L'intelligenza artificiale (IA) è un ampio campo di studio, simile alla fisica, che comprende vari sottocampi come l'apprendimento automatico. L'apprendimento automatico è un sottoinsieme dell'IA, così come la termodinamica è un sottocampo della fisica.

All'interno dell'apprendimento automatico, ci sono ulteriori divisioni come l'apprendimento supervisionato e non supervisionato. L'apprendimento supervisionato utilizza dati etichettati per addestrare modelli in grado di fare previsioni su nuovi dati, mentre l'apprendimento non supervisionato identifica modelli in dati non etichettati.

L'apprendimento profondo, un tipo di apprendimento automatico, utilizza reti neurali artificiali ispirate al cervello umano. I modelli di apprendimento profondo possono essere sia discriminativi, che classificano i dati in base alle etichette, sia generativi, che possono creare nuovi campioni di dati in base ai modelli nei dati di addestramento.

I modelli di linguaggio su larga scala (LLM) sono un tipo specifico di modello di apprendimento profondo che vengono pre-addestrati su grandi quantità di dati testuali e successivamente perfezionati per compiti specifici. Ciò consente loro di eccellere in applicazioni legate al linguaggio come la generazione di testo, il riassunto e la risposta alle domande.

L'apprendimento automatico è un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale che comporta l'addestramento di programmi informatici per imparare dai dati e fare previsioni o decisioni senza essere esplicitamente programmati. Gli aspetti chiave dell'apprendimento automatico sono:

• Dati di input: I modelli di apprendimento automatico vengono addestrati su dati di input, che possono essere etichettati (apprendimento supervisionato) o non etichettati (apprendimento non supervisionato).
• Addestramento: Il modello impara modelli e relazioni nei dati di input attraverso il processo di addestramento.
• Previsione: Il modello addestrato può quindi fare previsioni o decisioni su nuovi dati mai visti.

Ci sono due principali tipi di modelli di apprendimento automatico:

1. Apprendimento supervisionato: Questi modelli vengono addestrati su dati etichettati, dove i dati di input sono associati all'output previsto. Il modello impara a mappare l'input sull'output e può quindi fare previsioni su nuovi dati.

2. Apprendimento non supervisionato: Questi modelli vengono addestrati su dati non etichettati e l'algoritmo scopre modelli e raggruppamenti all'interno dei dati da solo, senza etichette predeterminate.

I modelli di apprendimento automatico possono essere ulteriormente suddivisi in modelli discriminativi e generativi:

• Modelli discriminativi: Questi modelli imparano la relazione tra i dati di input e le etichette, e possono classificare nuovi punti dati nelle categorie apprese.
• Modelli generativi: Questi modelli imparano i modelli e le distribuzioni sottostanti nei dati di addestramento e possono generare nuovi campioni simili ai dati originali.

L'apprendimento profondo è un tipo di apprendimento automatico che utilizza reti neurali artificiali per imparare dai dati. Queste reti neurali sono ispirate alla struttura e alla funzione del cervello umano, con strati di nodi interconnessi in grado di elaborare e imparare da modelli complessi nei dati.

Gli aspetti chiave dell'apprendimento profondo sono:

1. Reti neurali artificiali: I modelli di apprendimento profondo sono costruiti utilizzando reti neurali artificiali, che consistono in più strati di nodi e connessioni che imitano la struttura del cervello umano.

2. Apprendimento gerarchico: I modelli di apprendimento profondo possono imparare rappresentazioni gerarchiche dei dati, dove gli strati inferiori imparano caratteristiche semplici e gli strati superiori imparano caratteristiche più complesse e astratte.

3. Apprendimento non supervisionato e semi-supervisionato: I modelli di apprendimento profondo possono imparare sia da dati etichettati che non etichettati, consentendo loro di estrarre modelli significativi da grandi set di dati non strutturati.

4. Modelli discriminativi e generativi: L'apprendimento profondo può essere utilizzato per costruire sia modelli discriminativi, che classificano i dati, sia modelli generativi, che possono generare nuovi campioni di dati.

5. Applicazioni: L'apprendimento profondo è stato applicato con successo a una vasta gamma di attività, tra cui il riconoscimento delle immagini, l'elaborazione del linguaggio naturale, il riconoscimento vocale e l'analisi predittiva.

I modelli di IA generativa sono un sottoinsieme potente dell'apprendimento profondo che possono generare nuovi contenuti, come testo, immagini e persino video, in base ai modelli che imparano dai dati di addestramento. Questi modelli sono divisi in due tipi principali: discriminativi e generativi.

