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Context engineering

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  Negli ultimi mesi, chi lavora con i modelli linguistici ha iniziato a notare uno spostamento sottile ma significativo: il problema non è più cosa scrivere nel prompt , ma cosa mettere nel contesto . È la differenza tra dare un'istruzione ben formulata e costruire l'intero ambiente informativo in cui un modello deve operare — memoria, strumenti, cronologia, vincoli, stato del sistema. Si parla ormai apertamente di context engineering come disciplina distinta dal prompt engineering, e la distinzione non è solo terminologica. 🔹 1. Il prompt come istruzione, il contesto come ambiente Un prompt ben scritto ottimizza una singola interazione. Il contesto, invece, è tutto ciò che il modello "vede" prima di rispondere: documenti recuperati, risultati di strumenti, conversazioni pregresse, regole di sistema, persino la cronologia di errori già commessi in quella sessione. Con l'adozione crescente di agenti che lavorano su compiti lunghi — scrivere codice, orchestrare...

Corso di Reti Neurali per il Machine Learning: 5 Reti ricorrenti e sequenziali (RNN, LSTM, GRU)

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Reti ricorrenti e sequenziali (RNN, LSTM, GRU) 1. Modelli per dati sequenziali Le reti ricorrenti sono progettate per gestire dati che hanno un ordine o una sequenza temporale: Serie temporali: previsioni su dati che cambiano nel tempo (es. mercato finanziario, sensori) Testi e linguaggio: elaborazione di frasi, traduzione automatica, analisi del sentiment 2. Problemi e architetture avanzate Reti RNN tradizionali soffrono del problema del vanishing gradient , che rende difficile apprendere dipendenze a lungo termine. Soluzioni: LSTM: Long Short-Term Memory, gestisce efficacemente dipendenze lunghe GRU: Gated Recurrent Unit, versione semplificata ed efficiente di LSTM 3. Applicazioni in NLP Traduzione automatica : convertire testi da una lingua all’altra Analisi del sentiment : capire emozioni e opinioni nei testi Previsione di sequenze : completamento automatico di frasi o serie temporali 4. Introduzione alle attention mechanism Le...

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