GPT e oltre Le fondamenta tecniche delle LLM

GPT and beyond Technical foundations of LLM

In pochi mesi, i grandi modelli linguistici sono passati dal campo dei ricercatori specializzati alle attività quotidiane dei team di dati e di apprendimento automatico in tutto il mondo. Qui a TDS, abbiamo visto come, insieme a questa transizione, gran parte dell’attenzione si sia spostata sulle applicazioni pratiche e sulle soluzioni pratiche.

Passare direttamente alla modalità di sperimentazione può avere molto senso per i professionisti dei dati che lavorano nell’industria, il tempo è prezioso, dopotutto. Tuttavia, è sempre una buona idea acquisire una solida comprensione del funzionamento interno della tecnologia che utilizziamo e su cui lavoriamo, ed è proprio questo che affrontiamo nei nostri punti salienti settimanali.

Le nostre letture consigliate esaminano sia le fondamenta teoriche dei LLM, in particolare la famiglia GPT, sia le domande di alto livello che sollevano. Anche se sei solo un utente occasionale di questi modelli, siamo sicuri che apprezzerai queste esplorazioni ponderate.

• L’architettura dei trasformatori è l’innovazione rivoluzionaria che ha reso possibili i modelli GPT fin dall’inizio. Come chiarisce Beatriz Stollnitz, “comprendere i dettagli di come funzionano è una competenza importante per ogni professionista dell’intelligenza artificiale”, e uscirai dalla sua spiegazione approfondita con un’idea cristallina del potere dei trasformatori.
• Lily Hughes-Robinson offre un approccio diverso per imparare sui trasformatori: uno che si concentra sul codice sorgente in modo che tu possa costruire la tua conoscenza in modo intuitivo fin dalle basi.
• Quanto è importante la dimensione per le prestazioni dei LLM? Gadi Singer affronta questa domanda in modo dettagliato mentre esamina l’ultima generazione di modelli AI generativi compatti. Questi concorrenti mirano a competere con GPT-4 in termini di precisione, ma a un costo inferiore e con una maggiore potenzialità di scalabilità.

• Di tutti i dibattiti accesi che circondano ChatGPT e strumenti simili, forse nessuno è stato più controverso della questione intorno all’intelligenza presunta dei LLM. Lan Chu affronta questo argomento frontalmente e porta una prospettiva misurata e pragmatica alla conversazione. (Spoiler: no, l’IA non è cosciente; sì, è complicata.)
• “Allora, come possiamo superare la percezione dei LLM come scatole nere magiche? La fisica potrebbe fornire una risposta.” L’ultimo articolo di Tim Lou, PhD, propone un’idea stimolante: che le equazioni che fanno funzionare i modelli linguistici siano analoghe alle leggi della fisica e al modo in cui regolano particelle e forze.

Abbiamo pubblicato molti articoli fantastici su altri argomenti nelle ultime settimane; ecco solo alcuni che abbiamo voluto sottolineare.

• Attori che sostengono l’uso dell’IA – e quelli che non lo fanno
• Excalidraw Come esprimerti in modo più chiaro nella scienza dei dati con disegni
• Abbattere la barriera dei dati come l’apprendimento senza dati, l’apprendimento con un solo esempio e l’apprendimento con pochi esempi stanno trasformando l’apprendimento automatico

• Chi dice che la lettura estiva debba essere leggera? La nostra Edizione di agosto riunisce una notevole collezione di post interessanti, illuminanti e resistenti al calore.
• L’ingrediente mancante nella tua strategia di marketing potrebbe essere proprio l’apprendimento automatico, afferma Elena K., il cui primo articolo su TDS è ricco di suggerimenti e trucchi pratici.
• Se sei nel mood per un altro argomento incentrato sul business, sei fortunato: Matteo Courthoud è tornato con un nuovo contributo che si concentra sull’interazione tra churn e ricavi.
• Tornando al lato più pratico del lavoro con i LLM, Felipe de Pontes Adachi elenca sette tattiche per monitorarne il comportamento al fine di garantire prestazioni coerenti.
• Il nuovo post di Anna Via incoraggia i professionisti dei dati dell’industria a fare un passo indietro prima di avviare un progetto incentrato sull’apprendimento automatico e a chiedersi se un modello di apprendimento automatico sia davvero necessario per il problema in questione.

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Fino alla prossima Variabile,

TDS Editors