Secondo JPMorgan, il 2023 è stato definito "l'anno dell'intelligenza artificiale", mentre il 2024 è stato definito "l'anno dell'intelligenza artificiale pratica".

Nell'anno 2023, l'uso delle tecnologie di intelligenza artificiale (IA) ha visto un significativo aumento dell'implementazione, mentre l'entusiasmo per le sue avanzate capacità generative ha raggiunto nuovi picchi.

Durante questa rapida espansione, coloro che lavorano con l'IA hanno iniziato a incontrare diverse sfide associate ai modelli di IA, in particolare il problema dell'"allucinazione" - casi in cui i modelli producono risposte errate o fittizie, che ostacolano la loro più ampia applicazione.

Tuttavia, le aziende che stanno creando questi modelli hanno agito rapidamente per affrontare questi problemi. Hanno scoperto che una strategia efficace per combattere l'allucinazione consiste nel fornire ai modelli un "contesto", tipicamente ottenuto da dati codificati come vettori e utilizzati durante la fase di generazione delle risposte, come spiegato dagli analisti di JPMorgan in un recente rapporto ai loro clienti.

"La tecnica nota come Retrieval Augmented Generation (RAG) è diventata fondamentale per migliorare le prestazioni dei Large Language Models (LLM) fornendo il contesto necessario per l'utilizzo del modello, riducendo così l'allucinazione e assicurando che le risposte siano pertinenti alla domanda posta, utilizzando anche dati aggiornati o specializzati non inclusi nella fase di addestramento", hanno dichiarato gli analisti.

Gli analisti hanno sottolineato che anche OpenAI ha promosso l'uso di modelli più compatti e veloci, come "texttembedding-003", che riduce il costo del 95% per i modelli incentrati sull'incorporazione dei dati.

Questo metodo prevede la trasformazione e la compressione di grandi volumi di testo per facilitarne l'esame e l'organizzazione in database progettati per applicazioni di intelligenza artificiale come domande e risposte, ricerca ed estrazione di informazioni.

"A titolo esemplificativo, questa iniziativa di Microsoft (NASDAQ:MSFT) mostra l'applicazione di word embeddings da LLM con Azure Cognitive Search per sviluppare funzionalità di ricerca che comprendono le connessioni tra i termini di una richiesta di ricerca e gli articoli di un catalogo", hanno indicato gli analisti.

Contemporaneamente, altre aziende tecnologiche leader hanno portato avanti le loro iniziative di IA.

Ad esempio, Google (NASDAQ:GOOGL) ha rinominato il suo sistema di IA Bard in Gemini, lanciando il modello Ultra 1.0 e fissando un prezzo di 20 dollari al mese per gli utenti di app che supportano più modalità di interazione.

Anche Anthropic ha presentato un aggiornamento con Claue 2.1, che offre una maggiore precisione, meno allucinazioni, una gamma più ampia di contesti e una maggiore economicità.

Inoltre, Apple (NASDAQ:AAPL) ha partecipato alla competizione presentando i suoi nuovi modelli 4M e Ferret, che superano ChatGPT-Vision in termini di prestazioni grazie a tecniche di apprendimento contestuale.

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Questo articolo è stato composto e tradotto con l'assistenza di AI ed è stato controllato da un editor. Per ulteriori dettagli, consultare i nostri Termini e condizioni.