Mosca, scambio detenuti e negoziati Ucraina cose diverse - Tiscali Notizie

I Fridays for Future in piazza per la “resistenza climatica”Cosa fare, come e quando: Cop28 è l’immagine di un mondo spaccatoSale l'oro, il prezzo spot è a 2.464 dollari l'oncia - Tiscali Notizie

Cicloni e uragani, il clima è una roulette: la tempesta Ciarán mostra i ritardi dell’ItaliaProbabilmente 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),Capo Analista 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”.

I 3 Baby Killer più spietati di sempreRicoverata in ospedale per mal di schiena: 36enne muore in casa dopo le dimissioni

Gli edifici pubblici non sono tutti Palazzo Farnese: contro la tutela antiecologica

Schlein al corteo per la strage Bologna, devono arrivare i fatti - Tiscali NotizieElon Musk prende posizione dopo il match Khelif-Carini: il commento su X

Bisogna aspettare 3 ore dopo aver mangiato prima di fare il bagno?Agenzia delle Entrate, come funziona I24? Tutto quello che c'è da sapere

Parigi 2024, Meloni vede presidente Cio, tra i temi equità nelle gare - Tiscali NotizieFiglio adolescente salva la madre dal suicidio: sopravvissuta grazie al guinzaglio