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Guardare all'interno di un modello linguistico di grandi dimensioni per rendere l'AI più sicura. E' l'esperimento di #Anthropic. Il 21 maggio 2024, Anthropic ha pubblicato uno studio significativo sull'interpretabilità dei modelli di linguaggio AI, esaminando il modello Claude Sonnet. Questo studio rappresenta un primo tentativo dettagliato di mappare il funzionamento interno di un modello di linguaggio di produzione moderno. Tradizionalmente, i modelli AI sono trattati come scatole nere: forniscono risposte senza rivelare il processo che porta a quelle risposte. Questo rende difficile garantire la sicurezza dei modelli, poiché non è chiaro come prevenire risposte dannose o bias. L'approccio usato da Anthropic utilizza una tecnica chiamata "dictionary learning" per isolare schemi di attivazioni neuronali, rappresentando così gli stati interni del modello in termini di caratteristiche attive piuttosto che neuroni attivi. L'applicazione di questa tecnica ha portato alla scoperta di milioni di caratteristiche nel modello Claude 3.0 Sonnet, mappando concetti che variano da entità concrete come "Ponte Golden Gate" a concetti astratti come "conflitto interno". Queste caratteristiche sono multimodali e multilingue, rispondendo a immagini e nomi in diverse lingue. Manipolando queste caratteristiche, è possibile osservare cambiamenti nei comportamenti del modello. Per esempio, amplificando la caratteristica "Ponte Golden Gate", Claude ha iniziato a identificarsi con il ponte stesso. Questo dimostra che le caratteristiche non solo sono correlate ai concetti ma anche modellano il comportamento dell'AI. La scoperta include caratteristiche che corrispondono a comportamenti potenzialmente pericolosi, come la manipolazione o la creazione di testi dannosi. Identificare e comprendere queste caratteristiche può aiutare a monitorare e migliorare la sicurezza dei modelli AI, prevenendo risposte dannose e bias. Anthropic continua a investire nella ricerca sull'interpretabilità per rendere i modelli AI più sicuri e affidabili e sono convinto che questi esperimenti siano fondamentali per la comprensione della tecnologia AI e del conseguente impatto nella società. #AI #Innovazione

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Per #NaturalLanguageProcessing o elaborazione del linguaggio naturale, si intendono algoritmi di #IntelligenzaArtificiale in grado di analizzare e comprendere il linguaggio naturale, ovvero la lingua che utilizziamo tutti i giorni. Il #NLP consente una comunicazione tra uomo e macchina e si occupa sia di testi scritti (pagine web, post sui social…), sia di linguaggio parlato (riconoscimento vocale). Le finalità possono variare dalla semplice comprensione del contenuto, alla traduzione, fino alla produzione autonoma di testo a partire da dati o documenti forniti in input. Nonostante le lingue siano in costante cambiamento e caratterizzate da modi di dire o espressioni difficili da tradurre, l’NLP, grazie all’utilizzo di diverse tecniche di machine learning e deep learning, trova numerosi ambiti applicativi, come i correttori ortografici, i sistemi di traduzione automatica, i chatbot e gli assistenti vocali. #AIrisks #Arisk #AI #ElaborazioneDelLinguaggioNaturale

🍄 Le allucinazioni dell’#intelligenzaartificiale… che ci suggeriscono che l’IA sia molto artificiale ma ancora poco intelligente. 😵 I #LLM (large language model), come ChatGPT e Gemini, possono generare testo eccezionale ma spesso producono output falsi o infondati (che in gergo si chiamano “allucinazioni”), la qual cosa rappresenta un ostacolo significativo all'adozione di queste IA in diversi ambiti. 💭 Esiste un sottoinsieme di allucinazioni, chiamate “confabulazioni”, in cui i LLM generano affermazioni arbitrarie ed errate, sensibili a dettagli irrilevanti come il “seed casuale” (che è un valore utilizzato per avviare un processo di generazione casuale e svolge un ruolo importante nel garantire che i sistemi di intelligenza artificiale non siano deterministici e producano risultati diversi). 📰 Nell’articolo in link, uscito su Nature Magazine, gli autori introducono il concetto di “entropia semantica” come misura per rilevare le confabulazioni. Riassumendo moltissimo, è una metrica che considera l'incertezza del modello rispetto al significato delle sue risposte, raggruppando gli output con significati simili e calcolando l'entropia sui cluster così generati. 🎯 L’entropia semantica sembra essere più efficace rispetto ai metodi esistenti (come l’entropia naive e la “embedding regression”) nella rilevazione delle confabulazioni in vari compiti linguistici, tra cui domande e risposte e problemi di matematica. 🔍 L’entropia semantica è principalmente progettata per la rilevazione di confabulazioni, tuttavia gli autori suggeriscono che potrebbe essere adattata ad altri compiti di generazione del linguaggio, come la stesura di riassunti, allo scopo di migliorare l'affidabilità dei LLM. #pensierosostenibile https://lnkd.in/dkb-zfhn

