Modello linguistico di grandi dimensioni
Un LLM elabora il linguaggio tramite schemi appresi. Un testo scorrevole non dimostra correttezza né accesso ai dati aziendali aggiornati.
Lavorare con un modello linguistico di grandi dimensioni
Un modello linguistico di grandi dimensioni, o LLM, usa schemi appresi da ampi dati di addestramento per elaborare il linguaggio e generare testo. Ingressi e uscite vengono elaborati in unità chiamate token. La parola «grandi» non dimostra l’idoneità per la Sua azienda.
In un esempio fittizio, un LLM prepara una risposta a una richiesta sulla consegna. La data indicata deve trovare riscontro in una fonte attuale adeguata. Una frase convincente non dà al modello accesso allo stato effettivo dell’ordine.
Il modello non è nemmeno l’intero assistente. L’applicazione circostante determina accesso ai documenti, permessi e azioni disponibili. Un confronto deve quindi considerare questi collegamenti e il comportamento in caso di informazioni mancanti, oltre alla qualità del testo.
Fonti
Termini correlati
- Token nei modelli linguisticiI token sono unità di elaborazione dei modelli linguistici. Non corrispondono sempre a parole intere e sono diversi dai token di design.
- Finestra di contestoLa finestra di contesto limita i token che un modello linguistico può considerare in un passaggio. Non è un archivio permanente di conoscenze.
- Allucinazione dell’IAUn’allucinazione dell’IA è un contenuto plausibile ma falso o inventato. La scorrevolezza del linguaggio non ne dimostra la correttezza.
- Model cardLa model card documenta scopo, basi, condizioni di valutazione e limiti noti di una determinata versione di un modello di IA.
- Preparazione all’IALa preparazione all’IA riguarda i presupposti di un progetto: obiettivo, dati utilizzabili, competenze, responsabilità e gestione operativa.
- Context engineeringIl context engineering prepara le informazioni per ogni chiamata al modello: istruzioni, messaggi, fonti e stati attuali pertinenti.
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