Cosa sono i modelli di base nell'intelligenza artificiale generativa?

Cosa sono i modelli di base nell'intelligenza artificiale generativa?

Risposta breve: i modelli di base sono modelli di intelligenza artificiale di grandi dimensioni e di uso generale, addestrati su vasti e ampi set di dati, poi adattati a molteplici applicazioni (scrittura, ricerca, codifica, immagini) tramite prompt, messa a punto, strumenti o recupero. Se hai bisogno di risposte affidabili, abbinali a un approccio di base (come RAG), vincoli chiari e controlli, piuttosto che lasciarli improvvisare.

Punti chiave:

Definizione : un modello di base ampiamente addestrato riutilizzato in numerose attività, non un'attività per modello.

Adattamento : utilizzare suggerimenti, messa a punto, LoRA/adattatori, RAG e strumenti per guidare il comportamento.

Adattamento generativo : abilitano la generazione di testo, immagini, audio, codice e contenuti multimodali.

Segnali di qualità : dare priorità alla controllabilità, a un minor numero di allucinazioni, alla capacità multimodale e all'inferenza efficiente.

Controllo dei rischi : pianificare allucinazioni, pregiudizi, perdite di privacy e tempestiva immissione tramite governance e test.

Cosa sono i modelli di base nell'intelligenza artificiale generativa? Infografica

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1) Modelli di fondazione: una definizione chiara 🧠

Un modello di base è un modello di intelligenza artificiale di grandi dimensioni e di uso generale, addestrato su dati di grandi dimensioni (solitamente tonnellate) in modo da poter essere adattato a molte attività, non solo a una ( NIST , Stanford CRFM ).

Invece di costruire un modello separato per:

  • scrivere e-mail

  • rispondere alle domande

  • riassunto dei PDF

  • generare immagini

  • classificazione dei ticket di supporto

  • traduzione delle lingue

  • fare suggerimenti di codice

…si addestra un grande modello di base che “impara il mondo” in modo statistico vago, quindi lo si adatta a lavori specifici con suggerimenti, perfezionamenti o strumenti aggiuntivi ( Bommasani et al., 2021 ).

In altre parole: è un motore generico che puoi guidare.

E sì, la parola chiave è "generale". È proprio questo il trucco.

2) Cosa sono i modelli di base nell'intelligenza artificiale generativa? (Come si adattano nello specifico) 🎨📝

Quindi, cosa sono i modelli fondamentali nell'intelligenza artificiale generativa? Sono i modelli di base che alimentano i sistemi in grado di generare nuovi contenuti: testo, immagini, audio, codice, video e, sempre più spesso, combinazioni di tutti questi ( NIST , NIST Generative AI Profile ).

L'intelligenza artificiale generativa non si limita a prevedere etichette come "spam / non spam". Si tratta di produrre output che sembrano creati da una persona.

  • paragrafi

  • poesie

  • descrizioni dei prodotti

  • illustrazioni

  • melodie

  • prototipi di app

  • voci sintetiche

  • e a volte sciocchezze incredibilmente sicure 🙃

I modelli di fondazione sono particolarmente indicati in questo caso perché:

Sono lo "strato di base", come l'impasto del pane. Puoi cuocerlo per farci una baguette, una pizza o dei panini alla cannella... non è una metafora perfetta, ma mi hai capito 😄

3) Perché hanno cambiato tutto (e perché la gente non smette di parlarne) 🚀

Prima dei modelli di base, gran parte dell'intelligenza artificiale era specifica per un compito:

  • addestrare un modello per l'analisi dei sentimenti

  • formare un altro per la traduzione

  • addestrare un altro per la classificazione delle immagini

  • addestrare un altro per il riconoscimento di entità nominate

Funzionava, ma era lento, costoso e un po'... fragile.

I modelli di fondazione hanno ribaltato la situazione:

Questo riutilizzo è il moltiplicatore. Le aziende possono sviluppare 20 funzionalità partendo da una famiglia di modelli, anziché dover reinventare la ruota 20 volte.

