Dopo aver esplorato le basi di LangChain e il suo potente abbinamento con Python nei nostri precedenti articoli, è tempo di addentrarci in una caratteristica che eleva il livello dei nostri chatbot o agenti: la memoria. Ebbene si, proprio come noi "esseri umani o animali" possiamo dare ai chatbot o agli agenti autonomi una memoria, la quale può essere di diversi tipi e funzioni. L'integrazione della memoria nei chatbot non solo li rende più intelligenti, ma li rende anche più naturali e utili per gli utenti. In questo articolo, esploreremo come LangChain e Python possono essere utilizzati per integrare la memoria nei chatbot, permettendo loro di ricordare le interazioni passate e di fornire risposte più contestualizzate e pertinenti. Analizzeremo la documentazione ufficiale di LangChain, illustrando passo dopo passo come implementare la memoria nei tuoi chatbot Cos'è la memoria in LangChain e Python? La memoria è un elemento fondamentale quando si tratta di chatbot. Ma cosa significa esattamente? Bene, in LangChain, la memoria è strettamente legata al concetto di stato. Quando un utente interagisce con un modello di linguaggio, queste interazioni vengono catturate e storicizzate. Questo processo di cattura e conservazione delle informazioni è essenzialmente ciò che costituisce la memoria in LangChain. Ora, potresti chiederti: "Come può essere utilizzata questa memoria?" LangChain offre due modi principali per utilizzare la memoria. Uno è attraverso le funzioni autonome, che estraggono informazioni da una sequenza di messaggi. L'altro è attraverso l'uso della memoria all'interno di una catena, che discuteremo più avanti. Inoltre, la memoria può restituire diverse forme di informazione. Ad esempio, potrebbe restituire gli N messaggi più recenti oppure un riassunto di tutti i messaggi precedenti. Questa informazione può essere una stringa o una lista di messaggi. Ecco un esempio di codice Python che mostra come creare una struttura di memoria base: from langchain.memory import ChatMessageHistory # Crea una nuova istanza di ChatMessageHistory history = ChatMessageHistory() # Aggiungi un messaggio dell'utente e un messaggio dell'IA alla storia history.add_user_message("Ciao!") history.add_ai_message("Salve, come posso aiutarti oggi?") # Stampa la storia dei messaggi print(history.messages) ChatMessageHistory: Gestione dei messaggi In LangChain, la gestione dei messaggi avviene tramite la classe ChatMessageHistory. Questa classe è un componente fondamentale del modulo di memoria ed è responsabile della registrazione e della gestione dei messaggi scambiati durante una conversazione tra l'utente e l'IA. È importante notare che questa classe è utilizzata non solo per conservare i messaggi, ma anche per fornire metodi per aggiungere nuovi messaggi alla conversazione e per estrarre tutti i messaggi esistenti. L'uso di ChatMessageHistory inizia con la creazione di una nuova istanza della classe. Questa nuova istanza rappresenta una conversazione vuota pronta a contenere messaggi. A partire da qui, l'interazione con ChatMessageHistory avviene principalmente attraverso due metodi: add_user_message e add_ai_message. Questi metodi permettono rispettivamente di aggiungere un messaggio dell'utente e un messaggio dell'IA alla conversazione. Ogni messaggio aggiunto alla conversazione viene memorizzato in un formato specifico. I messaggi dell'utente vengono memorizzati come istanze della classe HumanMessage, mentre i messaggi dell'IA vengono memorizzati come istanze della classe AIMessage. Queste classi contengono informazioni come il contenuto del messaggio e altre informazioni aggiuntive che potrebbero essere utili per gestire la conversazione. Una volta che i messaggi sono stati aggiunti alla conversazione, possono essere recuperati utilizzando la proprietà messages di ChatMessageHistory. Questa proprietà restituisce una lista di tutti i messaggi nella conversazione, conservando l'ordine in cui sono stati aggiunti. Ecco un esempio di come si può utilizzare ChatMessageHistory per gestire i messaggi di una conversazione: from langchain.memory import ChatMessageHistory # Crea una nuova istanza di ChatMessageHistory history = ChatMessageHistory() # Aggiungi alcuni messaggi alla storia history.add_user_message("Ciao, come stai?") history.add_ai_message("Sto bene, grazie! E tu?") # Stampa tutti i messaggi nella storia for message in history.messages: print(message.content) ConversationBufferMemory: Salvare e recuperare i messaggi La classe ConversationBufferMemory è un'altra parte importante del modulo di memoria in LangChain. Questa classe funge da contenitore per una conversazione, e fornisce metodi per aggiungere messaggi alla conversazione e per caricare le variabili di memoria. A differenza di ChatMessageHistory, ConversationBufferMemory non solo conserva i messaggi, ma li estrae anche in una forma utilizzabile. In particolare, ConversationBufferMemory può estrarre i messaggi come una stringa unica o come una lista di messaggi. Questo può essere utile in diverse situazioni, ad esempio quando si desidera presentare all'utente un riassunto della conversazione, o quando si desidera analizzare i messaggi individualmente. L'uso di ConversationBufferMemory è molto simile a quello di ChatMessageHistory. Iniziamo creando una nuova istanza di ConversationBufferMemory, poi utilizziamo i metodi add_user_message e add_ai_message per aggiungere messaggi alla conversazione. Questi metodi funzionano esattamente come i loro corrispettivi in ChatMessageHistory. Una volta che i messaggi sono stati aggiunti, possiamo utilizzare il metodo load_memory_variables per estrarre i messaggi. Questo metodo restituisce un dizionario con i messaggi estratti. Se abbiamo scelto di estrarre i messaggi come una stringa, il dizionario conterrà una stringa unica con tutti i messaggi. Se invece abbiamo scelto di estrarre i messaggi come una lista, il dizionario conterrà una lista di messaggi. Ecco un esempio di come si può utilizzare ConversationBufferMemory per salvare e recuperare i messaggi di una conversazione: from langchain.memory import ConversationBufferMemory # Crea una nuova istanza di ConversationBufferMemory memory = ConversationBufferMemory() # Aggiungi alcuni messaggi alla memoria memory.chat_memory.add_user_message("Ciao, come stai?") memory.chat_memory.add_ai_message("Sto bene, grazie! E tu?") # Carica le variabili di memoria e stampa i messaggi memory_variables = memory.load_memory_variables({}) print(memory_variables['history']) Utilizzo della memoria in una Catena o Chain Le classi ChatMessageHistory e ConversationBufferMemory sono fondamentali per gestire i messaggi all'interno di una singola conversazione. Tuttavia, in molti casi, potrebbe essere necessario gestire più conversazioni contemporaneamente. In LangChain, questo può essere ottenuto utilizzando il concetto di "catena". Una "catena" in LangChain rappresenta un flusso di lavoro complesso che coinvolge più modelli di linguaggio e più conversazioni. Ogni catena ha un'istanza di ConversationBufferMemory associata, che viene utilizzata per gestire i messaggi all'interno della catena. Questo permette di gestire facilmente conversazioni complesse e di mantenere un contesto coerente tra diverse conversazioni. L'uso di ConversationBufferMemory in una catena è molto simile al suo uso in una conversazione singola. Iniziamo creando una nuova catena e una nuova istanza di ConversationBufferMemory. Poi, come prima, utilizziamo i metodi add_user_message e add_ai_message per aggiungere messaggi alla conversazione. Infine, utilizziamo il metodo load_memory_variables per estrarre i messaggi. Ecco un esempio di come si può utilizzare ConversationBufferMemory in una catena: from langchain.llms import OpenAI from langchain.chains import ConversationChain from langchain.memory import ConversationBufferMemory # Crea una nuova istanza di OpenAI e ConversationBufferMemory llm = OpenAI(temperature=0) memory = ConversationBufferMemory() # Crea una nuova catena conversation = ConversationChain(llm=llm, verbose=True, memory=memory) # Inizia una nuova conversazione nella catena conversation.predict(input="Ciao, come stai?") In questo esempio, creiamo una nuova