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=== Apprendimento Automatico (Machine Learning) === | |||
Un sottoinsieme dell'[[Intelligenza Artificiale]] che permette ai sistemi di imparare dai dati, identificare pattern e prendere decisioni con un intervento umano minimo. | Un sottoinsieme dell'[[Intelligenza Artificiale]] che permette ai sistemi di imparare dai dati, identificare pattern e prendere decisioni con un intervento umano minimo. | ||
=== Architettura Transformer === | |||
Un'architettura di rete neurale introdotta da Google nel 2017, diventata fondamentale per l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP). È alla base di molti modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) come [[GPT-3]], [[GPT-4]] e [[Google Gemini]], grazie alla sua capacità di elaborare sequenze di dati in parallelo attraverso meccanismi di "attenzione". | Un'architettura di rete neurale introdotta da Google nel 2017, diventata fondamentale per l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP). È alla base di molti modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) come [[GPT-3]], [[GPT-4]] e [[Google Gemini]], grazie alla sua capacità di elaborare sequenze di dati in parallelo attraverso meccanismi di "attenzione". | ||
=== Dataset === | |||
Un insieme di dati strutturati e organizzati, utilizzato per addestrare modelli di [[Apprendimento Automatico]] e [[Intelligenza Artificiale]]. La qualità e la dimensione del dataset sono cruciali per le prestazioni del modello. | Un insieme di dati strutturati e organizzati, utilizzato per addestrare modelli di [[Apprendimento Automatico]] e [[Intelligenza Artificiale]]. La qualità e la dimensione del dataset sono cruciali per le prestazioni del modello. | ||
=== GPT-3 / GPT-4 === | |||
Acronimo di "Generative Pre-trained Transformer". Sono modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) sviluppati da [[OpenAI]], noti per la loro capacità di generare testo estremamente coerente e simile a quello umano. Sono le architetture fondamentali su cui si basa [[ChatGPT]]. | Acronimo di "Generative Pre-trained Transformer". Sono modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) sviluppati da [[OpenAI]], noti per la loro capacità di generare testo estremamente coerente e simile a quello umano. Sono le architetture fondamentali su cui si basa [[ChatGPT]]. | ||
=== IA Generativa (Generative AI) === | |||
Un tipo di [[Intelligenza Artificiale]] capace di creare nuovi contenuti (testo, immagini, audio, video, codice) che non esistevano in precedenza, basandosi sui pattern appresi da vasti [[Dataset]]. Esempi includono [[ChatGPT]] e [[DALL-E]]. | Un tipo di [[Intelligenza Artificiale]] capace di creare nuovi contenuti (testo, immagini, audio, video, codice) che non esistevano in precedenza, basandosi sui pattern appresi da vasti [[Dataset]]. Esempi includono [[ChatGPT]] e [[DALL-E]]. | ||
=== Intelligenza Artificiale Generale (AGI - Artificial General Intelligence) === | |||
Un tipo ipotetico di [[Intelligenza Artificiale]] che possiede la capacità di comprendere, imparare e applicare l'intelligenza a una vasta gamma di problemi, in modo simile a un essere umano, piuttosto che essere limitata a un compito specifico. | Un tipo ipotetico di [[Intelligenza Artificiale]] che possiede la capacità di comprendere, imparare e applicare l'intelligenza a una vasta gamma di problemi, in modo simile a un essere umano, piuttosto che essere limitata a un compito specifico. | ||
=== Modello di Linguaggio di Grande Scala (LLM - Large Language Model) === | |||
Una classe di modelli di [[Apprendimento Automatico]] addestrati su enormi quantità di dati testuali per comprendere, generare e manipolare il linguaggio umano. Sono alla base di applicazioni conversazionali come [[ChatGPT]]. | Una classe di modelli di [[Apprendimento Automatico]] addestrati su enormi quantità di dati testuali per comprendere, generare e manipolare il linguaggio umano. Sono alla base di applicazioni conversazionali come [[ChatGPT]]. | ||
