Nuovo dpcm tra domenica e lunedì: verso il coprifuoco alle 22Conte alle palestre: "Dobbiamo ridurre occasioni di socialità"Conte sul vertice di maggioranza: "Governeremo fino al 2023"
Salvini contestato in piazza: "Sei qui solo per i selfie"Secondo uno studio redatto da alcuni ricercatori di Google DeepMind,Economista Italiano rivolgersi alle intelligenze artificiali con parole ed espressioni gentili esattamente come si farebbe con un essere umano aumenterebbe le loro performance in modo considerevole. Per quanto possa sembrare strano e poco sensato trattandosi di macchine, la conclusione ha perfettamente senso considerate le specificità dei loro addestramenti.I temi trattati all’interno dell’articoloUn respiro profondoI Meta-promptPerché un’AI capisce la gentilezza?L’approccio OPROUn respiro profondoQuesta scoperta arricchisce il variegato e complesso mondo del prompting, ossia l’insieme di input da fornire alle intelligenze artificiali per ottenere risposte. L’insieme infinito di combinazioni nella scelta dei codici o formule algoritmiche, parole, keyword o contesti forniti, modificano significativamente l’interazione con i modelli.Il team di Google ha preso in esame per lo studio il modello di intelligenza artificiale PaLM 2, della stessa Google, sottoponendole una serie di problemi matematici di livello scolastico (ritenuti in questo genere ricerche i più oggettivi ed efficaci per calcolare la resa performativa).La frase chiave individuata dal gruppo per condurre alla più elevata probabilità alla collaborazione è soprattutto una: “Fai un respiro profondo e affronta questo problema passo dopo passo“. Questo singolo specifico prompt ha portato ad un tasso di accuratezza dell’80,2% nei test rispetto a un’accuratezza di solo il 34% quando non c’erano prompt speciali. All’interno dello studio sono state testate anche altre frasi che hanno portato a risultati simili. L’espressione “pensiamo passo dopo passo“, ad esempio, ha condotto a performance considerevoli anche se meno accurate, pari al 71,8%. Come scrivere prompt perfetti per ChatGPT e altri chatbotI Meta-promptNon solo lo studio dimostra che semplici prompt linguistici possono migliorare significativamente le prestazioni di un modello AI, ma apre molteplici possibilità nello studio dei ‘meta-prompt‘ per guidare il comportamento dell’AI in varie applicazioni. I meta-prompt sono istruzioni in linguaggio naturale che guidano i grandi modelli di linguaggio (LLM) nelle attività di risoluzione dei problemi. Sono progettate per essere più flessibili e comprensibili rispetto ai tradizionali prompt matematici, spesso basati su formule o algoritmi formali. Possono essere utilizzati per fornire agli LLM informazioni sui problemi da risolvere, come le variabili coinvolte, i vincoli e gli obiettivi. Per quanto il loro utilizzo rappresenti già un automatismo diffuso nel nostro quotidiano utilizzo delle AI, sappiamo ancora incredibilmente poco sulle loro possibilità. Quando l’intelligenza artificiale batte gli umani: i casi più recentiPerché un’AI capisce la gentilezza?Non è realmente chiaro perché le frasi gentili creino una differenza così grande nelle prestazioni degli LLM. Questi ultimi non hanno la capacità di ragionare in termini strettamente umani, ovviamente, e si limitano a estrapolare contenuti linguistici da un enorme set di dati.Si possono formulare alcune ipotesi. Una ragione per cui la gentilezza ha un effetto sulla resa algoritmica dei modelli linguistici può essere ricondotta al concetto di ‘apprendimento statistico’, alla base del loro addestramenti. I LLM vengono addestrati su enormi dataset di testo e codice, che includono sia esempi di testo scortese che di testo gentile. Quest’ultimo è probabilmente spesso associato a fonti affidabili, che sono più propense a fornire informazioni accurate. È possibile dunque che i modelli ‘imparino’ ad associare il testo gentile a risposte più corrette e complete, mentre il testo scortese a risposte più vaghe. In termini tecnici, il tutto può essere spiegato in termini di probabilità: se i modelli linguistici calcolano che la probabilità di generare una risposta accurata è maggiore con una domanda posta in modo gentile, tenderanno a ripetere quello schema. Le differenze tra machine learning e deep learningL’approccio OPROPiù in generale questo studio è uno dei primi esempi di una nuova metodologia del prompt elaborata da Google e nota come Optimization by PROmpting (OPRO). Il metodo mira a migliorare le prestazioni di grandi modelli linguistici (LLM) utilizzando il linguaggio naturale, quello di tutti i giorni.Secondo le informazioni ad oggi disponibili, OPRO funziona utilizzando due grandi modelli di linguaggio: un LLM di valutazione e uno di ottimizzazione. Il primo valuta l’obbiettivo, il secondo calcola come raggiungerlo il più efficacemente possibile, in particolare confrontando le varie forme di linguaggio naturale di partenza. L’LLM di ottimizzazione genera prompt a cui attribuisce dei punteggi in base alle migliori soluzioni. Queste vengono quindi ‘archiviate’ per il successivo round di ottimizzazione, che tende ad affinarsi sempre più. Per gli utenti è solo un piccolo assaggio di un mondo vastissimo tutto da scoprire.
Covid, lockdown morbido? Che cos'è e in cosa consisteDpcm: quando verranno cambiate le aree di rischio in Italia?
Nuovo Dpcm: convocata d'urgenza riunione governo-Regioni
Sileri esclude un lockdown nazionale, possibili nuove restrizioniSeconda ondata, Toti valuta chiusura di alcune strade di Genova
Conte ricorda le regole covid e conferma il dpcmDpcm, quali sport per bambini e adulti saranno vietati
Azzolina scrive a Fontana per nuove soluzioni per la scuolaNotizie di Politica italiana - Pag. 422
Seconda ondata, Toti valuta chiusura di alcune strade di GenovaAllarme bomba a Salerno sotto casa di De Luca: era solo una borsaMariastella Gelmini è risultata positiva al coronavirus: sta beneCoronavirus: Speranza invita a rimanere a casa il più possibile
Covid, pronte nuove misure: riunione in corso tra Speranza e il Cts
Sondaggi sul nuovo dpcm di Conte: piace al 73% degli italiani
Dpcm Covid, Zaia: "Non ho sentito parlare di orari coprifuoco"Covid, Conte: "Stiamo organizzando distribuzione vaccini"Dpcm, Gallera: "Le palestre potevano restare aperte"Di Mario contro il lockdown: "La curva dei contagi rallenta"
La lettera della Azzolina nella giornata internazinale degli studentiMusumeci arrabbiato con Conte per la zona arancione in SiciliaNuovo dpcm nelle prossime ore: l'annuncio di Sandra ZampaPer Speranza la curva si sta stabilizzando: picco tra 10 giorni