catena con un modello di linguaggio OpenAI e una nuova istanza di ConversationBufferMemory. Poi, iniziamo una nuova conversazione nella catena utilizzando il metodo predict. Applicazione della Memoria in un Progetto di Marketing con LangChain Per capire come utilizzare la memoria in un progetto di marketing con LangChain, consideriamo l'esempio di un chatbot progettato per rispondere alle domande dei clienti. Per prima cosa, importiamo le classi necessarie. Useremo ConversationBufferMemory per gestire la memoria della conversazione e LLMChain per gestire la catena di produzione del linguaggio: from langchain.memory import ConversationBufferMemory from langchain import OpenAI, LLMChain, PromptTemplate Dobbiamo poi creare un template di sollecitazione che preveda una conversazione tra il chatbot e un umano. Questo template avrà due variabili di input: una per l'input effettivo dell'utente e una per l'input proveniente dalla classe di memoria. È importante che le chiavi nel PromptTemplate e nel ConversationBufferMemory corrispondano (chat_history): template = """Sei un chatbot esperto di marketing che sta avendo una conversazione con un umano. Il tuo scopo è quello di rispondere solo alle domande inerenti ai nostri prodotti [Borse, Magliette] e indirizzare i clienti sulle pagine prodotto [urlBorlse.com , urlMagliette.com] {chat_history} Umano: {human_input} Chatbot:""" prompt = PromptTemplate( input_variables=["chat_history", "human_input"], template=template ) memory = ConversationBufferMemory(memory_key="chat_history") Ora possiamo creare la nostra LLMChain, specificando il modello del linguaggio (llm), il template del prompt (prompt), la modalità verbosa (verbose), e la memoria (memory): llm_chain = LLMChain( llm=OpenAI(), prompt=prompt, verbose=True, memory=memory, ) Con la catena configurata, possiamo iniziare a fare previsioni. Ad esempio, potremmo iniziare una conversazione con l'input "Ciao": llm_chain.predict(human_input="Ciao") La risposta del chatbot potrebbe essere: "Ciao, come stai oggi? Posso aiutarti a scegliere cosa preferisci tra Borse e Magliette ?" Se poi chiediamo "Tutto bene grazie, sai dove posso trovare informazioni sulle Borse ?" la catena di memoria ricorderà la conversazione precedente e la includerà nel prompt per la prossima previsione. In questo modo, il chatbot sarà in grado di gestire una conversazione coerente e continuativa con gli utenti, migliorando così l'efficacia delle sue interazioni in un contesto di marketing. Conclusioni sulla gestione della memoria con LangChian In conclusione, la memoria è un componente fondamentale di un chatbot, e LangChain fornisce diverse strutture e strumenti per gestire la memoria in modo efficace. Attraverso l'uso di classi come ChatMessageHistory e ConversationBufferMemory, è possibile catturare e conservare le interazioni dell'utente con l'IA, e utilizzare queste informazioni per guidare le risposte future dell'IA. Spero che queste informazioni ti aiutino a costruire chatbot più intelligenti e capaci!

LangChain è un potente strumento che facilita lo sviluppo di applicazioni con Large Language Models (LLMs). Una delle sue caratteristiche più notevoli è l'implementazione delle "Chain", che permettono di combinare più componenti per creare un'applicazione coerente e funzionale. Questo articolo offre un approfondimento dettagliato sulle Catene o Chain dn LangChain, illustrando come possono essere utilizzate per migliorare le tue applicazioni. Ci scusiamo in anticipo per gli assurdi giochidi parole che sono venuti fuori scrivendo l'articolo :) Indice: Cos'è una Chain in LangChain? Creazione di una Chain in LangChain Tipi di Chain in LangChain Utilizzo delle Chain in LangChain: Esempi Pratici Come Aggiungere Memoria alle Chain in LangChain Personalizzazione delle Chain in LangChain Chain e Agenti in LangChain: Qual è la Differenza? Domande Frequenti sulle Chain in LangChain 1. Cos'è una Chain in LangChain? Benvenuti nel mondo affascinante delle Chain di LangChain! Le Chain in LangChain sono come le catene di montaggio in una fabbrica, dove ogni pezzo viene aggiunto in sequenza per creare un prodotto finale. Ma invece di pezzi di metallo o plastica, le Chain in LangChain combinano vari componenti per creare un'applicazione coerente. Ad esempio, potreste creare una Chain che prende l'input dell'utente, lo formatta con un PromptTemplate e poi passa la risposta formattata a un LLM (Large Language Model). Questo processo di combinazione di componenti è ciò che rende le Chain così potenti e flessibili. Ma non preoccupatevi, non c'è bisogno di essere un mago della programmazione per farlo funzionare! Con un po' di pratica, sarete in grado di creare le vostre Chain in LangChain in pochissimo tempo. 2. Come creare una Chain con Python Creare una Chain in LangChain è come preparare la vostra ricetta preferita. Avete bisogno degli ingredienti giusti e delle istruzioni per metterli insieme. In LangChain, gli "ingredienti" sono i vari componenti che volete combinare, e le "istruzioni" sono il codice che scrivete per dire a LangChain come combinare questi componenti. Ecco un esempio di come creare una Chain semplice che prende l'input dell'utente, formatta il prompt con esso e poi lo invia all'LLM: from langchain.prompts import PromptTemplate from langchain.llms import OpenAI from langchain.chains import LLMChain llm = OpenAI(temperature=0.9) prompt = PromptTemplate( input_variables=["product"], template="Qual è un buon nome per un'azienda che produce {product}?", ) chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt) print(chain.run("calzini colorati")) # Output: Colorful Toes Co. E voilà! Avete appena creato la vostra prima Chain in LangChain. Non è stato difficile, vero? 3. Tipi di Chain in LangChain In LangChain, non tutte le Chain sono create uguali. Ci sono vari tipi di Chain che potete utilizzare a seconda delle vostre esigenze. Ad esempio, c'è la LLMChain, che è una Chain semplice che prende un prompt template, lo formatta con l'input dell'utente e restituisce la risposta da un LLM. Ma se volete fare qualcosa di più complesso, potreste considerare di utilizzare una SequentialChain, che consente di eseguire una serie di Chain in un ordine predefinito. Le possibilità sono infinite! 4. Utilizzo delle Chain con python: Esempi Pratici Le Chain in LangChain sono incredibilmente versatili e possono essere utilizzate in una varietà di modi per migliorare le tue applicazioni. Ma come si utilizzano esattamente? Bene, preparati a immergerti nel mondo delle Chain con alcuni esempi pratici. Immagina di voler creare una Chain che combina due Large Language Models (LLMs) in una sequenza. Questo può essere fatto utilizzando la classe SequentialChain in LangChain. Ecco un esempio di come potrebbe apparire il codice: from langchain.llms import OpenAI from langchain.chains import SequentialChain llm1 = OpenAI(temperature=0.9) llm2 = OpenAI(temperature=0.7) chain = SequentialChain(llms=[llm1, llm2]) In questo esempio, abbiamo creato una Chain che prima esegue llm1 e poi llm2. Questo può essere utile in situazioni in cui vuoi che il tuo modello produca output con diverse temperature. Ricorda, la temperatura è un parametro che controlla la casualità delle previsioni del modello. Un valore di temperatura più alto produce output più casuali, mentre un valore più basso produce output più deterministici. 5. Come Aggiungere Memoria alle Chain in LangChain Ora, cosa succede se vuoi che la tua Chain ricordi alcune informazioni tra le diverse esecuzioni? Ecco dove entra in gioco la memoria in LangChain. LangChain offre un'interfaccia BaseMemory che ti permette di aggiungere memoria alla tua Chain. Questo può essere utile in una varietà di scenari, come quando stai costruendo un chatbot e vuoi che ricordi le conversazioni precedenti. Ecco un esempio di come potresti aggiungere memoria alla tua Chain: from langchain.chains import ConversationChain from langchain.memory import ConversationBufferMemory conversation = ConversationChain( llm=chat, memory=ConversationBufferMemory() ) conversation.run("Rispondi brevemente. Quali sono i primi 3 colori di un arcobaleno?") # -> I primi tre colori di un arcobaleno sono rosso, arancione e giallo. conversation.run("E i successivi 4?") # -> I successivi quattro colori di un arcobaleno sono verde, blu, indaco e violetto. In questo esempio, abbiamo creato una Chain con memoria utilizzando la classe ConversationChain. Abbiamo anche utilizzato la classe ConversationBufferMemory per creare un sistema di memoria per la nostra Chain. 