Cheshire Cat AI: Il rivoluzionario framework per Large Language Models, tutto italiano. Nel panorama in continua evoluzione dell’intelligenza artificiale, Cheshire Cat AI emerge come una soluzione innovativa per la gestione e l’implementazione di Large Language Models (LLM). Sviluppato da Piero Savastano, il progetto è tutto italiano, questo framework si distingue per la sua flessibilità, personalizzazione e capacità di integrare diversi modelli linguistici. Cos’è Cheshire Cat AI? Cheshire Cat AI è un framework open source progettato per ottimizzare l’utilizzo degli LLM, come GPT-3 e GPT-4. La sua architettura modulare consente una facile integrazione con svariati LLM, rendendolo agnostico rispetto alle specifiche tecnologiche sottostanti... https://lnkd.in/decQXbq9

📌 CriSPO: L'Avanguardia nell'Ottimizzazione Automatica dei Prompt per la generazione di testo, basata su critiche multi-aspetto. 📝 Autori: Han He, Qianchu Liu, Lei Xu e collaboratori 📅 Data: 3 Ottobre 2024 🔗 DOI: https://lnkd.in/dTywM_42 Questo articolo mi ha ispirato. 💡 Il team ha esplorato come migliorare l'accuratezza dei Large Language Models (#LLMs) per la generazione di testo, affrontando sfide comuni nel #PromptEngineering. Vediamo i punti chiave! 🚀 Cosa Offre CriSPO? CriSPO, o Critique-Suggestion-guided Prompt Optimization, va oltre i metodi tradizionali, superando la limitazione delle singole metriche come il ROUGE. Integra più aspetti per migliorare la profondità e qualità del testo. 🔍 Sfide Affrontate da CriSPO: 1. Metriche Limitate: I metodi attuali si basano spesso su singole metriche, non catturando la complessità del testo. 2. Approccio Multi-Aspetto: Una generazione di testo di qualità deve considerare più elementi, non solo la somiglianza con un testo di riferimento. 3. Feedback Insufficiente: CriSPO offre feedback dettagliato e specifico, migliorando l'orientamento degli LLM. 📈 Miglioramenti delle Performance #Summarization: Aumento del 3-4% nel punteggio ROUGE. #Clarity: Semplifica il linguaggio, mettendo in risalto i punti chiave. #Accuracy: Riduce le "hallucinations" grazie a Automatic Suffix Tuning (#AST). #Conciseness, Completeness e Relevance: Ottimizza la qualità complessiva del testo. 🌐 Innovazione Iterativa CriSPO adotta approcci come Chain of Density e Chain of Thought, migliorando continuamente i risultati in tempo reale. Questa tecnologia rappresenta un salto di qualità per ottenere output più precisi e utili. 💬 Cosa ne pensate? Avete esperienze con il #PromptEngineering? Condividete nei commenti! 😊 #AI #MachineLearning #NLP #LLMs #TechInnovation

Ecco qualcosa di rivoluzionario nel mondo dei modelli di linguaggio: "Self-Discover"! 🚀 Questo framework permette ai modelli di auto-scoprire e comporre strutture di ragionamento per affrontare problemi complessi. Immagina di avere un set di "moduli di ragionamento" come il pensiero critico o passo dopo passo. Self-Discover li combina in una struttura esplicita, migliorando le prestazioni fino al 32% rispetto ai metodi tradizionali! 🧠💡 E la ciliegina sulla torta? Funziona a meraviglia su vari modelli, da PaLM 2 a GPT-4, e richiede molte meno risorse computazionali. È come dare ai modelli una mappa del tesoro per navigare attraverso i labirinti del ragionamento. Chi l'avrebbe mai detto? Un passo avanti verso modelli più intelligenti e meno affamati di risorse! 🌍✨ #SelfDiscover #AIRevolution #EfficientAI https://lnkd.in/dCakBxAc

Qual è la più recente tendenza nell'intelligenza artificiale generativa? Ci si sta muovendo dall'uso di modelli grandi a quelli più piccoli. Scopri come i modelli linguistici di piccole dimensioni (SLM) stanno iniziando a prevalere su quelli più grandi. #SmallLanguageModels #AITrends https://lnkd.in/dBBpGNtK

Dialogare con le macchine in linguaggio naturale... Finalmente! Ma ci voleva tanto? La storia del Natural Language Processing (NLP) parte negli anni Cinquanta del secolo scorso, ma fino a una decina di anni fa traduzioni automatiche, chatbot e assistenti vocali erano perlopiù fonte di ilarità o frustrazione, mentre ora - superato il magico stupore iniziale - dialogare in linguaggio naturale con una macchina è una comune esperienza quotidiana - che sia Google Translate, Alexa, ChatGPT o il chatbot di un sito, ecc. Come dire: “Finalmente le macchine hanno imparato a parlare la nostra lingua! Ci voleva tanto?”. Sì, tantissimo: il linguaggio è un fenomeno molto complesso - perché intrinsecamente legato all’umana esperienza del mondo, a livello personale, relazionale, socio-culturale e storico -, un fenomeno che padroneggiamo con naturalezza, ma che abbiamo dovuto anzitutto capire come rendere “comprensibile” alle macchine. Padroneggiare il linguaggio non significa solo conoscere il significato delle parole e le regole sintattico grammaticali di una lingua, significa anche e soprattutto come generare senso mediante questi utensili linguistici. La questione centrale è come rendere “comprensibili” alle macchine i sistemi di produzione di senso in assenza del fatto che le macchine possano basarsi sul contesto esperienziale e relazionale che guida l’umana comprensione delle eccezioni, delle ambiguità, della semantica e della pragmatica della lingua... https://lnkd.in/d3KDnbd7