Inoltre, l'esperienza utente è diventata più naturale:

  • non si usa un classificatore

  • parli alla modella come se fosse una collega disponibile che non dorme mai ☕🤝

A volte è come un collega che con sicurezza fraintende tutto, ma ehi. Crescita.

4) L'idea centrale: pre-allenamento + adattamento 🧩

Quasi tutti i modelli di fondazione seguono uno schema ( Stanford CRFM , NIST ):

Pre-allenamento (la fase di "assorbimento di Internet") 📚

Il modello viene addestrato su dataset ampi e massicci utilizzando l'apprendimento autosupervisionato ( NIST ). Per i modelli linguistici, ciò significa solitamente prevedere le parole mancanti o il token successivo ( Devlin et al., 2018 , Brown et al., 2020 ).

Il punto non è insegnargli un compito specifico. Il punto è insegnargli rappresentazioni generali :

  • grammatica

  • fatti (più o meno)

  • modelli di ragionamento (a volte)

  • stili di scrittura

  • struttura del codice

  • comune intento umano

Adattamento (la fase "rendilo pratico") 🛠️

Quindi lo si adatta utilizzando uno o più dei seguenti:

  • prompting (istruzioni in linguaggio semplice)

  • sintonizzazione delle istruzioni (addestrandolo a seguire le istruzioni) ( Wei et al., 2021 )

  • fine-tuning (formazione sui dati del tuo dominio)

  • LoRA / adattatori (metodi di ottimizzazione leggeri) ( Hu et al., 2021 )

  • RAG (generazione aumentata dal recupero: il modello consulta i tuoi documenti) ( Lewis et al., 2020 )

  • utilizzo degli strumenti (richiamo di funzioni, navigazione nei sistemi interni, ecc.)

Ecco perché lo stesso modello di base può scrivere una scena romantica... e poi aiutare a eseguire il debug di una query SQL cinque secondi dopo 😭

5) Cosa rende una buona versione di un modello di fondazione? ✅

Questa è la sezione che le persone saltano e di cui poi si pentono.

Un "buon" modello di fondazione non è solo "più grande". Più grande aiuta, certo... ma non è l'unica cosa. Una buona versione di un modello di fondazione di solito ha:

Forte generalizzazione 🧠

Funziona bene in molti compiti senza bisogno di una riqualificazione specifica per ogni compito ( Bommasani et al., 2021 ).

Sterzo e controllabilità 🎛️

Può seguire in modo affidabile istruzioni come:

  • "sii conciso"

  • "usare elenchi puntati"

  • “scrivi in ​​tono amichevole”

  • "non rivelare informazioni riservate"

Alcuni modelli sono intelligenti ma scivolosi. Come cercare di tenere una saponetta sotto la doccia. Utile, ma instabile 😅

Bassa tendenza alle allucinazioni (o almeno alla sincera incertezza) 🧯

Nessun modello è immune alle allucinazioni, ma quelli buoni:

  • avere meno allucinazioni

  • ammettere l'incertezza più spesso

  • rimanere più vicini al contesto fornito quando si utilizza il recupero ( Ji et al., 2023 , Lewis et al., 2020 )

Buona capacità multimodale (quando necessario) 🖼️🎧

Se si stanno sviluppando assistenti che leggono immagini, interpretano grafici o comprendono l'audio, la multimodalità è molto importante ( Radford et al., 2021 ).

Inferenza efficiente ⚡

Latenza e costi sono importanti. Un modello potente ma lento è come un'auto sportiva con una gomma a terra.

Comportamento di sicurezza e allineamento 🧩

Non solo “rifiutare tutto”, ma:

Documentazione + ecosistema 🌱

Sembra arido, ma è la realtà:

  • utensili

  • valutare le imbracature

  • opzioni di distribuzione

  • controlli aziendali

  • supporto di messa a punto

Sì, "ecosistema" è una parola vaga. Anche io la detesto. Ma è importante.