6. Personalizzazione delle Chain in LangChain LangChain offre una vasta gamma di Chain predefinite, ma cosa succede se hai bisogno di qualcosa di un po' più specifico per il tuo progetto? Non temere, LangChain ha pensato anche a questo. Infatti, LangChain ti permette di creare Chain personalizzate per adattarsi perfettamente alle tue esigenze. E la cosa migliore è che è più facile di quanto pensi! Per creare una Chain personalizzata, devi creare una sottoclasse della classe Chain. Questa sottoclasse deve definire le proprietà input_keys e output_keys e implementare il metodo _call, che definisce come la Chain viene eseguita. Ecco un esempio di come farlo: from langchain.chains import LLMChain from langchain.chains.base import Chain from typing import Dict, List class ConcatenateChain(Chain): chain_1: LLMChain chain_2: LLMChain @property def input_keys(self) -> List[str]: # Union of the input keys of the two chains. all_input_vars = set(self.chain_1.input_keys).union(set(self.chain_2.input_keys)) return list(all_input_vars) @property def output_keys(self) -> List[str]: return ['concat_output'] def _call(self, inputs: Dict[str, str]) -> Dict[str, str]: output_1 = self.chain_1.run(inputs) output_2 = self.chain_2.run(inputs) return {'concat_output': output_1 + output_2} In questo esempio, abbiamo creato una Chain personalizzata che concatena gli output di due Chain. Questo può essere utile, ad esempio, se vuoi creare un nome di società e uno slogan in un unico passaggio. Ricorda, la personalizzazione è il nome del gioco quando si tratta di LangChain! 7. Chain e Agenti in LangChain: Qual è la Differenza? Se hai esplorato un po' LangChain, potresti aver notato che ci sono due concetti chiave: Chain e Agenti. Ma qual è la differenza tra i due? Bene, in termini semplici, una Chain è una serie di passaggi che vengono eseguiti in un ordine predefinito, mentre un Agente è un modello linguistico che prende decisioni su quali azioni intraprendere. Le Chain sono il cuore di LangChain. Sono il modo in cui combiniamo diversi componenti per creare un'applicazione funzionante. Ad esempio, potresti avere una Chain che prima crea un nome di società per un prodotto, e poi crea uno slogan per quel prodotto. Gli Agenti, d'altra parte, sono un po' più avanzati. Un Agente è un modello linguistico che può prendere decisioni su quali azioni intraprendere. Ad esempio, un Agente potrebbe decidere se rispondere a una domanda, fare una ricerca o fare una chiamata API, a seconda del contesto. Ecco un esempio di come combinare le Chain con il SequentialChain: from langchain.chains import SimpleSequentialChain prompt_1 = PromptTemplate( input_variables=["product"], template="What is a good name for a companythat makes {product}?", ) chain_1 = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt_1) prompt_2 = PromptTemplate( input_variables=["product"], template="What is a good slogan for a company that makes {product}?", ) chain_2 = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt_2) concat_chain = ConcatenateChain(chain_1=chain_1, chain_2=chain_2) concat_output = concat_chain.run("colorful socks") print(f"Concatenated output:\n{concat_output}") In questo esempio, abbiamo creato una Chain sequenziale che prima crea un nome di società per un prodotto e poi crea uno slogan per quel prodotto. Questo è solo un esempio di come le Chain e gli Agenti possono lavorare insieme per creare applicazioni potenti e flessibili con LangChain. 8. Domande Frequenti sulle Chain in LangChain Dopo aver esplorato il mondo delle Chain in LangChain, è naturale avere alcune domande. Ecco le risposte ad alcune delle domande più frequenti che potresti avere. Posso creare una Chain personalizzata in LangChain? Assolutamente! LangChain ti permette di creare Chain personalizzate per adattarsi perfettamente alle tue esigenze. Puoi creare una sottoclasse della classe Chain e definire le proprietà input_keys e output_keys e implementare il metodo _call. Cosa sono le Chain sequenziali in LangChain? Le Chain sequenziali sono Chain che eseguono i loro collegamenti in un ordine predefinito. Questo può essere utile se vuoi eseguire una serie di passaggi in un ordine specifico. Qual è la differenza tra una Chain e un Agente in LangChain? Una Chain è una serie di passaggi che vengono eseguiti in un ordine predefinito, mentre un Agente è un modello linguistico che prende decisioni su quali azioni intraprendere. Posso combinare più Chain in LangChain? Sì, puoi combinare più Chain usando il SequentialChain. Questo ti permette di creare un flusso di lavoro complesso che coinvolge più Chain. Come posso aggiungere memoria alle mie Chain in LangChain? Puoi aggiungere memoria alle tue Chain in LangChain utilizzando il metodo add_memory della classe Chain. Questo ti permette di conservare informazioni tra diverse esecuzioni della Chain. Conclusione LangChain è uno strumento potente e flessibile che può rivoluzionare il modo in cui sviluppi le tue applicazioni. Le Chain sono una parte fondamentale di questo strumento, e speriamo che questo articolo ti abbia aiutato a capire meglio come funzionano e come possono essere utilizzate. Ricorda, la chiave per sfruttare al meglio LangChain è capire come funzionano le sue varie parti. Quindi continua a esplorare, continua a imparare e, soprattutto, continua a creare!

Da quando i Large Language Models (LLM) hanno fatto il loro ingresso nel panorama mondiale con il lancio di GPT-3 di OpenAI nel 2020, la loro popolarità è cresciuta in modo costante. Tuttavia, è stato solo fino alla fine del 2022 che l'interesse per gli LLM e per l'ampia disciplina dell'IA generativa è letteralmente esploso, grazie ai continui progressi compiuti in questo campo. Abbiamo assistito alle notizie entusiasmanti sul chatbot LaMDA "senziente" di Google, al rilascio del primo LLM ad alte prestazioni e open source chiamato BLOOM e ai modelli di nuova generazione come l'innovativo modello di incorporamento del testo di OpenAI e la prossima generazione di modelli "GPT-3.5 e GPT4". E proprio mentre il mondo si concentrava su questi importanti progressi negli LLM, è emerso un nuovo protagonista: LangChain. LangChain, sviluppato dal brillante creatore Harrison Chase, ha fatto la sua comparsa quasi contemporaneamente. Con il suo primo commit alla fine di ottobre 2022, Chase ha avuto qualche mese per perfezionare la libreria prima che essa venisse afferrata dall'onda di interesse sugli LLM. Nonostante sia ancora agli inizi, LangChain è già dotato di incredibili funzionalità per la creazione di strumenti straordinari che ruotano attorno al cuore dei LLM. In questo articolo, ti introdurremo a questa promettente libreria e inizieremo esplorando il suo componente più fondamentale: l'LLM. Con LangChain, avrai la possibilità di sperimentare e dare vita a potenti modelli di generazione del linguaggio, aprendo nuove prospettive per la creazione e l'innovazione. Pronto per un'avventura che ti condurrà nel cuore del futuro delle applicazioni basate su LLM? Allaccia la cintura e immergiti in LangChain. Cos'è LangChain ? Fondamentalmente, LangChain ti consente di creare applicazioni come chatbot, Generative Question-Answering (GQA), riepiloghi e molto altro ancora, sfruttando tutto il potenziale degli LLM. L'idea centrale di questa libreria è la possibilità di "concatenare" insieme diversi componenti, creando così casi d'uso più avanzati e personalizzati basati sugli LLM. Puoi costruire una catena di componenti combinando diverse funzionalità provenienti da modelli di prompt, LLM, agenti e memoria. I modelli di prompt sono specifici modelli progettati per diversi tipi di interazioni, come chatbot conversazionali, risposte a domande in linguaggio semplice (ELI5) e molto altro ancora. Potrai sfruttare la potenza dei LLM, come GPT-3, BLOOM e altri, per creare interazioni fluide e coinvolgenti con gli utenti. Gli