Come funzionano ChatGPT e Claude - Gli LLM spiegati da zero
Bernardo Mascellani AI
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Come funzionano ChatGPT e Claude - Gli LLM spiegati da zero
59 просмотров · 9 дней назад
Bernardo Mascellani AI
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Come funzionano davvero ChatGPT, Claude e gli altri modelli di intelligenza artificiale?
Quando scriviamo una domanda a ChatGPT, in pochi secondi riceviamo una risposta che sembra scritta da una persona. Ma dietro quella risposta non c’è magia e, soprattutto, non c’è un essere umano digitale che “pensa” come noi.
In questo video partiamo completamente da zero e apriamo la scatola nera degli LLM per capire cosa succede realmente al suo interno.
Parleremo di token, embedding, vettori, parametri, Transformer, self-attention, layer, residual connection, addestramento, backpropagation, contesto, sampling, quantizzazione, Mixture of Experts e molto altro.
Alla fine del video avrai un modello mentale molto più chiaro di cosa succede dal momento in cui scrivi una frase fino al momento in cui l’AI genera la risposta, token dopo token.
Se utilizzi l’intelligenza artificiale per lavoro, studio o semplicemente per curiosità, capire come funziona sotto il cofano ti aiuterà anche a utilizzarla molto meglio.
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📚 Video utili:
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Indice dei contenuti:
00:00 Introduzione
01:08 Partiamo da qui
02:25 Come far capire a un computer le parole?
07:05 Come distinguere un token dall’altro (embedding)
12:57 Un enorme problema di contesto
16:11 Tre parametri fondamentali (l’attenzione del modello)
20:03 Feed Forward network
25:29 I LAYER di un modello
29:07 I PARAMETRI di un modello
33:00 Similarità con il cervello umano
34:49 Differenza fra parametri i contesto
36:57 Come si trovano i parametri di un modello?
41:09 BACKPROPAGATION
46:07 Quali sono i problemi dell’allenamento
48:55 Cosa succede quando facciamo una richiesta a un LLM
52:24 Temperatura di un modello
55:39 FINESTRA DI CONTESTO di un modello
58:31 NON confondete queste 4 cose di un LLM
01:00:52 Come rendere un LLM più efficiente
01:02:55 QUANTIZZAZIONE di un LLM
01:08:20 Perché gli LLM dicono cose FALSE? ALLUCINAZIONE
01:10:36 Come ridurre gli errori
01:14:00 Strumenti esterni al modello
01:15:22 RAG
01:16:53 Agenti AI
01:18:09 Riassunto di tutto quello che fa un LLM
01:20:46 Conclusioni e saluti