6) Tabella comparativa: opzioni comuni per i modelli di fondazione (e a cosa servono) 🧾

Di seguito una tabella comparativa pratica, leggermente imperfetta. Non è "l'unica lista vera", ma piuttosto: ciò che le persone scelgono in natura.

tipo di strumento/modello pubblico abbastanza costoso perché funziona
LLM proprietario (stile chat) squadre che vogliono velocità e raffinatezza basato sull'utilizzo / abbonamento Ottima esecuzione delle istruzioni, ottime prestazioni generali, solitamente migliore "pronto all'uso" 😌
LLM open-weight (auto-ospitabile) costruttori che vogliono il controllo costi infrastrutturali (e mal di testa) Personalizzabile, rispettoso della privacy, può essere eseguito localmente... se ti piace armeggiare a mezzanotte
Generatore di immagini di diffusione creativi, team di progettazione da gratuito a a pagamento Ottima sintesi delle immagini, varietà di stili, flussi di lavoro iterativi (anche: le dita potrebbero essere fuori controllo) ✋😬 ( Ho et al., 2020 , Rombach et al., 2021 )
Modello multimodale “visione-linguaggio” app che leggono immagini + testo basato sull'utilizzo Ti consente di porre domande su immagini, screenshot, diagrammi: sorprendentemente utile ( Radford et al., 2021 )
Modello di fondazione di incorporamento sistemi di ricerca + RAG basso costo per chiamata Trasforma il testo in vettori per la ricerca semantica, il clustering, la raccomandazione - energia MVP silenziosa ( Karpukhin et al., 2020 , Douze et al., 2024 )
Modello di base della conversione da parlato a testo call center, creatori basato sull'utilizzo / locale Trascrizione veloce, supporto multilingue, abbastanza buono per l'audio rumoroso (di solito) 🎙️ ( Sussurro )
Modello di base della sintesi vocale team di prodotto, media basato sull'utilizzo Generazione di voci naturali, stili vocali, narrazione: possono diventare spaventosamente reali ( Shen et al., 2017 )
LLM incentrato sul codice sviluppatori basato sull'utilizzo / abbonamento Meglio nei modelli di codice, nel debug, nei refactoring... ma non sono ancora un lettore del pensiero 😅

Si noti come "modello di base" non significhi solo "chatbot". Anche gli incorporamenti e i modelli vocali possono essere simili a quelli di base, perché sono ampi e riutilizzabili in diverse attività ( Bommasani et al., 2021 , NIST ).

7) Uno sguardo più da vicino: come apprendono i modelli di base del linguaggio (la versione Vibe) 🧠🧃

I modelli di base del linguaggio (spesso chiamati LLM) vengono in genere addestrati su enormi quantità di testo. Apprendono predicendo token ( Brown et al., 2020 ). Tutto qui. Nessuna polvere magica segreta.

Ma la magia sta nel fatto che la previsione dei token costringe il modello ad apprendere la struttura ( CSET ):

  • grammatica e sintassi

  • relazioni tra argomenti

  • modelli di ragionamento (a volte)

  • sequenze comuni di pensiero

  • come le persone spiegano le cose, discutono, si scusano, negoziano, insegnano

È come imparare a imitare milioni di conversazioni senza "capirle" come fanno gli umani. Sembra che non dovrebbe funzionare... eppure continua a funzionare.

Una piccola esagerazione: è praticamente come comprimere la scrittura umana in un gigantesco cervello probabilistico.
D'altronde, questa metafora è un po' maledetta. Ma ci muoviamo 😄

8) Uno sguardo più da vicino: modelli di diffusione (perché le immagini funzionano in modo diverso) 🎨🌀

I modelli di fondazione delle immagini utilizzano spesso di diffusione ( Ho et al., 2020 , Rombach et al., 2021 ).