agenti, invece, sono responsabili di prendere decisioni basate sui risultati forniti dagli LLM. Puoi utilizzare strumenti come la ricerca Web o i calcolatori e integrarli in un ciclo logico di operazioni, consentendo agli agenti di agire in modo intelligente e reattivo. La libreria LangChain offre anche soluzioni per la gestione della memoria, sia a breve che a lungo termine, consentendoti di creare applicazioni che traggono vantaggio dalla capacità di ricordare informazioni passate e di utilizzarle per prendere decisioni più informate. Nei prossimi articoli che pubblicheremo del manuale LangChain, ci immergeremo in ogni componente in modo dettagliato, esplorando le loro funzionalità e applicazioni. Ma per ora, iniziamo con le basi fondamentali dei modelli di prompt e degli LLM. Esploreremo anche due opzioni per l'utilizzo degli LLM offerte dalla libreria: attraverso i modelli disponibili su Hugging Face Hub o quelli forniti direttamente da OpenAI. Preparati a scoprire un universo di possibilità illimitate mentre ci addentriamo nel cuore di LangChain. Come creare prompt Template con LangChain? Se hai mai usato chatgpt o chatbot simili puoi capire quanto possa essere comodo, creare un pompt template, da copiare e incollare per ottenere i risultati desiderati. Nel mondo degli LLM, i prompt inseriti rivestono un ruolo fondamentale nel determinare i risultati che otterremo. Ciò che rende affascinante la creazione di prompt è la possibilità di strutturarli in modi diversi per ottenere risposte e risultati unici. Nel contesto delle domande e risposte, ad esempio, possiamo prendere una domanda posta dall'utente e riformularla in diversi stili, come domande e risposte convenzionali, un elenco puntato di risposte o persino un riepilogo dei problemi associati alla domanda stessa. È un vero e proprio gioco di parole e di creatività che apre le porte a un'ampia gamma di possibilità. Nel mondo di LangChain, possiamo mettere tutto ciò in pratica grazie alla creazione di modelli di prompt. Per iniziare, dobbiamo installare la libreria LangChain tramite il comando: pip install -U langchain Una volta fatto ciò, si aprono le porte a un mondo di creazione e personalizzazione. Immagina di voler costruire un semplice modello di domande e risposte. Per farlo, importeremo la classe PromptTemplate da LangChain e inizializzeremo un modello seguendo una specifica struttura. Se non hai mai usato chatgpt o simili farai fatica a capire l'importanza dei prompt template. Ma in poche parole questi ci aiutano a "forzare" un output desiderato dal modello LLM che usiamo. Ad esempio supponiamo che vogliamo aggiungere un chatbot al nostro sito che risponda alle domande in modo super coinciso. Normalmente un LLM se non esplicitiamo dei vincoli nel prompt darà unalibera interpretazione. Vediamo un esempio pratico per rendere lampante l'esempio. Apriamo ChatGPT e su due chat diverse usaimo due prompt. Il primo sarà libero, quindi sarà composto solo dalla domande dell'utente. Il secondo sarà composto da un prompt template, ossia un testo di base , con l'aggiunta della domanda dell'utente. Questo è il primo esempio composto solo dalla domanda dell'utente. Questo è il secondo esempio composto da un prompt template. Come potete vedere siamo riusciti usando questo template : """ Tu sei un chatbot super intelligente che risponde alle domande in modo coinciso e preciso. Domanda: {question} Risposta: """ A "forzare ChatGPT" a darci un output corto ma preciso. Ora vediamo come farlo a livello di programmazione usando le API. Ad esempio: from langchain import PromptTemplate template = """ Tu sei un chatbot super intelligente che risponde alle domande in modo coinciso e preciso. Domanda: {question} Risposta: """ prompt = PromptTemplate( template=template, input_variables=['question'] ) print(prompt) Qui, abbiamo creato un modello di prompt che prevede una sezione per la domanda e una sezione per la risposta. Abbiamo specificato l'input variable 'question', che sarà sostituito con la domanda fornita dall'utente. Prendiamo ad esempio la seguente domanda dell'utente: question = "Qual'è la squadra NFL che ha vinto il Super Bowl nella stagione 2010?" Quando utilizziamo questo modello di prompt con la domanda, otterremo: Tu sei un chatbot super intelligente che risponde alle domande in modo coinciso e preciso. Domanda: Qual'è la squadra NFL che ha vinto il Super Bowl nella stagione 2010? Risposta: In questo caso, abbiamo creato un prompt personalizzato che ha catturato la domanda dell'utente e lasciato spazio per inserire la risposta successivamente. Una volta ottenuto il prompt, siamo pronti per procedere e utilizzare questo stesso modello sia con le generazioni di Hugging Face Hub che con gli LLM di OpenAI. Ricorda che questi modelli solitamente funzionano nemglio se interrogati in lingua inglese. Usare gli LLMs gratis con LangChain L'endpoint di Hugging Face Hub in LangChain si connette a Hugging Face Hub ed esegue i modelli tramite gli endpoint di inferenza gratuiti. Per utilizzare questi endpoint, è necessario avere un account Hugging Face e una chiave API. Per impostare la chiave API nell'ambiente, è possibile utilizzare il seguente codice Python: import os os.environ['HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN'] = 'HF_API_KEY' Successivamente, installare la libreria huggingface_hub tramite pip: !pip install huggingface_hub Ora è possibile generare testo utilizzando un modello Hub. Ad esempio, useremo "google/flan-t5-x1". Le API di inferenza predefinite di Hugging Face Hub non utilizzano hardware specializzato e possono essere lente. Inoltre, non sono adatte per l'esecuzione di modelli più grandi come "bigscience/bloom-560m" o "google/flan-t5-xxl". Di seguito è riportato un esempio di generazione di testo utilizzando un modello Hub: from langchain import HuggingFaceHub, LLMChain from langchain import PromptTemplate template = """Question: {question} Answer: """ prompt = PromptTemplate( template=template, input_variables=['question'] ) question = "Which NFL team won the Super Bowl in the 2010 season?" # Inizializza Hub LLM hub_llm = HuggingFaceHub( repo_id='google/flan-t5-xl', model_kwargs={'temperature': 1e-10} ) # Crea una catena di prompt con LLM llm_chain = LLMChain( prompt=prompt, llm=hub_llm ) # Fai una domanda all'utente sul NFL 2010 print(llm_chain.run(question)) Per la domanda fornita, otteniamo l'output corretto "green bay packers". Se si desidera porre più domande, è possibile utilizzare il metodo generate per scorrere tutte le domande o inserire tutte le domande in un unico prompt per LLM più avanzati. È importante notare che i risultati possono variare a seconda del modello utilizzato e della precisione delle risposte. Fare domande multiple Se desideriamo porre più domande, possiamo provare due approcci: Scorri tutte le domande usando il generatemetodo, rispondendo una alla volta. Inserisci tutte le domande in un unico prompt per il LLM; questo funzionerà solo per LLM più avanzati. Partendo dall'opzione (1), vediamo come utilizzare il generatemetodo: qs = [ {'question': "Which NFL team won the Super Bowl in the 2010 season?"}, {'question': "If I am 6 ft 4 inches, how tall am I in centimeters?"}, {'question': "Who was the 12th person on the moon?"}, {'question': "How many eyes does a blade of grass have?"} ] res = llm_chain.generate(qs) res Output LLMResult(generations=[[Generation(text='green bay packers', generation_info=None)], [Generation(text='184', generation_info=None)], [Generation(text='john glenn', generation_info=None)], [Generation(text='one', generation_info=None)]], llm_output=None) Qui otteniamo pessimi risultati tranne che per la prima domanda. Questa è semplicemente una limitazione dell'LLM utilizzato. Se il modello non è in grado di rispondere in modo accurato alle singole domande, è improbabile che il raggruppamento di tutte le query in un unico prompt funzioni. Tuttavia, per motivi di sperimentazione, proviamolo. multi_template = """Answer the following questions one at a time. Questions: {questions} Answers: """ long_prompt = PromptTemplate(template=multi_template, input_variables=["questions"]) llm_chain = LLMChain( prompt=long_prompt, llm=flan_t5 ) qs_str = ( "Which NFL team won the Super Bowl in the 2010 season?