Capire i termini dell’IA: svela il mistero dietro la tecnologia del futuro.
La generazione avversariale (GAN) è un tipo di framework di machine learning che sostiene importanti sviluppi nell’IA generativa. Le GAN utilizzano una coppia di reti neurali: una genera un output e l’altra valuta quest’output. Ogni modello cerca di superarsi a vicenda; il generatore tenta di creare dati che superino il discriminatore, mentre quest’ultimo si impegna a identificare i dati artificialmente generati. Questo sistema concorrenziale ottimizza le uscite IA rendendole più realistiche senza necessità di ulteriore intervento umano.
L’hallucination è il termine preferito nell’industria dell’IA per descrivere i modelli che creano informazioni errate. Questa è una questione significativa per la qualità delle IA, poiché può portare a risultati fuorvianti, generando potenziali rischi nella vita reale. Le allucinazioni nascono da lacune nei dati di addestramento, contribuendo a un trend verso modelli di IA sempre più specializzati.
Il termine “inference” designa il processo di esecuzione di un modello IA per fare previsioni basate su dati preesistenti. È fondamentale comprendere che l’inference non può avvenire senza un adeguato addestramento: un modello deve prima apprendere i modelli presenti in un set di dati per poter fare previsioni efficaci.
I modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) sono i modelli di IA utilizzati dagli assistenti virtuali più noti, come ChatGPT e Claude. Quando interagisci con un assistente IA, utilizzi un LLM che elabora la tua richiesta e genera risposte appropriate. Gli LLM funzionano grazie a reti neurali profonde costituite da miliardi di parametri.
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