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Kevin Escoda에서 제공하는 콘텐츠입니다. 에피소드, 그래픽, 팟캐스트 설명을 포함한 모든 팟캐스트 콘텐츠는 Kevin Escoda 또는 해당 팟캐스트 플랫폼 파트너가 직접 업로드하고 제공합니다. 누군가가 귀하의 허락 없이 귀하의 저작물을 사용하고 있다고 생각되는 경우 여기에 설명된 절차를 따르실 수 있습니다 https://ko.player.fm/legal.
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QuickTalk v06 | IA: LLM e 'Emergent Abilities', queste capacità inaspettate dei modelli di IA generativa, forma di intelligenza o errore scientifico?

12:10
 
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Estratto del QuickTalk v06 speciale LLM, RegTech e Kendrick Lamar vs. Drake (la storia della musica si svolge 24/7 su twitter).
👉 Questa pillola in versione video: https://www.youtube.com/watch?v=gOhtMHOwg9c
👉 Questa pillola in versione testo / newsletter: https://disruptivetalks.substack.com/p/quicktalk-v06-ai-come-gli-llm-imparano
ATTENZIONE: consigliamo la versione video per non perdere la parte di presentazione dei grafici o altre informazioni.

In uno precedente QuickTalk abbiamo esplorato Llama 3, il modello linguistico avanzato di Meta. La discussione si è incentrata sui benchmark e sulla loro "saturazione", un concetto cruciale per comprendere la direzione e le sfide della ricerca futura in intelligenza artificiale.
Due anni fa, il progetto Beyond the Imitation Game benchmark (BIG-bench) ha unito 450 ricercatori per creare 204 compiti volti a testare i Large Language Models (LLM). Il progetto mirava a valutare i limiti e le potenzialità di queste tecnologie, mettendo in luce le cosiddette "abilità emergenti". Queste abilità, che compaiono improvvisamente all'aumentare della complessità dei modelli, stanno spingendo i ricercatori a riflettere sui potenziali impatti e sui rischi dell'intelligenza artificiale.
Uno studio di Stanford ha messo in discussione i risultati del BIG-bench, suggerendo che i balzi nelle prestazioni potrebbero derivare dalle metodologie di valutazione usate, che non considerano punteggi intermedi. Questo ha portato a un dibattito sulla vera natura delle "abilità emergenti" e sulle metriche più adatte per misurare i progressi in questo campo.
La questione solleva importanti interrogativi filosofici sulla natura dell'intelligenza e della coscienza. Il dibattito si estende oltre la tecnologia per toccare aspetti fondamentali dell'esistenza e del comportamento complesso, riflettendo su come sistemi semplici possano manifestare proprietà inaspettatamente complesse.

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챕터

1. QuickTalk v06 | IA: LLM e 'Emergent Abilities', queste capacità inaspettate dei modelli di IA generativa, forma di intelligenza o errore scientifico? (00:00:00)

2. Capacità Emergenti Nei Modelli Linguistici (00:00:07)

3. Interazione E Contenuti Interessanti (00:10:05)

29 에피소드

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Due anni fa, il progetto Beyond the Imitation Game benchmark (BIG-bench) ha unito 450 ricercatori per creare 204 compiti volti a testare i Large Language Models (LLM). Il progetto mirava a valutare i limiti e le potenzialità di queste tecnologie, mettendo in luce le cosiddette "abilità emergenti". Queste abilità, che compaiono improvvisamente all'aumentare della complessità dei modelli, stanno spingendo i ricercatori a riflettere sui potenziali impatti e sui rischi dell'intelligenza artificiale.
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