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Contenuto fornito da Kevin Escoda. Tutti i contenuti dei podcast, inclusi episodi, grafica e descrizioni dei podcast, vengono caricati e forniti direttamente da Kevin Escoda o dal partner della piattaforma podcast. Se ritieni che qualcuno stia utilizzando la tua opera protetta da copyright senza la tua autorizzazione, puoi seguire la procedura descritta qui https://it.player.fm/legal.
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QuickTalk v06 | IA: LLM e 'Emergent Abilities', queste capacità inaspettate dei modelli di IA generativa, forma di intelligenza o errore scientifico?

12:10
 
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Estratto del QuickTalk v06 speciale LLM, RegTech e Kendrick Lamar vs. Drake (la storia della musica si svolge 24/7 su twitter).
👉 Questa pillola in versione video: https://www.youtube.com/watch?v=gOhtMHOwg9c
👉 Questa pillola in versione testo / newsletter: https://disruptivetalks.substack.com/p/quicktalk-v06-ai-come-gli-llm-imparano
ATTENZIONE: consigliamo la versione video per non perdere la parte di presentazione dei grafici o altre informazioni.

In uno precedente QuickTalk abbiamo esplorato Llama 3, il modello linguistico avanzato di Meta. La discussione si è incentrata sui benchmark e sulla loro "saturazione", un concetto cruciale per comprendere la direzione e le sfide della ricerca futura in intelligenza artificiale.
Due anni fa, il progetto Beyond the Imitation Game benchmark (BIG-bench) ha unito 450 ricercatori per creare 204 compiti volti a testare i Large Language Models (LLM). Il progetto mirava a valutare i limiti e le potenzialità di queste tecnologie, mettendo in luce le cosiddette "abilità emergenti". Queste abilità, che compaiono improvvisamente all'aumentare della complessità dei modelli, stanno spingendo i ricercatori a riflettere sui potenziali impatti e sui rischi dell'intelligenza artificiale.
Uno studio di Stanford ha messo in discussione i risultati del BIG-bench, suggerendo che i balzi nelle prestazioni potrebbero derivare dalle metodologie di valutazione usate, che non considerano punteggi intermedi. Questo ha portato a un dibattito sulla vera natura delle "abilità emergenti" e sulle metriche più adatte per misurare i progressi in questo campo.
La questione solleva importanti interrogativi filosofici sulla natura dell'intelligenza e della coscienza. Il dibattito si estende oltre la tecnologia per toccare aspetti fondamentali dell'esistenza e del comportamento complesso, riflettendo su come sistemi semplici possano manifestare proprietà inaspettatamente complesse.

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Capitoli

1. QuickTalk v06 | IA: LLM e 'Emergent Abilities', queste capacità inaspettate dei modelli di IA generativa, forma di intelligenza o errore scientifico? (00:00:00)

2. Capacità Emergenti Nei Modelli Linguistici (00:00:07)

3. Interazione E Contenuti Interessanti (00:10:05)

29 episodi

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Due anni fa, il progetto Beyond the Imitation Game benchmark (BIG-bench) ha unito 450 ricercatori per creare 204 compiti volti a testare i Large Language Models (LLM). Il progetto mirava a valutare i limiti e le potenzialità di queste tecnologie, mettendo in luce le cosiddette "abilità emergenti". Queste abilità, che compaiono improvvisamente all'aumentare della complessità dei modelli, stanno spingendo i ricercatori a riflettere sui potenziali impatti e sui rischi dell'intelligenza artificiale.
Uno studio di Stanford ha messo in discussione i risultati del BIG-bench, suggerendo che i balzi nelle prestazioni potrebbero derivare dalle metodologie di valutazione usate, che non considerano punteggi intermedi. Questo ha portato a un dibattito sulla vera natura delle "abilità emergenti" e sulle metriche più adatte per misurare i progressi in questo campo.
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