Termini dell'IA spiegati in modo semplice: Da Prompt a IA Generativa

Immer più nel entusiasmante mondo dell'Intelligenza Artificiale! In questa guida scoprirai quali termini centrali dovresti conoscere per sfruttare appieno il potenziale degli strumenti di AI. Che tu sia un principiante o già un po' più esperto, le spiegazioni chiare su termini come "Prompt", "Modello" e "Generative AI" ti aiuteranno a approfondire le tue conoscenze. Come se non bastasse, alla fine avrai anche uno sguardo pratico sull'applicazione di questi termini con una demo dal vivo.

Principali risultati

• Un Prompt è la richiesta che invii all'AI. Più è precisa, migliore sarà la risposta.
• Un modello è il sistema AI addestrato che elabora queste richieste.
• Generative AI è la categoria di AI in grado di creare nuovi contenuti.

Guida passo-passo

Che cos'è un Prompt?

Un Prompt è il tuo ordine personale all'AI. Immagina di essere in un ristorante e di fare il tuo ordine. Nel mondo dell'AI, un Prompt è il testo che digiti in uno strumento AI per ricevere una risposta appropriata o un risultato desiderato. Ad esempio: "Scrivi un post su Instagram con consigli sul lavoro da casa".

Per ottimizzare la qualità delle tue risposte, dovresti cercare di formulare il tuo Prompt in modo chiaro e preciso. Invece di digitare semplicemente "Lavoro da casa", potresti formulare un ordine specifico, come: "Scrivi un post su Instagram informale con cinque consigli per lavorare in modo ergonomico da casa".

Che cos'è un modello?

Il modello è il cuore dell'applicazione AI. È il motore che elabora gli input. Un modello è un sistema AI addestrato che è stato alimentato con enormi quantità di dati, comprese libri e siti web. Fondamentalmente, il modello impara a riconoscere schemi e a svolgere compiti come la generazione di testo o il riconoscimento di immagini.

Ogni modello viene addestrato con miliardi di parametri che aiutano a rappresentare le relazioni nel testo. Quando digiti il tuo Prompt, questi parametri utilizzano le informazioni addestrate per generare un output appropriato. Un esempio è ChatGPT-4, un modello linguistico che ha imparato a comprendere il linguaggio umano e a formare nuove frasi.

Generative AI

Generative AI si riferisce ai sistemi AI in grado di creare nuovi contenuti, sia sotto forma di testo, immagini, musica o audio. A differenza delle cosiddette AI di riconoscimento, che analizzano dati esistenti, una generative AI produce nuovi dati che non sono mai esistiti. Si basa su informazioni precedentemente apprese e ti offre la possibilità di lavorare in modo creativo.

Alcune applicazioni note sono ChatGPT, che genera testi, DALL-E e Midjourney, che creano immagini da descrizioni, e Jukebox di OpenAI, che può comporre interi brani musicali. Ciò apre entusiasmanti possibilità nella progettazione creativa e nella creazione di contenuti.

Training e Inference

Qual è la differenza tra Training e Inference? Sono due processi centrali nello sviluppo dell'AI. Il training è il processo complesso in cui il modello impara. Durante questo tempo, il modello viene alimentato con enormi set di dati e ottimizzato. L'inferenza, invece, si riferisce al momento in cui il modello addestrato risponde ai tuoi Prompts.

Parametri vs. Iperparametri

Nell'AI si fa distinzione tra parametri e iperparametri. I parametri sono i valori che il modello impara durante il training, mentre gli iperparametri vengono definiti in anticipo per controllare il processo di apprendimento. Ad esempio, determinano quanto rapidamente un modello viene addestrato su un set di dati.

Set di dati e Fine-Tuning

Un set di dati è l'intera quantità di dati utilizzata per addestrare un modello. I contenuti possono consistere in testi, immagini, audio e molte altre fonti. È importante menzionare anche il fine-tuning, ovvero l'addestramento mirato di un modello con dati specifici per casi d'uso particolari.

Un esempio di fine-tuning sarebbe un modello specificamente addestrato su testi legali o medici, in modo da funzionare eccezionalmente bene in quel particolare ambito.

Applicazione pratica

Con le conoscenze apprese su Prompts, modelli e generative AI, ora puoi formulare richieste mirate e di alta qualità alle applicazioni AI. Il seguente esempio mostra come trasformare un Prompt semplice in un Prompt efficace per ottenere risultati migliori.

Per prima cosa, utilizza un Prompt semplice: "Scrivimi un'e-mail a un cliente con un'offerta per i social media." Questo è molto generico e probabilmente produrrà risultati insufficienti.

Ora ottimizziamo il Prompt: "Formula un'e-mail cordiale e professionale a [Nome del cliente], in cui proponi un'offerta per la gestione dei social media mensile con tre post a settimana. Sottolinea il valore aggiunto e chiedi un feedback." Grazie a questa specificazione, otterrai un risultato notevolmente migliorato.

Se desideri visualizzare l'offerta, puoi utilizzare Midjourney per creare un'immagine di intestazione appropriata. Questo può aiutare a rendere l'e-mail più attraente e a presentare il contenuto in modo accattivante per il destinatario.

Riassunto – Assistenti ChatGPT: Definizione di termini AI spiegati in modo semplice

In questa guida hai appreso che cos'è un Prompt, come funzionano i modelli e che cosa significa generative AI. Ora conosci le differenze tra training e inference, così come tra parametri e iperparametri. Inoltre, hai compreso l'importanza dei set di dati e del fine-tuning. L'applicazione pratica dei termini ti mostra come rendere le tue richieste all'AI più efficaci e ottenere risultati di alta qualità.