futuro: inferenza delle emozioni

Quattro immagini generate dall'AI

1 https://arxiv.org/pdf/2302.09582.pdf
Concetti sui Large Language Models (LLM)

Passiamo alla pratica !

Concetti sui Large Language Models (LLM)

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