Fonti dichiarate: 1
Livello di evidenza: E3
Lente: practical
lavoro
Fonti dichiarate: 1
Livello di evidenza: E3
Lente: practical
## Panoramica Chris Howard usa il tema delle hallucinations per fare una distinzione utile: l'errore non e solo un bug da eliminare, ma un segnale del tipo di macchina che stiamo usando e dei limiti del problema che le affidiamo. ## Punti chiave - Le hallucinations dicono qualcosa sul carattere probabilistico del modello, non solo sulla qualita del prompt. - Non ogni problema di business richiede AI: alcune decisioni hanno bisogno di strumenti deterministici e vincoli piu stretti. - Il prerequisito pratico resta investire su dati e controlli, non solo sul modello piu appariscente.
Metadati della risorsa esterna
Buon nodo per evitare sia il culto del modello sia l'idea opposta che ogni hallucination renda inutile l'AI.
Prendi un task AI e separa due righe: dove puoi tollerare output probabilistico e dove invece ti serve precisione verificabile o vincoli duri.
Buon nodo per evitare sia il culto del modello sia l'idea opposta che ogni hallucination renda inutile l'AI.
Macchina di predizione in sostanza. Quindi, se arrivava a un punto in cui sapeva che qualcosa dovesse accadere ma non aveva dati per riempirlo, avrebbe inventato qualcosa. Per esempio, a Gartner un numero di analisti ha chiesto a strumenti di intelligenza artificiale generativa come ChatGPT di generare una biografia per loro. Ed è stato molto interessante quello che è successo. Quindi qualsiasi informazione pubblica su questi analisti che esistesse e che fosse diventata parte del modello sarebbe emersa. Quindi un po' del loro background, la loro storia, e ne ha indovinata la maggior parte con pochi errori. Ma in quasi ogni caso ChatGPT ha creato un necrologio per l'analista. Quindi perché? Perché è successo questo? Beh, cosa pensiamo è che la maggior parte delle biografie su cui è stato addestrato, quindi GPT è stato addestrato su, tu
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