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CHI HA PAURA DELL’INTELLIGENZA ARTIFICIALE?

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  CHI HA PAURA DELL’INTELLIGENZA ARTIFICIALE? DAL SOFTWARE GENERATIVO AGLI AGENTI, DALLA MEDICINA ALLA ROBOTICA: CHE COSA L’AI SA GIÀ FARE, DOVE STA ANDANDO E QUALI RISCHI DOBBIAMO PRENDERE SUL SERIO Ogni tecnologia realmente trasformativa produce due errori speculari. Il primo consiste nel sottovalutarla, considerandola una moda destinata a rientrare. Il secondo consiste nel sopravvalutarla, attribuendole capacità che ancora non possiede e trasformando una tecnologia in una mitologia. Nel 2026 l’intelligenza artificiale si trova esattamente fra questi due estremi. Non è più ragionevole descriverla come un semplice chatbot evoluto; è altrettanto poco ragionevole presentarla come una mente universale prossima a sostituire l’essere umano in ogni attività. La questione interessante, per chi lavora nell’informatica, nella ricerca, nell’impresa o nelle professioni ad alta intensità di conoscenza, non è dunque stabilire se essere ottimisti o pessimisti. È capire che cosa stia realmente c...

Corso di Prompt Engineering: 1 Fondamenti teorici

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1 Fondamenti Teorici del Prompt Engineering Durata: 2h Obiettivo: Comprendere le basi concettuali che guidano il funzionamento dei modelli generativi per interagire in modo consapevole, strategico e replicabile. 🧠 1. Architettura e comportamento dei modelli generativi ▶️ Transformer Architecture Tutti i LLM (Large Language Models) si basano sull’architettura Transformer , introdotta nel paper "Attention Is All You Need" . Questa struttura utilizza: Encoder-decoder (traduzione, sintesi) Solo decoder (GPT, Claude, LLaMa): genera testo predicendo il token successivo in una sequenza. ▶️ Modelli principali a confronto Modello Architettura Punto di forza Contesto max GPT-3.5 Decoder-only Risposte rapide, buona sintesi ~4K token GPT-4 Decoder-only Precisione, logica, stile narrativo fino a 128K token Claude 3.5 Mixture of Experts Comprensione contestuale elevata, analisi documentale fino a 200K token Mistral Decoder-only open source Adat...

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