\n" + "If I am 6 ft 4 inches, how tall am I in centimeters?\n" + "Who was the 12th person on the moon?" + "How many eyes does a blade of grass have?" ) print(llm_chain.run(qs_str)) Output: If I am 6 ft 4 inches, how tall am I in centimeters Come previsto, i risultati non sono utili. Vedremo in seguito che LLM più potenti possono farlo. Passiamo ora a vedere modelli LLm come GPT3 in grado di gestire domande molto più complesse. Usare GPT3 con LangChain Gli endpoint OpenAI in LangChain si connettono direttamente a OpenAI o tramite Azure. Per utilizzare questi endpoint, è necessario avere un account OpenAI e una chiave API. Per impostare la chiave API nell'ambiente, è possibile utilizzare il seguente codice Python: import os os.environ['OPENAI_API_TOKEN'] = 'OPENAI_API_KEY' Successivamente, è necessario installare la libreria OpenAI tramite pip: !pip install openai Ora è possibile generare testo utilizzando i modelli di generazione (o completamento) GPT-3 di OpenAI. Ad esempio, utilizzeremo il modello "text-davinci-003". from langchain.llms import OpenAI davinci = OpenAI(model_name='text-davinci-003') # se avete accesso alle api di gpt4 potete seglier Se si utilizza OpenAI tramite Azure, è possibile utilizzare la classe AzureOpenAI: from langchain.llms import AzureOpenAI llm = AzureOpenAI( deployment_name="your-azure-deployment", model_name="text-davinci-003" ) Utilizzeremo lo stesso semplice modello di prompt domanda-risposta utilizzato nell'esempio precedente con Hugging Face. L'unica differenza è che ora passiamo il nostro LLM OpenAI davinci: llm_chain = LLMChain( prompt=prompt, llm=davinci ) print(llm_chain.run(question)) Come previsto, otteniamo la risposta corretta. Possiamo fare lo stesso per più domande utilizzando il metodo generate: qs = [ {'question': "Which NFL team won the Super Bowl in the 2010 season?"}, {'question': "If I am 6 ft 4 inches, how tall am I in centimeters?"}, {'question': "Who was the 12th person on the moon?"}, {'question': "How many eyes does a blade of grass have?"} ] llm_chain.generate(qs) La maggior parte dei risultati sono corretti o hanno un grado di verità. Il modello funziona senza dubbio meglio del modello "google/flan-t5-xl". Come prima, proviamo a inserire tutte le domande contemporaneamente nel modello: llm_chain = LLMChain( prompt=long_prompt, llm=davinci ) qs_str = ( "Which NFL team won the Super Bowl in the 2010 season?\n" + "If I am 6 ft 4 inches, how tall am I in centimeters?\n" + "Who was the 12th person on the moon?" + "How many eyes does a blade of grass have?" ) print(llm_chain.run(qs_str)) Output: The New Orleans Saints won the Super Bowl in the 2010 season. 6 ft 4 inches is 193 centimeters. The 12th person on the moon was Harrison Schmitt. A blade of grass does not have eyes. Man mano che continuiamo a eseguire le query, il modello occasionalmente commetterà errori, ma altre volte riuscirà a ottenere tutte le risposte corrette. Conclusione su LangChain Questo conclude la nostra introduzione a LangChain, una libreria che ci consente di creare app più avanzate utilizzando LLM come i modelli GPT-3 di OpenAI o le alternative open source disponibili tramite Hugging Face. Come accennato, LangChain offre molte altre funzionalità che esploreremo nei prossimi articoli.

Oggi, creare video diventa sempre più semplice grazie alla tecnologia di intelligenza artificiale. I generatori di video AI permettono di creare video di alto livello in pochi minuti, a partire da semplice testo. In questo articolo, esploreremo i 7 migliori strumenti di generazione di video AI per aiutarti a creare video sorprendenti in modo facile e veloce. I 8 migliori tool per creare video con IA: Stable Diffusion Video Deforum Stable Diffusion FlexClip Make a video VEED.io Lumen5 Design.ai Synthesia.io InVideo.io Questi strumenti sono stati selezionati per la loro efficienza, facilità d'uso e qualità dei video prodotti. Con questi strumenti, potrai creare video sorprendenti in modo semplice e veloce, ottimizzando il tuo tempo e ottenendo risultati di alta qualità. Stable Diffusion Video Stable Diffusion Videos è un generatore di intelligenza artificiale text-to-video online gratuito per creare video dai prompt. Puoi vedere gli esempi video qui sotto: Deforum Stable Diffusion Un altro generatore di intelligenza artificiale da testo a video, Deforum , genera animazioni costruendo frame che prendono in considerazione i loro antenati. Utilizzando Deforum SD, ora è più semplice che mai produrre film e animazioni coerenti dagli output di Stable Diffusion. Guarda i video qui sotto per l'ispirazione: FlexClip FlexClip AI Text to Speech Video Maker è uno strumento potente e semplice da utilizzare che ti consente di convertire il tuo testo in voci AI realistiche e aggiungerle rapidamente al tuo video. Con oltre 400 voci disponibili in più di 140 lingue, FlexClip ti offre una vasta scelta per personalizzare il tuo video. Che tu stia creando video tutorial, annunci promozionali o presentazioni coinvolgenti, questo strumento ti permette di trasformare il tuo testo in voci che suonano naturali, capaci di esprimere una vasta gamma di emozioni e tonalità. Con le sue voci neurali predefinite, puoi convertire il testo in audio in modo rapido, risparmiando tempo e ottenendo risultati migliori. Scegli tra una vasta selezione di voci in più di 140 lingue, tra cui inglese, francese, tedesco, hindi, spagnolo e cinese, per trovare la voce perfetta per ogni scenario. Sfrutta al massimo le opzioni flessibili offerte da FlexClip per personalizzare la tua voce, regolando la velocità e l'intensità, e aggiungendo effetti di fade in/out. Creare un video con il testo in voce diventa facile grazie a FlexClip: Scrivi lo script che vuoi convertire in sintesi vocale. Scegli la lingua, il tono e il genere della voce. Anteprima l'audio della sintesi vocale e regolalo come desideri. Aggiungi eventualmente musica, logo o immagini. Esporta e scarica il tuo video. Con FlexClip AI Text to Speech Video Maker, puoi migliorare l'accessibilità e la qualità dei tuoi video in modo semplice e gratuito. Provalo oggi stesso e scopri come rendere i tuoi contenuti video ancora più coinvolgenti e professionali. Make A Video Make-A-Video un nuovo generatore AI text-t-video di Meta crea cortometraggi divertenti con poche frasi. La ricerca, che è stata creata per consentire la generazione di testo in video, si basa sui recenti sviluppi nella tecnologia di generazione di testo in immagine. Oltre al testo, anche fotografie e altri video possono essere utilizzati per realizzare filmati. Sebbene sia stato aggiunto un asse temporale, si tratta sempre della stessa diffusione. Usando immagini e descrizioni, il sistema apprende come appare il mondo e come viene tipicamente descritto. I film senza etichetta vengono utilizzati anche per aiutare gli studenti a comprendere come funziona il mondo. Con poche parole o righe di testo, puoi utilizzare queste informazioni per creare video divertenti e originali che ti aiuteranno a dare vita alla tua immaginazione. VEED.io Con l'aiuto della solida tecnologia AI e dell'interfaccia user-friendly di VEED.io , puoi produrre rapidamente fantastici video online. Può essere utilizzato come editor video per tagliare, ritagliare, aggiungere sottotitoli e altro o per convertire qualsiasi testo in video. Ecco come funziona: Scegli un video d'archivio o caricane uno tuo Puoi modificare il video aggiungendo testo, foto, ecc. Scarica ed esporta il filmato Lumen5 Un fantastico strumento online per la produzione di film AI è Lumen5 . Al fine di produrre materiale video di qualità, più di 800.000 utenti utilizzano Lumen5. La cosa migliore è quanto sia semplice da usare e quanto sia richiesta poca esperienza nell'editing video. L'intelligenza artificiale può consentirti di generare rapidamente video da zero o da zero in pochi minuti. Ecco come funziona: Digita uno script o un testo qui. Sulla base della sceneggiatura, Lumen5 selezionerà automaticamente l'audio e le immagini ideali. Puoi caricare il tuo testo, musica e loghi. Scarica e distribuisci il film Design.AI Puoi convertire i post e gli articoli del tuo blog in filmati interessanti con