Negli ultimi tempi, il linguaggio legato all’intelligenza artificiale ha acquisito una crescente rilevanza, diventando parte integrante del vocabolario quotidiano. Termini come LLM, AI generativa, rete neurale e altri sono ora diffusi anche tra gli utenti comuni. Comprendere questi concetti basilari è fondamentale per chiunque desideri avvicinarsi a questa tecnologia innovativa.
Concetti base: le fondamenta dell’AI
Iniziamo ad analizzare i termini più diffusi nel campo dell’intelligenza artificiale.
Intelligenza Artificiale (AI): Rappresenta il termine più ampio e generale, riferendosi alla tecnologia in grado di “simulare” l’intelligenza umana attraverso apprendimento, problem-solving e capacità decisionali.
Apprendimento Automatico (ML): Costituisce un elemento chiave dell’AI. Si tratta del processo mediante il quale un computer apprende dai dati senza necessità di programmazione specifica per ogni scenario.
Deep Learning (DL): Forma specializzata di ML che utilizza strutture complesse note come reti neurali per elaborare i dati in molteplici strati, simile al funzionamento del cervello umano.
Rete Neurale: La struttura sottostante di un modello di deep learning, composta da strati interconnessi di “nodi” che collaborano per elaborare informazioni, affinando i dati ad ogni livello.
AI Generativa (GenAI): Un tipo di AI capace di creare contenuti originali. Questo include testi, immagini, musica e codice informatico.
- Intelligenza Artificiale (AI)
- Apprendimento Automatico (ML)
- Deep Learning (DL)
- Rete Neurale
- AI Generativa (GenAI)
Il processo di costruzione dei modelli AI
I seguenti termini descrivono la creazione e l’addestramento dei modelli AI.
Modello: L’algoritmo addestrato stesso, contenente la “conoscenza” dell’AI pronta a fare previsioni o generare contenuti.
Dataset: L’intera collezione di dati utilizzata per addestrare un’AI; rappresenta la biblioteca delle informazioni da cui il modello apprende.
Addestramento del Modello: L’intero processo che consiste nell’alimentare un modello AI con dati per insegnargli un compito specifico.
- Modello
- Dataset
- Addestramento del Modello
Linguaggio del chatbot: comunicare con l’AI
I seguenti termini risultano particolarmente utili durante l’interazione con un’AI conversazionale.
A arte e scienza della creazione di prompt efficaci per ottenere risposte ottimali da un modello AI.Punteggio:L’unità minima di informazione elaborata da un modello AI; può essere una parola o persino un segno di punteggiatura.
- Punteggio
Terminologia tecnica e avanzata: approfondire l’argomento
I seguenti termini offrono uno sguardo sulle meccaniche dei modelli AI.
Parametri: strong >Le impostazioni interne che un modello AI regola durante l’addestramento; misurano generalmente la dimensione degli LLM in base al numero di parametri stessi.
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Vettori Embedding: strong > Un modo per rappresentare parole e immagini come vettori numerici; consente all’IA di comprendere relazioni tra diverse informazioni. p >
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ul >Conclusione: navigare nel mondo dell’IA
Con la comprensione dei termini presentati, si è pronti a esplorare il mondo in rapida evoluzione dell’intelligenza artificiale. Questa tecnologia offre notevoli opportunità ed è essenziale conoscere il suo linguaggio per utilizzarla in modo efficace. p >
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