I modelli discriminativi imparano la relazione tra i dati di input e le etichette, e possono solo classificare i punti dati esistenti. Al contrario, i modelli generativi imparano i modelli sottostanti nei dati di addestramento e possono quindi generare campioni completamente nuovi che sono simili ai dati originali.

Alcuni tipi comuni di modelli di IA generativa includono:

1. Modelli da testo a testo: Questi modelli, come ChatGPT e Google Bard, possono generare testo simile all'umano in base a prompt di input.

2. Modelli da testo a immagine: Esempi includono DALL-E, Midjourney e Stable Diffusion, che possono creare immagini da descrizioni testuali.

3. Modelli da testo a video: Modelli come Cogito e Make-A-Video possono generare filmati video da prompt testuali.

4. Modelli da testo a 3D: Questi modelli, come Shaper, possono creare asset 3D e oggetti di gioco da input testuale.

5. Modelli da testo a compiti: Questi modelli sono addestrati per eseguire compiti specifici, come riassumere e-mail o rispondere a domande, in base all'input testuale.

I modelli di linguaggio su larga scala (LLM) sono un sottoinsieme dell'apprendimento profondo che vengono pre-addestrati su grandi quantità di dati e successivamente perfezionati per applicazioni specifiche. Ciò consente a organizzazioni più piccole di sfruttare la potenza di questi modelli senza dover sviluppare i propri da zero.

La distinzione chiave tra IA generativa e LLM è che i modelli generativi possono creare nuovi contenuti, mentre gli LLM vengono utilizzati principalmente per attività come classificazione, risposta alle domande e generazione di testo.

I modelli di linguaggio su larga scala (LLM) sono un sottoinsieme dell'apprendimento profondo, che è un tipo di apprendimento automatico. Gli LLM vengono pre-addestrati su una vasta quantità di dati, tipicamente testo, per risolvere problemi linguistici comuni come la classificazione del testo, la risposta alle domande, il riassunto di documenti e la generazione di testo.

Dopo questo pre-addestramento iniziale, gli LLM possono essere perfezionati su set di dati più piccoli e specifici per risolvere problemi più specializzati. Ad esempio, un ospedale potrebbe perfezionare un LLM pre-addestrato con i propri dati medici per migliorare l'accuratezza della diagnosi da raggi X e altri test.

Questo approccio è vantaggioso perché consente a istituzioni più piccole, come aziende al dettaglio, banche e ospedali, di sfruttare le potenti capacità degli LLM senza dover sviluppare i propri modelli da zero, il che può richiedere molte risorse.

La distinzione chiave tra LLM e IA generativa è che gli LLM sono generalmente pre-addestrati per risolvere attività linguistiche comuni, mentre i modelli di IA generativa sono addestrati per generare nuovi contenuti originali come testo, immagini o audio.

In sintesi, gli LLM sono uno strumento potente che può essere perfezionato per una vasta gamma di applicazioni, rendendoli un asset prezioso per le organizzazioni che non hanno le risorse per sviluppare i propri modelli linguistici.

In questa panoramica concisa, abbiamo coperto i concetti e le relazioni chiave nel campo dell'intelligenza artificiale. Siamo partiti dalla definizione ampia dell'IA come campo di studio, per poi approfondire i sottocampi dell'apprendimento automatico, dell'apprendimento profondo e dei modelli di linguaggio su larga scala.

Abbiamo esplorato le differenze tra l'apprendimento supervisionato e non supervisionato, nonché la potenza dell'apprendimento semi-supervisionato utilizzando reti neurali profonde. Abbiamo anche discusso la distinzione tra modelli discriminativi e generativi, e come quest'ultimi possano creare nuovi contenuti come testo, immagini e video.

Infine, abbiamo evidenziato l'importanza dei modelli di linguaggio su larga scala (LLM) e come vengano pre-addestrati su vasti set di dati e successivamente perfezionati per applicazioni specifiche, consentendo a organizzazioni più piccole di sfruttare potenti capacità di IA.

Questa panoramica dovrebbe fornire una solida base per comprendere i componenti chiave dell'intelligenza artificiale e come si relazionano alle applicazioni pratiche come ChatGPT e Google Bard. Ricorda, il corso completo di Google AI è disponibile gratuitamente e puoi navigare facilmente tra le sezioni specifiche utilizzando i timestamp dei video.