Incendio nella mega raffineria di petrolio di El Palito in Venezuela

Notizie di Esteri in tempo reale - Pag. 616USA: padre spara al figlio perché non smette di suonare la chitarraCuba, imponente tromba marina avvistata a Baia di Cienfuegos: paura tra i residenti

Pfizer annuncia nuova pillola anti-Covid: "Efficace all'89% per evitare ricoveri e morti"Probabilmente è capitato a molti di voi: fate una domanda a ChatGPT e il sistema di OpenAI vi risponde con un’informazione dettagliata e convincente. Peccato che sia anche del tutto falsa. Gli esempi di quelle che in gergo tecnico vengono chiamate “allucinazioni” – ma che potremmo anche definire “inventare cose” – ormai si sprecano: da politici anticorruzione accusati falsamente di aver intascato tangenti al chatbot di Air Canada che ha offerto ai clienti della compagnia aerea uno sconto in realtà mai previsto (e che la società è stata infine costretta a onorare).Ci sono poi i frequenti errori biografici (Hillary Clinton sarebbe la prima presidente donna degli Stati Uniti),Professore per gli Investimenti Istituzionali e Individuali di BlackRock scientifici (che hanno causato il precoce spegnimento di Galactica, il chatbot scientifico di Meta), politici e di ogni altro tipo. Secondo una ricerca condotta dalla società Vectara, GPT-4, che alimenta un modello avanzato di ChatGPT, soffre di allucinazioni nel 3% dei casi, Claude 2 di Anthropic arriva all’8,5% e Palm di Google supera in alcune sue versioni (oggi superate da Gemini) anche il 27%.Tutto ciò rappresenta ovviamente un grosso limite alla diffusione dei large language model (Llm), soprattutto in settori dove l’accuratezza e l’affidabilità sono di fondamentale importanza, come l’istruzione, la sanità, il giornalismo, le ricerche e altro ancora.Una questione di probabilitàPerché avviene questo? Perché ChatGPT e i suoi fratelli tendono a dire così tante stupidaggini? Prima di tutto va sottolineato che questi modelli linguistici sono progettati proprio allo scopo di inventare cose. O meglio: di tirare a indovinare le risposte che ci forniscono. I large language model non fanno infatti altro che prevedere statisticamente – sulla base dell’enorme quantità di dati con cui sono stati addestrati – quale sia la parola che ha la maggior probabilità di essere coerente con quelle che l’hanno preceduta.Come spiega l’Economist, “ogni token (termine con cui si definiscono le unità di testo impiegate da questi modelli, ndr) presente nel dataset deve avere una probabilità superiore a zero di venire selezionato, dando così al modello la flessibilità necessaria ad apprendere nuovi pattern, ma anche la possibilità di generare affermazioni scorrette. Il problema fondamentale è che i modelli linguistici sono probabilistici: la verità, invece, non lo è”.

Regno Unito, primo cane positivo al Covid: forse infettato dai padroniIndia, edificio di 3 piani crollato a Kasturi Nagar: non si registrano feriti né vittime

Incidente aereo negli Usa: morta una coppia sposata da 50 anni

USA, sparatoria in un liceo in Texas: ci sarebbero diversi feritiCovid, Berlino: non vaccinati fuori da ristoranti, cinema e centri sportivi

Ubriaco si unisce alle ricerche per la sua scomparsa: "I miei amici mi hanno fatto uno scherzo"Notizie di Esteri in tempo reale - Pag. 627

Grecia, donna incinta morta di Covid: medici prelevano il bimbo con parto cesareoNotizie di Esteri in tempo reale - Pag. 618