=== OpenAI === | |||
Un'organizzazione di ricerca sull'[[Intelligenza Artificiale]] nota per lo sviluppo di modelli all'avanguardia come [[ChatGPT]], [[DALL-E]] e la serie [[GPT]]. La sua missione è garantire che l'Intelligenza Artificiale Generale avvantaggi tutta l'umanità. | Un'organizzazione di ricerca sull'[[Intelligenza Artificiale]] nota per lo sviluppo di modelli all'avanguardia come [[ChatGPT]], [[DALL-E]] e la serie [[GPT]]. La sua missione è garantire che l'Intelligenza Artificiale Generale avvantaggi tutta l'umanità. | ||
=== Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) === | |||
Una tecnica di addestramento utilizzata per affinare i modelli di [[Intelligenza Artificiale]], in particolare i modelli di linguaggio. Implica l'uso del feedback umano per guidare il modello verso la generazione di risposte più utili, pertinenti e sicure. | Una tecnica di addestramento utilizzata per affinare i modelli di [[Intelligenza Artificiale]], in particolare i modelli di linguaggio. Implica l'uso del feedback umano per guidare il modello verso la generazione di risposte più utili, pertinenti e sicure. | ||
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Versione delle 21:49, 26 lug 2025
Il Glossario AI è una risorsa per comprendere i termini e i concetti fondamentali nel campo dell'Intelligenza Artificiale. Qui troverai definizioni chiare e concise per aiutarti a navigare nel mondo dell'IA.
Termini del Glossario
Apprendimento Automatico (Machine Learning)
Un sottoinsieme dell'Intelligenza Artificiale che permette ai sistemi di imparare dai dati, identificare pattern e prendere decisioni con un intervento umano minimo.
Architettura Transformer
Un'architettura di rete neurale introdotta da Google nel 2017, diventata fondamentale per l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP). È alla base di molti modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) come GPT-3, GPT-4 e Google Gemini, grazie alla sua capacità di elaborare sequenze di dati in parallelo attraverso meccanismi di "attenzione".
Dataset
Un insieme di dati strutturati e organizzati, utilizzato per addestrare modelli di Apprendimento Automatico e Intelligenza Artificiale. La qualità e la dimensione del dataset sono cruciali per le prestazioni del modello.
GPT-3 / GPT-4
Acronimo di "Generative Pre-trained Transformer". Sono modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) sviluppati da OpenAI, noti per la loro capacità di generare testo estremamente coerente e simile a quello umano. Sono le architetture fondamentali su cui si basa ChatGPT.
IA Generativa (Generative AI)
Un tipo di Intelligenza Artificiale capace di creare nuovi contenuti (testo, immagini, audio, video, codice) che non esistevano in precedenza, basandosi sui pattern appresi da vasti Dataset. Esempi includono ChatGPT e DALL-E.
Intelligenza Artificiale Generale (AGI - Artificial General Intelligence)
Un tipo ipotetico di Intelligenza Artificiale che possiede la capacità di comprendere, imparare e applicare l'intelligenza a una vasta gamma di problemi, in modo simile a un essere umano, piuttosto che essere limitata a un compito specifico.
Modello di Linguaggio di Grande Scala (LLM - Large Language Model)
Una classe di modelli di Apprendimento Automatico addestrati su enormi quantità di dati testuali per comprendere, generare e manipolare il linguaggio umano. Sono alla base di applicazioni conversazionali come ChatGPT.
OpenAI
Un'organizzazione di ricerca sull'Intelligenza Artificiale nota per lo sviluppo di modelli all'avanguardia come ChatGPT, DALL-E e la serie GPT. La sua missione è garantire che l'Intelligenza Artificiale Generale avvantaggi tutta l'umanità.
Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)
Una tecnica di addestramento utilizzata per affinare i modelli di Intelligenza Artificiale, in particolare i modelli di linguaggio. Implica l'uso del feedback umano per guidare il modello verso la generazione di risposte più utili, pertinenti e sicure.