l'aiuto dello straordinario strumento di creazione di contenuti basato sull'intelligenza artificiale chiamato Design.AI . Può anche aiutarti a progettare rapidamente loghi, filmati e banner. Ecco come funziona: Inserisci prima il testo o lo script. Scegli un settore. Scegli una voce che preferisci e uno stile di video. L'intelligenza artificiale produrrà immediatamente un'anteprima video dopo questo. Successivamente, puoi modificare il tuo video e aggiungere testo e musica per renderlo visivamente più accattivante. Synthesia.io Uno dei fantastici generatori di video AI è Synthesia , che semplifica la realizzazione di video AI realistici in pochi minuti. Syhthesia è un'ottima opzione se vuoi realizzare video economici che appaiano professionali. Per creare il tuo video AI, segui questi tre semplici passaggi. Seleziona prima il tuo presentatore AI (Synthesia fornisce più di 40 avatar per i tuoi film AI; in alternativa, puoi creare il tuo avatar). Inserisci il tuo script video AI in secondo luogo. Terzo, crea il tuo video AI e poi scaricalo, riproducilo in streaming o traducilo. InVideo.io Puoi convertire il testo in video utilizzando l'efficace programma di editing video InVideo . Puoi utilizzare più di 5000 layout, contenuti multimediali iStock, una libreria musicale, filtri e altre funzionalità. Per una semplice conversione video di informazioni basate su testo, InVideo offre più di 50 temi basati sull'intelligenza artificiale. Dalla loro libreria di oltre 5000 modelli configurabili, puoi realizzare tutti i diversi tipi di video, inclusi video pubblicitari, promozioni, video di YouTube, introduzioni e altro ancora. Devi scegliere qualsiasi modello o tema e digitare qualsiasi testo durante la creazione di video. Questo è tutto; puoi creare rapidamente un incredibile video AI con quello script. Puoi aggiungere media, come audio, video, testo e altro. Come creare video con l'intelligenza artificiale ? La generazione di video AI è un processo in cui un algoritmo di intelligenza artificiale crea automaticamente un video a partire da un input testuale. Gli strumenti di generazione di video AI utilizzano tecniche di deep learning e natural language processing per analizzare il testo e creare un video coerente e interessante. Il video finale può includere elementi come animazioni, transizioni, effetti visivi e una voce roboticamente generata che legge il testo. Questa tecnologia sta diventando sempre più avanzata e accessibile, rendendola un'opzione sempre più attraente per la creazione di video. Perché scegliere gli strumenti di intelligenza artificiale per creare video ? Ci sono molti motivi per scegliere di utilizzare strumenti di intelligenza artificiale per creare video. In primo luogo, questi strumenti sono estremamente facili da usare e possono creare video di alta qualità in pochissimo tempo. Inoltre, poiché utilizzano tecniche di deep learning, sono in grado di analizzare il testo e creare video che sono coerenti e interessanti per il pubblico. Infine, questi strumenti sono molto convenienti e possono risparmiare tempo e denaro rispetto alla creazione di video manualmente. Conclusione su come creare video con l'Intelligenza artificiale In conclusione, l'uso di strumenti di intelligenza artificiale per creare video è una soluzione ideale per chi cerca di creare video di qualità in modo semplice e veloce. I 7 strumenti menzionati in questo articolo sono i migliori sul mercato e ti permetteranno di creare video di alta qualità in pochi minuti. Scegli il tool che più si adatta alle tue esigenze e inizia a creare video sorprendenti oggi stesso. Non dimenticare che la tecnologia di intelligenza artificiale è in continua evoluzione e che ci sono sempre nuovi strumenti che possono rendere ancora più facile e conveniente la creazione di video.

Scopri i migliori tool di SEO con Intelligenza Artificiale: ottimizza il tuo sito gratuitamente e online! Vuoi ottenere il massimo successo per i tuoi contenuti digitali? Allora non puoi sottovalutare l'importanza dei migliori strumenti di ottimizzazione per i motori di ricerca con Intelligenza Artificiale (AI-SEO). Questi strumenti sono la chiave per garantire che il tuo sito web o le tue pagine social siano la fonte di contenuti di valore. Grazie alla SEO, i visitatori rimarranno più a lungo sulle tue pagine, attirati dai tuoi contenuti significativi. Secondo i dati pubblicati nel 2022, il 32,8% dei professionisti SEO considera gli elementi on-page (come i meta titoli e le descrizioni) come i fattori più cruciali per posizionarsi in alto sui motori di ricerca, soprattutto su Google, che detiene una quota di mercato dell'83%. Bing si posiziona intorno al 9% e Yahoo è ancora più lontano, con solo il 2,55%. La SEO può richiedere del tempo per essere configurata correttamente, ma è un investimento che vale la pena fare. La creazione di contenuti online non avrà successo se non si eseguono analisi e audit adeguati. Ecco perché è importante esplorare diversi strumenti per confrontarli e trovare quello che funziona meglio per te. Fortunatamente, esistono numerosi strumenti gratuiti e premium disponibili online. Trovare quello che offre le caratteristiche e le informazioni approfondite necessarie per posizionare e rendere visibile il tuo sito web è una questione di testare e seguire i consigli degli esperti sui tool più recenti. Non perdere tempo, scopri subito i migliori tool di SEO con Intelligenza Artificiale e ottimizza il tuo sito gratuitamente e online! SEO e l'intelligenza Artificiale La SEO e l'intelligenza artificiale (AI) rappresentano una combinazione vincente per ottenere risultati straordinari nel posizionamento dei motori di ricerca. Grazie alla potenza dell'AI, i professionisti del settore possono sfruttare strumenti avanzati per ottimizzare i contenuti, migliorare le prestazioni del sito e raggiungere un pubblico più ampio. I motori di ricerca come Google valorizzano sempre di più i segnali AI per determinare la rilevanza e la qualità dei contenuti. Con l'implementazione di strategie SEO basate sull'AI, è possibile aumentare la visibilità online, attirare un traffico qualificato e posizionarsi in modo competitivo nel panorama digitale. Scopri i benefici della SEO basata sull'intelligenza artificiale e conquista la vetta dei risultati di ricerca! Come i tool SEO con IA possono aiutarmi a migliorare le mie prestazioni organiche? Gli strumenti AI SEO sono un alleato indispensabile per migliorare le prestazioni organiche del tuo sito. Grazie alle loro funzionalità avanzate, questi strumenti offrono una serie di vantaggi. Innanzitutto, ti forniscono analisi SERP automatizzate, consentendoti di monitorare e comprendere le posizioni dei tuoi contenuti nelle pagine dei risultati dei motori di ricerca. Inoltre, gli strumenti AI SEO individuano argomenti di tendenza e lacune nei contenuti, consentendoti di creare contenuti pertinenti e di valore per il tuo pubblico di riferimento. L'ottimizzazione dei contenuti è un aspetto fondamentale della SEO e gli strumenti AI SEO ti supportano in questo processo. Attraverso l'analisi dei dati e l'applicazione di algoritmi intelligenti, questi strumenti ti aiutano a ottimizzare i tuoi contenuti, utilizzando parole chiave rilevanti, strutturando correttamente i titoli e le sottosezioni (tag H2 e H3) e generando meta titoli e descrizioni efficaci. Un altro vantaggio cruciale offerto dagli strumenti AI SEO è la possibilità di generare contenuti scritti da AI, ottimizzati per posizionarsi in modo competitivo nei risultati di ricerca. Questo significa che puoi creare testi di qualità superiore, rispondendo alle domande del pubblico e fornendo informazioni rilevanti. Questi strumenti agevolano la creazione di collegamenti interni tra le pagine del tuo sito, migliorando la struttura e la navigazione. Puoi anche analizzare i contenuti di successo dei tuoi concorrenti, acquisendo una migliore comprensione dei fattori che li hanno portati a posizioni di rilievo. Gli strumenti AI SEO ti supportano nella creazione di campagne ben organizzate, offrendoti suggerimenti per ottimizzare i tuoi annunci, generare idee di contenuto e rispondere alle domande comuni dei tuoi utenti. Sfruttando appieno il potenziale