Esplorare l’intelligenza artificiale: idee di progetti di deep learning

L’intelligenza artificiale sta riscuotendo un enorme interesse nell’ultimo periodo. L’applicazione di modelli di deep learning e IA a scenari reali ha aperto nuovi orizzonti. Per generare dei modelli per le nostre applicazioni abbiamo però bisogno di dati su cui addestrare questi modelli. Esploriamo alcune idee che ci potrebbero permettere di creare nuove applicazioni e servizi.

Prompt engineering: tecniche di prompting [parte 2]

Le tecniche proposte dall’ingegneria dei prompt permettono di svolgere compiti anche molto complessi. Alcune di esse, come zero-shoot, few shoot e Chain-of-Thought (CoT), riescono a fornire risultati ottimi in alcuni contesti. Laddove però i modelli hanno delle limitazioni si può ovviare con tecniche ancora più avanzate come Self-Consistency, Generated Knowledge e Tree of Thoughts.

Prompt engineering: tecniche di prompting [parte 1]

L’ingegneria dei prompt permette di ottimizzare i risultati ottenuti agendo solamente su ciò che viene fornito ai LLM. Negli ultimi anni si sono proposte diverse tecniche per strutturare in modo opportuno i prompt per risolvere task anche complessi senza dover riaddestrare il modello iniziale. Vedremo alcune tecniche semplici come zero-shoot, few shoot e Chain-of-Thought (CoT).

LLM: Esempi di Prompt

La creazione dei prompt per i modelli LLM, come ChatGPT, può considerasi una nuova arte. Dalla strutturazione delle domande all’utilizzo del contesto, è possibile migliorare l’esperienza di conversazione ed estrarre il massimo valore dalle interazioni con gli LLM. Mediante esempi pratici vedremo come strutturare al meglio i prompt per generare conversazioni coinvolgenti e significative con l’AI in base al compito prefissato.

Ingegneria dei prompt

L’avvento di ChatGPT e dei modelli LLM (Large Language Models) ha rivoluzionato il mondo. Quasi tutti i settori hanno subito una rivoluzione e stanno adottando questi potenti mezzi dell’intelligenza artificiale per costruire nuovi strumenti e servizi. Ma come si costruiscono i prompt, ossia le istruzioni, per far generare a questi modelli ciò che ci interessa? L’ingegneria dei prompt è la disciplina che si occupa proprio di questo aspetto. Scopriamo alcuni suggerimenti per migliorare le nostre richieste ai tool di intelligenza artificiale.

Clustering gerarchico: come funziona

Gli algoritmi di clustering permettono di raggruppare i dati in base alle loro caratteristiche intrinseche. Esistono molti algoritmi che sono stati sviluppati negli anni. Il clustering gerarchico, grazie ad una rappresentazione grafica chiamata dendrogramma permette di visualizzare in modo immediato la composizione dei clusters e interpretare le loro caratteristiche. Scopriamo, passo passo, il suo funzionamento e come interpretare i risultati ottenuti.

K-Means: come funziona

Gli algoritmi di clustering permettono di raggruppare i dati in base alle loro caratteristiche intrinseche. Esistono molti algoritmi che sono stati sviluppati negli anni. Il K-Means è quello sicuramente più popolare e semplice. Scopriamo, passo passo, come questo metodo riesce ad individuare cluster di dati usando solo il numero di gruppi che devono essere estratti.

DBSCAN: come funziona

Gli algoritmi di clustering permettono di raggruppare i dati in base alle loro caratteristiche intrinseche. Esistono molti algoritmi che sono stati sviluppati negli anni. Tra quelli più famosi non possiamo dimenticare il DBSCAN. Scopriamo, passo passo, come questo metodo riesce ad individuare cluster di dati di qualsiasi forma e dimensione grazie a soli due parametri.

Design with MongoDB

Design with MongoDB!!!

Buy the new book that will help you to use MongoDB correctly for your applications. Available now on Amazon!