4 Fattori Cruciali per Valutare i Grandi Modelli Linguistici nelle Applicazioni Industriali
4 Fattori Cruciali per Valutare Modelli Linguistici Industriali
Ogni caso d’uso è diverso – a seconda delle esigenze del cliente e delle linee guida specifiche del settore. Scopri come fare le scelte corrette per le LLM utilizzando 4 rubriche chiave
Negli ultimi mesi ho avuto l’opportunità di parlare con persone del settore legale, sanitario, finanziario, tecnologico e assicurativo sull’adozione delle LLM. E ognuno di loro ha requisiti e sfide uniche. Nel settore sanitario, ad esempio, la privacy è fondamentale. Nel settore finanziario, ottenere i numeri corretti è prioritario. Gli avvocati vogliono modelli specializzati e raffinati per compiti come la stesura di documenti legali.
In questo articolo esaminerò i fattori decisionali chiave che ti aiuteranno a scegliere il modello giusto per il tuo caso specifico.
Qualità della risposta
Come ha affermato Satya Nadella nel suo Keynote del 2023 a Microsoft Inspire, ci sono 2 principali cambiamenti di paradigma introdotti dall’IA generativa:
- Un’interfaccia computer più naturale nel linguaggio
- Un motore di ragionamento che si basa su tutti i tuoi documenti personalizzati
La qualità della risposta è estremamente importante in entrambe queste categorie di utilizzo. La nostra interfaccia con i computer si sta avvicinando sempre di più al linguaggio naturale (pensa a quanto più amichevole è Python rispetto a C++ o a quanto più amichevole è C++ rispetto al linguaggio macchina). Tuttavia, l’affidabilità di questi linguaggi di programmazione non è mai stata un problema reale. Se c’è un problema, lo chiamiamo bug di programmazione e lo attribuiamo agli errori umani. Tuttavia, l’interfaccia più naturale delle LLM crea un nuovo problema, in cui si sa che le LLM hanno allucinazioni o danno risposte errate, introducendo così un nuovo tipo di “bug dell’IA”. Di conseguenza, la qualità della risposta diventa estremamente importante.
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Lo stesso vale per il secondo caso d’uso. Mentre siamo tutti abituati a utilizzare la ricerca di Google, dietro le quinte Google utilizza incorporamenti vettoriali e altre tecniche di abbinamento per capire quale pagina contiene molto probabilmente una risposta a una domanda che fai. Se la pagina fornisce risultati errati, anche in questo caso si tratta di un errore umano, dovuto all’inserimento di informazioni errate da parte degli esseri umani. Tuttavia, le LLM introducono nuovamente la possibilità che le risposte…
