Giro d'Italia, tappa Novara-Fossano: percorso, chiusure e limitazioni

Giro d'Italia, tappa Novara-Fossano: percorso, chiusure e limitazioniCatania, programmata una messa in ricordo di Mussolini: chiesa chiusa dal vescovoIncidente a San Donato Val Comino: 28enne ubriaco alla guida finisce fuori strada, patente ritirata

Napoli, 21enne travolta da un'auto pirata: è morta sul colpoProbabilmente 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),analisi tecnica 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”.

Aggredisce una giovane spingendola sui binari della metroTorino, malore in volo: 30enne morta in aereo

Napoli, nave finisce contro banchina del porto: diversi feriti

Enrico Mentana, ultimatum a La7: "Lilli Gruber mi ha offeso. Se l'azienda non interviene trarrò le mie conclusioni"Toti arrestato, le parole di Briatore: "Spero chiarisca"

Tragedia in ospedale: trovato morto nella sua stanza dopo operazione alla spallaIncidente sul lavoro in Cina, morto Ernesto Wong Isasi: era allenatore di baseball a Settimo Torinese

Allarme a Perugia: trovato per la prima volta Fentanyl in una dose di eroinaPiacenza: 57enne travolto e ucciso da un'auto pirata mentre torna a casa