L'idea approssimativa:

  1. aggiungere rumore alle immagini fino a farle diventare fondamentalmente un rumore televisivo

  2. addestrare un modello per invertire quel rumore passo dopo passo

  3. al momento della generazione, iniziare con il rumore e “ridurre il rumore” in un’immagine guidata da un prompt ( Ho et al., 2020 )

Ecco perché la generazione di immagini sembra lo "sviluppo" di una foto, solo che la foto è un drago che indossa delle scarpe da ginnastica in una corsia del supermercato 🛒🐉

I modelli di diffusione sono validi perché:

  • generano immagini di alta qualità

  • possono essere guidati fortemente dal testo

  • supportano il raffinamento iterativo (variazioni, inpainting, upscaling) ( Rombach et al., 2021 )

A volte hanno anche difficoltà con:

  • rendering del testo all'interno delle immagini

  • dettagli anatomici raffinati

  • identità del personaggio coerente in tutte le scene (sta migliorando, ma comunque)

9) Uno sguardo più da vicino: modelli di fondazione multimodali (testo + immagini + audio) 👀🎧📝

I modelli di fondazione multimodali mirano a comprendere e generare più tipi di dati:

Perché questo è importante nella vita reale:

  • l'assistenza clienti può interpretare gli screenshot

  • gli strumenti di accessibilità possono descrivere le immagini

  • le app didattiche possono spiegare i diagrammi

  • i creatori possono remixare i formati velocemente

  • gli strumenti aziendali possono "leggere" uno screenshot della dashboard e riassumerlo

Sotto il cofano, i sistemi multimodali spesso allineano le rappresentazioni:

  • trasformare un'immagine in incorporamenti

  • trasforma il testo in incorporamenti

  • scopri uno spazio condiviso in cui "gatto" corrisponde ai pixel del gatto 😺 ( Radford et al., 2021 )

Non è sempre elegante. A volte è cucito insieme come una trapunta. Ma funziona.

10) Fine-tuning vs prompting vs RAG (come adattare il modello base) 🧰

Se stai cercando di rendere pratico un modello di base per un dominio specifico (legale, medico, servizio clienti, conoscenza interna), hai a disposizione alcune leve:

Sollecito 🗣️

Il più veloce e il più semplice.

  • pro: zero formazione, iterazione istantanea

  • contro: può essere incoerente, limiti di contesto, fragilità del prompt

Messa a punto 🎯

Addestra ulteriormente il modello sui tuoi esempi.

  • Pro: comportamento più coerente, linguaggio di dominio migliore, può ridurre la lunghezza del prompt

  • contro: costi, requisiti di qualità dei dati, rischio di overfitting, manutenzione

Ottimizzazione leggera (LoRA / adattatori) 🧩

Una versione più efficiente della messa a punto fine ( Hu et al., 2021 ).

  • pro: più economico, modulare, più facile da sostituire

  • contro: necessita ancora di formazione e valutazione

RAG (generazione con recupero aumentato) 🔎

Il modello recupera i documenti pertinenti dalla tua knowledge base e risponde utilizzandoli ( Lewis et al., 2020 ).

  • pro: conoscenze aggiornate, citazioni interne (se implementate), meno riqualificazione

  • contro: la qualità del recupero può fare la differenza, necessita di una buona suddivisione in blocchi + incorporamenti

Parliamoci chiaro: molti sistemi di successo combinano prompting e RAG. La messa a punto è potente, ma non sempre necessaria. La gente ci si butta troppo in fretta perché sembra impressionante 😅

11) Rischi, limiti e la sezione "per favore, non lanciarlo alla cieca" 🧯😬

I modelli di base sono potenti, ma non sono stabili come i software tradizionali. Sono più simili a... uno stagista di talento con un problema di fiducia.

Limitazioni principali da pianificare:

Allucinazioni 🌀

I modelli possono inventare:

  • fonti false

  • fatti errati

  • passi plausibili ma sbagliati ( Ji et al., 2023 )

Mitigazioni:

  • RAG con contesto fondato ( Lewis et al., 2020 )

  • output vincolati (schemi, chiamate di strumenti)

  • istruzione esplicita "non indovinare"

  • livelli di verifica (regole, controlli incrociati, revisione umana)

Pregiudizi e modelli dannosi ⚠️

Poiché i dati di addestramento riflettono gli esseri umani, è possibile ottenere:

Mitigazioni:

Privacy e fuga di dati 🔒

Se si inseriscono dati riservati in un endpoint del modello, è necessario sapere:

  • come viene conservato

  • se viene utilizzato per l'addestramento

  • quale registrazione esiste

  • quali controlli sono necessari alla tua organizzazione ( NIST AI RMF 1.0 )

Mitigazioni:

Iniezione tempestiva (soprattutto con RAG) 🕳️

Se il modello legge un testo non attendibile, quel testo può tentare di manipolarlo:

Mitigazioni:

Non sto cercando di spaventarti. Solo... è meglio sapere dove scricchiolano le assi del pavimento.

