Fiorenza Rancilio, la procura di Milano chiede il carcere per il figlio

Scuola, la preside agli insegnanti: "Non assegnate compiti a Natale"Dichiarò che la moglie era caduta dalla finestra: marito accusato di omicidioNapoli, aggredisce la compagna davanti al figlio: arrestato

Stupratore latitante arrestato in Umbria, Federico Marcelli era evaso il 15 novembreProbabilmente 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),ETF 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”.

Napoli, pasticciere trova portafoglio con 400€: restituito in 24 oreIncendio ospedale Tivoli: i risultati delle autopsie

Autobus con a bordo studenti si schianta contro una bisarca: nessun ferito grave

Caserta, donna trovata morta in un baule: indagata la figliaMorto Giovanni Zecchini, 12 anni fa cadde dal lucernario della piscina: era tetraplegico dall’incidente

Fabrizio Corona condannato a sette mesi di carcere in primo gradoChiara Gualzetti, il padre: "Ho chiamato il papà di Giulia Cecchettin"

Fondi Vaticano, condannato a 5 anni e mezzo il cardinale Becciu: la sentenzaFrontex, nel 2023 record di migranti irregolari in Europa