di questi strumenti, potrai massimizzare il traffico organico verso il tuo sito, raggiungendo un pubblico più ampio e incrementando la visibilità della tua attività online. INIZIAMO ... I migliori strumenti SEO con Intelligenza Artificiale IA online e gratis: SemRush Alli AI RankIQ Frase Surfer SEO Diib Outranking NeuronWriter 1. SemRush Semrush offre un vasto assortimento di strumenti SEO basati sull'intelligenza artificiale, abilmente progettati per supportare i professionisti del marketing nel massimizzare il loro successo nelle classifiche di ricerca organiche. Sfruttando la potenza degli oltre 50 strumenti di Semrush che comprendono SEO, content marketing, ricerca sulla concorrenza, PPC e social media marketing, i professionisti del marketing possono attrarre e far crescere il proprio pubblico online con maggiore efficienza. Con l'accesso a milioni di parole chiave nazionali e locali, Semrush consente agli utenti di scoprire le parole chiave più pertinenti e ad alte prestazioni per i loro contenuti. Lo strumento Keyword Magic utilizza l'intelligenza artificiale per aiutarti a trovare le parole chiave più pertinenti e ad alte prestazioni per i tuoi contenuti, fornendo dozzine di parole chiave a coda lunga, dati sul volume di ricerca e punteggi di difficoltà delle parole chiave. Per controllare il sito Web, la funzione di controllo del sito basata sull'intelligenza artificiale della piattaforma identifica i problemi SEO tecnici e fornisce raccomandazioni attuabili per il miglioramento, garantendo la salute ottimale del sito e la visibilità della ricerca. Il content marketing è un'altra specialità di Semrush, poiché l'Assistente di scrittura della piattaforma aiuta gli utenti a creare contenuti ottimizzati per la SEO fornendo suggerimenti sulla leggibilità, sull'utilizzo delle parole chiave e sulla lunghezza del contenuto. Le capacità di intelligenza artificiale di Semrush si estendono alle ricerche di mercato, consentendo agli utenti di svelare le strategie di marketing della concorrenza, analizzare il traffico del sito Web e scoprire lacune di parole chiave e backlink. Tutti questi dati sono presentati nel suo database grazie ad algoritmi di apprendimento automatico e fornitori di dati di qualità, che consentono ulteriormente alle aziende di prendere decisioni basate sui dati per aumentare la quota di mercato. Nel regno della pubblicità, gli strumenti AI di Semrush aiutano gli utenti a ottimizzare la loro spesa pubblicitaria, monitorare le copie degli annunci e le pagine di destinazione della concorrenza e analizzare le campagne pubblicitarie di Google Shopping. Caratteristiche: Ricerca di parole chiave guidata dall'intelligenza artificiale Audit tecnici SEO Tracciamento della posizione SERP Creazione di contenuti potenziata dall'intelligenza artificiale Metriche sui contenuti in tempo reale. Analisi dei concorrenti Analisi del gap di parole chiave e backlink Ottimizzazione degli annunci basata sull'intelligenza artificiale Prezzo: Viene offerta una prova gratuita di 14 giorni / La versione a pagamento costa $ 119,95 al mese. Ideale per: Agenzie e aziende di ogni dimensione 2. Alli AI Alli AI può aiutare le aziende ad automatizzare facilmente i loro sforzi SEO, consentendo ai team SEO delle agenzie di ottimizzare il loro sito in pochi minuti. Consente ai team di gestire rapidamente le campagne SEO senza la necessità di sviluppatori o know-how di codifica. Inoltre, può essere integrato in qualsiasi sistema di gestione dei contenuti, come Shopify e WordPress. Questo strumento IA SEO consente l'automazione personalizzata, consentendo a te e al tuo team di modificare facilmente le modifiche per ogni pagina. Un altro grande vantaggio offerto da Alli AI è che i suoi algoritmi si autoregolano, il che significa che i suoi processi automatizzati cambiano in base alle migliori pratiche SEO. Con Alli AI, puoi eseguire in modo efficiente attività SEO che richiedono tempo e denaro, come l'automazione di meta tag, descrizioni di collegamenti, alt per immagini e altro ancora. Di conseguenza, puoi ridurre i costi di evasione e le spese generali del team e ridimensionare la tua agenzia allo stesso tempo. L'editor live dello strumento AI SEO ti consente di modificare e ottimizzare immediatamente qualsiasi contenuto della pagina. Utilizzando questo strumento, puoi apportare istantaneamente modifiche al tuo sito Web e pubblicarle immediatamente. Nel frattempo, il suo strumento di creazione di collegamenti fornisce consigli per i collegamenti esaminando i più grandi siti Web online e nel tuo settore. Fornisce tutte le informazioni necessarie per creare facilmente e rapidamente collegamenti. Infine, i suoi report AI offrono tutte le preziose informazioni di cui tu e il tuo team avete bisogno per migliorare ulteriormente la vostra strategia SEO. Alcuni dei rapporti che puoi generare con questa funzione includono rapporti sul posizionamento delle parole chiave, esportazioni di raccomandazioni e rapporti sulle vendite del sito. Caratteristiche Ottimizzazione dei contenuti Automazione Redattore dal vivo Costruendo collegamenti Rapporti SEO Prezzo: a partire da $ 249 al mese; viene fornito con una prova gratuita di 10 giorni Ideale per: piccoli team, negozi di e-commerce e hub tecnologici 3. RanKIQ La facilità d'uso di RankIQ e l'assistenza clienti di qualità rendono facile per i blogger e le aziende automatizzare le loro strategie SEO. Può aiutarti ad aumentare il traffico di ricerca organico del tuo sito web. Questo strumento AI SEO suggerisce titoli e contenuti per i tuoi post, permettendoti di scrivere contenuti ottimizzati più velocemente. Il software include un elenco di parole chiave accuratamente selezionate, ad alto traffico ea bassa concorrenza. Con RankIQ, puoi creare rapidamente una struttura per un post sul blog. Genera riassunti di contenuto basati sugli argomenti che dovresti trattare, quindi lo schema è pronto in pochi minuti. Ti permette di produrre contenuti di alta qualità, in grado di posizionarsi nella prima pagina di Google. Per utilizzare il software, digita semplicemente la parola chiave target in RankIQ. Quindi utilizza l'intelligenza artificiale per trovare i migliori risultati su Google. Le parole chiave sono fondamentali per il successo dei tuoi contenuti e RankIQ si assicura che tu abbia le parole chiave corrette nel tuo arsenale. Inoltre, RankIQ prepara un dettagliato report AI SEO basato sui risultati di ricerca di Google. Nel complesso, RankIQ ha un'interfaccia facile da usare. La piattaforma ha un design intuitivo. Inoltre, fornisce videoclip che mostrano agli utenti come utilizzare correttamente il prodotto. Caratteristiche: Riepiloghi sui contenuti SEO Ricerca approfondita delle parole chiave Principali parole chiave per nicchia Classifica controlli Ottimizzazione dei contenuti Prezzo: a partire da $ 49 Ideale per: blogger e piccole imprese 4. Frase L'ottimizzazione dei tuoi contenuti per la SEO può essere complicata e richiedere molto tempo. Le persone dietro Frase lo sanno, motivo per cui hanno sviluppato uno strumento per rendere il processo il più semplice possibile. Scelto da 30.000 clienti, come Coursera, Merkle e Digitas, questo strumento AI SEO semplifica la ricerca e l'ottimizzazione dei contenuti SEO. Aiuta gli utenti a creare riassunti di contenuti approfonditi in pochi minuti. Piuttosto che passare ore a cercare SERP, questo strumento ti fa risparmiare tempo compilando, analizzando e consolidando i migliori contenuti. Attraverso di esso, puoi ricercare le parole chiave, le intestazioni e i concetti utilizzati dai tuoi concorrenti. Inoltre, puoi personalizzare brevi modelli per rendere il tuo flusso di lavoro più efficiente. Per l'ottimizzazione dei contenuti, Frase offre un editor di testo facile da usare per confrontare i tuoi contenuti con quelli dei tuoi concorrenti. Genererà un elenco di argomenti per aiutarti a pubblicare contenuti compatibili con Google. La dashboard del software analizza le opportunità di contenuto e le classifica. Utilizza i dati di Google Search Console per visualizzare informazioni utili su ciò che devi fare dopo. Le capacità di analisi di Frase ti consentono anche di individuare le pagine che stanno