12) Come scegliere un modello di base per il tuo caso d'uso 🎛️

Se stai scegliendo un modello di base (o stai costruendo su uno), inizia con questi suggerimenti:

Definisci cosa stai generando 🧾

  • solo testo

  • immagini

  • audio

  • multimodale misto

Imposta il tuo livello di fattualità 📌

Se hai bisogno di un'elevata precisione (finanza, salute, diritto, sicurezza):

Decidi il tuo obiettivo di latenza ⚡

La chat è immediata. Il riepilogo in batch può essere più lento.
Se hai bisogno di una risposta immediata, le dimensioni del modello e l'hosting sono importanti.

Mappa le esigenze di privacy e conformità 🔐

Alcuni team richiedono:

Bilancio equilibrato - e pazienza ops 😅

L'auto-hosting offre controllo ma aggiunge complessità.
Le API gestite sono semplici, ma possono essere costose e meno personalizzabili.

Un piccolo consiglio pratico: prima prototipate qualcosa di semplice, poi consolidatelo. Partire dalla configurazione "perfetta" di solito rallenta tutto.

13) Cosa sono i modelli di base nell'intelligenza artificiale generativa? (Il modello mentale rapido) 🧠✨

Torniamo indietro. Cosa sono i modelli di base nell'intelligenza artificiale generativa?

Sono:

  • modelli generali di grandi dimensioni addestrati su dati ampi ( NIST , Stanford CRFM )

  • in grado di generare contenuti (testo, immagini, audio, ecc.) ( profilo NIST Generative AI )

  • adattabile a molti compiti tramite prompt, messa a punto e recupero ( Bommasani et al., 2021 )

  • lo strato di base che alimenta la maggior parte dei prodotti di intelligenza artificiale generativa moderni

Non si tratta di un'unica architettura o di un unico marchio. Sono una categoria di modelli che si comportano come una piattaforma.

Un modello base è più simile a una cucina che a una calcolatrice. Ci puoi cucinare un sacco di cose. Puoi anche bruciare il pane se non stai attento... ma la cucina è comunque molto comoda 🍳🔥

14) Riepilogo e conclusione ✅🙂

I modelli di base sono i motori riutilizzabili dell'intelligenza artificiale generativa. Vengono addestrati in modo ampio, quindi adattati a compiti specifici tramite prompt, messa a punto e recupero ( NIST , Stanford CRFM ). Possono essere sorprendenti, disordinati, potenti e a volte ridicoli, tutto in una volta.

Ricapitolare:

  • Modello di fondazione = modello di base per uso generale ( NIST )

  • IA generativa = creazione di contenuti, non solo classificazione ( profilo IA generativa NIST )

  • I metodi di adattamento (prompting, RAG, tuning) lo rendono pratico ( Lewis et al., 2020 , Hu et al., 2021 )

  • La scelta di un modello è una questione di compromessi: accuratezza, costo, latenza, privacy, sicurezza ( NIST AI RMF 1.0 )

Se stai costruendo qualcosa con l'intelligenza artificiale generativa, comprendere i modelli di fondazione non è un optional. È l'intero piano su cui poggia l'edificio... e sì, a volte il pavimento traballa un po' 😅

Domande frequenti

Modelli di fondazione, in termini semplici

Un modello di base è un modello di intelligenza artificiale di grandi dimensioni e di uso generale, addestrato su dati di grandi dimensioni, in modo da poter essere riutilizzato per numerose attività. Invece di costruire un modello per ogni attività, si parte da un modello "di base" solido e lo si adatta in base alle esigenze. Tale adattamento avviene spesso tramite prompting, fine-tuning, retrieval (RAG) o strumenti. L'idea centrale è ampiezza e gestibilità.

