Intelligenza artificiale generativa
I punti chiave per comprendere l'intelligenza artificiale generativa includono:
- L'intelligenza artificiale generativa è un ramo di intelligenza artificiale che consente alle applicazioni software di generare nuovi contenuti; spesso dialoghi in linguaggio naturale, ma anche immagini, video, codice e altri formati.
- La possibilità di generare contenuto è basata su un modello linguistico, che è stato sottoposto a training con enormi volumi di dati, spesso documenti provenienti da Internet o da altre fonti pubbliche di informazioni.
- I modelli di intelligenza artificiale generativi incapsulano relazioni semantiche tra gli elementi del linguaggio (un modo interessante di dire che i modelli "sanno" come le parole sono correlate tra loro) e questo è ciò che consente loro di generare una sequenza significativa di testo.
- Esistono modelli di linguaggio di grandi dimensioni e modelli di linguaggio di piccole dimensioni . La differenza si basa sul volume di dati e sul numero di variabili nel modello. I LLM sono molto potenti e generalizzano bene, ma possono essere più costosi per essere addestrati e utilizzati. Gli SLM tendono a funzionare bene in scenari che si concentrano su argomenti specifici e in genere costano meno.
Scenari di intelligenza artificiale generativi
Gli usi comuni dell'intelligenza artificiale generativa includono:
- Implementazione di chatbot e agenti di intelligenza artificiale che aiutano gli utenti umani.
- Creazione di nuovi documenti o altro contenuto (spesso come punto di partenza per un ulteriore sviluppo iterativo)
- Traduzione automatica del testo tra le lingue.
- Riepilogo o spiegazione di documenti complessi.