Comprendere le basi dell'IA: Prompt, Modello, IA Generativa

La comprensione dei termini fondamentali legati all'intelligenza artificiale è essenziale per poter utilizzare efficacemente queste tecnologie. In questo contesto, ci concentreremo sui termini chiave come "Prompt", "Modello" e "Generative AI". La spiegazione avverrà in un linguaggio chiaro e semplice, per darti subito una panoramica. Inoltre, avrai l'opportunità di vivere una demo dal vivo in ChatGPT e Midjourney, che ti mostrerà come applicare praticamente questi termini.

Scoperte principali

• Un prompt è il testo che inserisci in uno strumento di intelligenza artificiale per ricevere una risposta.
• Un modello è un sistema di intelligenza artificiale addestrato che ha imparato a svolgere compiti specifici.
• L'intelligenza artificiale generativa crea nuovi contenuti come testi, immagini e musica basati sui tuoi prompt.

Importanza di un Prompt

Il termine "prompt" è cruciale quando si lavora con l'intelligenza artificiale. Immagina di essere in un ristorante e di fornire al cameriere il tuo ordine. Il tuo prompt, in questo caso, è l'ordine che invii all'AI. La definizione è semplice: un prompt è il testo che inserisci per ottenere qualsiasi tipo di risposta o output dall'AI.

Ad esempio, se richiedi a ChatGPT un post su Instagram con consigli sul lavoro da casa, questo è il tuo prompt. Più chiaro e preciso formuli questo, migliore sarà il risultato. Un prompt generico come "lavoro da casa" è molto vago, mentre un prompt specifico come "Scrivi un post su Instagram informale con cinque consigli per lavorare in modo ergonomico da casa" è molto più efficace.

Il Modello

Passiamo al prossimo termine: il modello. Un modello è il cuore dell'AI e, in un certo senso, il motore che elabora i tuoi prompt. È un sistema di intelligenza artificiale addestrato che è stato alimentato con grandi quantità di dati, tra cui libri, siti web e molte altre fonti.

Il funzionamento è determinato dai parametri e da un'interfaccia. I parametri sono i miliardi di valori che il modello apprende durante l'addestramento. Quando inserisci il tuo prompt, il modello utilizza questi parametri per generare un output appropriato. Ad esempio: ChatGPT è un modello linguistico che ha imparato a interpretare la struttura e il significato della lingua e a formare nuove frasi.

Intelligenza Artificiale Generativa

Quando parliamo di intelligenza artificiale generativa, ci riferiamo a sistemi in grado di creare nuovi contenuti. Questi possono essere testi, immagini, audio e persino musica. I modelli di intelligenza artificiale generativa producono risultati creativi basati sui prompt. A differenza dell' "AI di riconoscimento", che analizza solo, l'AI generativa produce nuovi dati e testi che non esistevano prima.

Un esempio: ChatGPT può scrivere testi, mentre Midjourney può generare immagini da descrizioni. Queste tecnologie variano notevolmente nelle loro capacità e aree di applicazione, motivo per cui comprendere i termini è essenziale per scegliere la tecnologia giusta per il tuo progetto.

Altri Termini Importanti

Un altro aspetto importante sono termini come addestramento e inferenza.

• L'addestramento è il processo complesso in cui un modello impara.
• L'inferenza si riferisce al processo in cui il modello addestrato fornisce risposte ai tuoi prompt.

In aggiunta, ci sono parametri e iperparametri: i parametri sono i valori che un modello apprende durante l'addestramento, mentre gli iperparametri sono le impostazioni che vengono definite prima dell'addestramento, come ad esempio il tasso di apprendimento e la quantità di dati.

Il concetto di fine-tuning è anche essenziale. Si riferisce all'ulteriore addestramento di un modello esistente su dati specifici per ottimizzarne le prestazioni per applicazioni particolari — ad esempio, per il riconoscimento di immagini mediche o testi giuridici.

Applicazione dell'AI nella Pratica

Adesso passiamo all'applicazione pratica di tutti questi concetti teorici. Innanzitutto, generiamo un semplice prompt. Scriviamo un'email a un cliente per presentare un'offerta per la gestione dei social media.

Un semplice prompt potrebbe essere: "Scrivi un'email a un cliente con un'offerta per la gestione dei social media." Tuttavia, questo non è ancora ottimale. Ora ottimizziamo questo prompt. Lo formuliamo in modo più preciso e aggiungiamo informazioni specifiche — come il nome del cliente e dettagli sull'offerta.

Un prompt ottimizzato potrebbe quindi essere: "Formula un'email cordiale e professionale per [Nome Cliente], in cui presenti un'offerta per la gestione mensile dei social media, inclusi tre post a settimana. Sottolinea il valore aggiunto e chiedi feedback."

Con questo prompt specifico otteniamo un risultato molto migliore, che è su misura per le esigenze del cliente. In questo modo, i testi per l'email al cliente sono stati creati.

Adesso abbiamo bisogno di un'immagine di intestazione adeguata per la nostra email. Qui useremo Midjourney e inseriremo anche un prompt preciso per generare l'immagine.

In passato, l'uso di Midjourney era limitato ai server Discord, ma ora ci sono interfacce utente amichevoli che semplificano il processo. Puoi generare la tua immagine semplicemente descrivendo il contenuto desiderato e verrà creato il risultato.

Riepilogo – Spiegazione dei Termini AI Resa Semplice: Prompt, Modello e Intelligenza Artificiale Generativa

Un prompt è l'input e più è preciso, migliore sarà il risultato. Il modello funge da motore di apprendimento con miliardi di parametri, mentre l'intelligenza artificiale generativa crea contenuti in vari formati. Una migliore comprensione di termini come "addestramento", "inferenza" e "fine-tuning" ti aiuterà a ottimizzare e utilizzare i sistemi in modo mirato. Nella demo dal vivo hai visto come un semplice esempio possa essere ulteriormente affinato per ottenere risultati precisi ed efficaci.

Se hai domande, sono a tua disposizione. Presumo che ora tu abbia una chiara comprensione dei termini centrali dell'intelligenza artificiale. Nel prossimo capitolo ci concentreremo sul Prompt Engineering, dove imparerai come progettare i prompt in modo che le tue uscite AI siano adeguate fin dall'inizio.