In che modo i modelli di base differiscono dai tradizionali modelli di intelligenza artificiale specifici per attività

L'intelligenza artificiale tradizionale spesso addestra un modello separato per ogni attività, come l'analisi del sentiment o la traduzione. I modelli di base invertono questo schema: preaddestrano una volta, quindi riutilizzano su più funzionalità e prodotti. Questo può ridurre gli sforzi duplicati e accelerare l'implementazione di nuove funzionalità. Il rovescio della medaglia è che possono essere meno prevedibili rispetto al software classico, a meno che non si aggiungano vincoli e test.

Modelli di base nell'intelligenza artificiale generativa

Nell'intelligenza artificiale generativa, i modelli di base sono i sistemi di base in grado di produrre nuovi contenuti come testo, immagini, audio, codice o output multimodali. Non si limitano all'etichettatura o alla classificazione; generano risposte che assomigliano a quelle create dall'uomo. Poiché apprendono modelli generali durante la fase di pre-addestramento, possono gestire molti tipi e formati di prompt. Costituiscono il "livello di base" della maggior parte delle moderne esperienze generative.

Come apprendono i modelli di base durante la pre-formazione

La maggior parte dei modelli di base del linguaggio apprendono predicendo elementi, come la parola successiva o le parole mancanti nel testo. Questo semplice obiettivo li spinge a interiorizzare strutture come grammatica, stile e schemi esplicativi comuni. Possono anche assorbire una grande quantità di conoscenza del mondo, sebbene non sempre in modo affidabile. Il risultato è una solida rappresentazione generale che può essere successivamente orientata verso un lavoro specifico.

La differenza tra prompting, fine-tuning, LoRA e RAG

Il prompt è il modo più rapido per orientare il comportamento tramite istruzioni, ma può essere fragile. Il fine-tuning addestra ulteriormente il modello sui tuoi esempi per un comportamento più coerente, ma aumenta i costi e la manutenzione. LoRA/adapter rappresentano un approccio di fine-tuning più leggero, spesso più economico e modulare. RAG recupera i documenti rilevanti e fornisce la risposta del modello utilizzando quel contesto, il che contribuisce a conferire freschezza e solidità.

Quando usare RAG invece della messa a punto fine

RAG è spesso una scelta vincente quando si necessitano risposte basate sui documenti correnti o sulla knowledge base interna. Può ridurre le "ipotesi" fornendo al modello il contesto pertinente in fase di generazione. Il fine-tuning è più adatto quando si necessita di uno stile coerente, di una formulazione del dominio o di un comportamento che il prompting non è in grado di produrre in modo affidabile. Molti sistemi pratici combinano prompting + RAG prima di ricorrere al fine-tuning.

Come ridurre le allucinazioni e ottenere risposte più affidabili

Un approccio comune è quello di basare il modello sul recupero (RAG) in modo che rimanga fedele al contesto fornito. È anche possibile vincolare gli output con schemi, richiedere chiamate di strumenti per i passaggi chiave e aggiungere istruzioni esplicite "non indovinare". Anche i livelli di verifica sono importanti, come i controlli delle regole, i controlli incrociati e la revisione umana per i casi d'uso più rischiosi. Trattate il modello come un ausilio probabilistico, non come una fonte di verità di default.

I maggiori rischi con i modelli di fondazione in produzione

I rischi comuni includono allucinazioni, modelli distorti o dannosi derivanti dai dati di training e violazioni della privacy se i dati sensibili non vengono gestiti correttamente. I sistemi possono anche essere vulnerabili all'iniezione di prompt, soprattutto quando il modello legge testo non attendibile da documenti o contenuti web. Le misure di mitigazione includono in genere governance, red-teaming, controlli di accesso, modelli di prompt più sicuri e valutazione strutturata. È opportuno pianificare questi rischi in anticipo, anziché intervenire in un secondo momento.

Iniezione rapida e perché è importante nei sistemi RAG

L'iniezione di prompt si verifica quando un testo non attendibile tenta di ignorare le istruzioni, come "ignora le istruzioni precedenti" o "rivela segreti". In RAG, i documenti recuperati possono contenere queste istruzioni dannose e il modello potrebbe seguirle se non si presta attenzione. Un approccio comune consiste nell'isolare le istruzioni di sistema, ripulire il contenuto recuperato e affidarsi a policy basate su strumenti piuttosto che ai soli prompt. Testare con input avversari aiuta a individuare i punti deboli.

Come scegliere un modello di base per il tuo caso d'uso

Inizia definendo cosa devi generare: testo, immagini, audio, codice o output multimodali. Quindi, imposta il tuo livello di fattualità: i domini ad alta accuratezza spesso richiedono grounding (RAG), convalida e talvolta revisione umana. Considera latenza e costi, perché un modello solido ma lento o costoso può essere difficile da distribuire. Infine, mappa le esigenze di privacy e conformità alle opzioni e ai controlli di distribuzione.

Riferimenti

  1. National Institute of Standards and Technology (NIST) - Modello di fondazione (termine del glossario) - csrc.nist.gov

  2. National Institute of Standards and Technology (NIST) - NIST AI 600-1: Profilo dell'intelligenza artificiale generativa - nvlpubs.nist.gov

  3. National Institute of Standards and Technology (NIST) - NIST AI 100-1: Quadro di gestione del rischio dell'intelligenza artificiale (AI RMF 1.0) - nvlpubs.nist.gov

  4. Stanford Center for Research on Foundation Models (CRFM) - Rapporto - crfm.stanford.edu

  5. arXiv - Sulle opportunità e sui rischi dei modelli di fondazione (Bommasani et al., 2021) - arxiv.org

  6. arXiv - I modelli linguistici sono apprendisti a poche riprese (Brown et al., 2020) - arxiv.org

  7. arXiv - Generazione con recupero aumentato per attività NLP ad alta intensità di conoscenza (Lewis et al., 2020) - arxiv.org

  8. arXiv - LoRA: adattamento di basso rango di modelli linguistici di grandi dimensioni (Hu et al., 2021) - arxiv.org

  9. arXiv - BERT: Pre-addestramento di trasformatori bidirezionali profondi per la comprensione del linguaggio (Devlin et al., 2018) - arxiv.org

  10. arXiv - I modelli linguistici ottimizzati sono apprendimenti a zero-shot (Wei et al., 2021) - arxiv.org

  11. Biblioteca digitale ACM - Indagine sulle allucinazioni nella generazione del linguaggio naturale (Ji et al., 2023) - dl.acm.org

  12. arXiv - Apprendimento di modelli visivi trasferibili dalla supervisione del linguaggio naturale (Radford et al., 2021) - arxiv.org

  13. arXiv - Modelli probabilistici di diffusione per la riduzione del rumore (Ho et al., 2020) - arxiv.org

  14. arXiv - Sintesi di immagini ad alta risoluzione con modelli di diffusione latente (Rombach et al., 2021) - arxiv.org

  15. arXiv - Recupero di passaggi densi per risposte a domande di dominio aperto (Karpukhin et al., 2020) - arxiv.org

  16. arXiv - La biblioteca Faiss (Douze et al., 2024) - arxiv.org

  17. OpenAI - Presentazione di Whisper - openai.com

  18. arXiv - Sintesi TTS naturale mediante condizionamento di WaveNet sulle previsioni dello spettrogramma Mel (Shen et al., 2017) - arxiv.org

  19. Center for Security and Emerging Technology (CSET), Georgetown University - Il sorprendente potere della previsione della parola successiva: spiegati i grandi modelli linguistici (parte 1) - cset.georgetown.edu

  20. USENIX - Estrazione di dati di addestramento da modelli linguistici di grandi dimensioni (Carlini et al., 2021) - usenix.org

  21. OWASP - LLM01: Iniezione rapida - genai.owasp.org

  22. arXiv - Più di quanto hai chiesto: un'analisi completa delle nuove minacce di iniezione rapida nei modelli linguistici di grandi dimensioni integrati nelle applicazioni (Greshake et al., 2023) - arxiv.org

  23. Serie di promemoria OWASP - Promemoria per la prevenzione delle iniezioni LLM - cheatsheetseries.owasp.org

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