perdendo posizione e che devono essere aggiornate, in modo da poter rimanere aggiornato sul tuo gioco SEO. Frase ha una sezione Crash Course per aiutarti a iniziare a utilizzare immediatamente il software e sfruttarlo per le tue esigenze SEO. Le lezioni sono brevi ma complete e ci sono anche brevi clip che fungono da demo. Caratteristiche Ottimizzazione dei contenuti Breve contenuto automatizzato Punteggio dei contenuti Modelli personalizzati Costruttore di contorni Scrittura di contenuti Analisi dei contenuti Prezzo : a partire da $ 14,99 al mese; viene fornito con una prova di 5 giorni per $ 1 Ideale per: content marketer e agenzie di marketing 5. SEO Surfer Surfer SEO è un popolare strumento AI SEO per aumentare il tuo traffico organico, rendere il tuo sito più visibile e aumentare le tue classifiche. Semplifica il processo SEO aiutandoti a raccogliere informazioni, creare contenuti, ottimizzare e condurre audit. Questo strumento ha le funzionalità necessarie per sviluppare una strategia di contenuto che funzioni. Surfer SEO gode della fiducia di aziende leader in tutto il mondo, tra cui Lenovo, ClickUp, Thomson Reuters, Shopify e Opera. Con Grow Flow di Surfer SEO, uno strumento di gestione della crescita, puoi ottenere approfondimenti SEO su base settimanale. Ti consente di identificare parole chiave di alto livello, ricercare argomenti di nicchia, scoprire collegamenti interni pertinenti, generare nuove idee di contenuto e altro ancora. Il suo strumento di ricerca per parole chiave ti consente di trovare dozzine di argomenti correlati utilizzando la tua parola chiave principale. Usandolo, puoi determinare l'intento di ricerca del tuo pubblico di destinazione e valutare istantaneamente la difficoltà delle parole chiave e delle ricerche al mese. Nel frattempo, il suo strumento SEO Audit ti aiuta a identificare gli errori nel tuo SEO. Alcuni degli approfondimenti che puoi ottenere da questo strumento includono la velocità della pagina, la densità delle parole chiave, i backlink mancanti e il sentimento NLP. Ti aiuta anche a tenere d'occhio i tuoi concorrenti per aiutarti a migliorare i contenuti del tuo sito web. Caratteristiche Aumenta il flusso Editore di contenuti Ricerca per parole chiave Verifica Estensione di parole chiave Surfer Generatore di contorni AI Prezzo : Viene fornito con una versione gratuita, I livelli a pagamento partono da $ 49 Ideale per: piccoli blogger, organizzazioni con più siti Web e grandi agenzie 6. Diib Diib è uno strumento AI SEO che puoi utilizzare per ottenere informazioni SEO e sul traffico per far crescere ulteriormente la tua attività. Con Diib, non solo puoi automatizzare la SEO senza alcuna difficoltà, ma puoi anche confrontare le tue prestazioni con quelle della concorrenza. Diib ti fornisce un piano di crescita, che include obiettivi di crescita personalizzati e avvisi per assisterti con l'esperienza SEO, social, mobile e dei visitatori. Lo strumento ti consente di monitorare le parole chiave e i backlink SEO, tenere traccia delle classifiche e delle modifiche della concorrenza e trovare nuove parole chiave e idee di contenuto. Automatizza anche il monitoraggio del sito web per farti sapere se rileviamo eventuali problemi. Tiene traccia di eventuali problemi relativi a velocità e sicurezza, consegna delle e-mail, cambiamenti nelle classifiche e attività dei tuoi concorrenti. Un'altra grande caratteristica di Diib è che fornisce agli utenti un punteggio di salute giornaliero per controllare lo stato di salute del tuo sito web. Il software utilizza un algoritmo avanzato e tiene conto di 12 metriche per misurare le prestazioni del tuo sito web. Caratteristiche Piano di crescita Classifica delle parole chiave Controllo delle lacune SEO Monitoraggio della concorrenza Monitoraggio del sito web Punteggio di salute giornaliero Prezzo: viene fornito con un piano gratuito; Il piano Pro costa $ 7,99 al mese Ideale per: privati ​​e proprietari di più siti web 7. Outranking Outranking è uno strumento AI SEO che può aiutarti a risolvere i tuoi problemi con il traffico organico e il coinvolgimento. Lo strumento rende la creazione automatica di contenuti semplice e senza problemi e allo stesso tempo indirizza i contenuti organici attraverso l'analisi SERP. Ciò significa che lo strumento esamina i siti di alto livello e utilizza i dati per trovare opportunità che possono aiutarti a posizionarti più in alto. Utilizzando semplicemente i dati della SERP, Outranking può fornirti subito una bozza automatica. È quindi possibile apportare ulteriori modifiche, verifiche dei fatti e riscritture ove necessario. L'outranking rende la SEO una priorità in ogni contenuto generato per il tuo sito, come profili di blog, brief e titoli e campagne omnicanale. Oltre alla funzione Concetti, lo strumento ha un editor di contenuti SEO completo che puoi utilizzare per migliorare il tuo SEO. Puoi facilmente generare meta titoli e meta descrizioni, ottimizzare i tag H2 e H3 e rispondere alle domande "Le persone chiedono anche". Oltre a utilizzare il SEO Content Editor quando scrivi un nuovo pezzo, puoi anche sfruttarlo per aggiornare articoli vecchi o pubblicati. Che tu abbia bisogno di un articolo, un post sui social media, un comunicato stampa o il contenuto di una pagina web, Outranking svolge il lavoro in modo efficiente. È un'opzione a basso costo che potrebbe rivelarsi uno dei migliori strumenti per i creatori di contenuti solisti o per le aziende con team più piccoli. Caratteristiche: Costruttore di contorni Concetti Flussi di lavoro Editor di contenuti SEO Collegamento interno Prezzo: $ 79 per persone, $ 149 per professionisti e $ 219 per uso aziendale Ideale per: PMI o creatori di contenuti freelance solisti 8. Neuron Writer NeuronWriter è uno strumento di ottimizzazione dei contenuti basato sull'intelligenza artificiale che aiuta gli autori di contenuti a elaborare articoli eccellenti e post sui social media che si classificheranno sui motori di ricerca. Uno dei principali punti di forza di questo strumento è il suo AI Writer, che può generare contenuti scritti da AI per una scrittura più efficiente e un'ottimizzazione SEO. NeuronWriter funziona sfruttando i dati sulle SERP di Google, gli approfondimenti sulla concorrenza e l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per creare contenuti efficaci correlati alla parola chiave target. Oltre alla funzione AI Writer, c'è il collegamento interno, in cui vengono forniti consigli per i siti correlati, rendendo la creazione di collegamenti e il collegamento interno senza sforzo. Un'altra fantastica funzionalità è l'analisi della concorrenza, in cui lo strumento analizza il contenuto di successo del tuo concorrente per verificare cosa determina le loro classifiche per contenuto. NeuronWriter supporta oltre 170 lingue, ha un sistema di gestione dei documenti e viene fornito con una funzione di pianificazione dei contenuti per campagne di contenuti SEO ben organizzate. Caratteristiche: Scrittore AI Analisi dei concorrenti Pianificatore di contenuti Colonne personalizzate (analisi) Supporto multilingue Prezzo: a partire da 19 EUR mensili fino a 97 EUR Ideale per: operatori di marketing e agenzie Conclusione sui migliori tool SEO con Intelligenza Artificiale Questi tool AI SEO possono fare la differenza tra perdere traffico ed essere nella prima pagina dei risultati su Google ed essere visualizzati dalle persone giuste. Esistono strumenti software SEO gratuiti e a pagamento e ognuno ti consente di ottenere più traffico, sostenere il coinvolgimento e migliorare il tipo di contenuto che potresti offrire al tuo pubblico di nicchia. Al giorno d'oggi, il contenuto è ancora molto critico nel rendere il tuo e-commerce , il tuo marchio di influencer o la tua azienda un'autorità online. Sapere come sfruttare la SEO può aiutarti a diventare un marchio più efficace e ad entrare in sintonia con ciò che il pubblico sta cercando senza impantanarti troppo con noiose attività di ricerca e modifica dei contenuti.

Il mondo del deep learning sta cambiando il modo in cui affrontiamo i problemi di machine learning. Le tecniche di deep learning stanno ottenendo risultati sorprendenti in una vasta gamma di applicazioni, come il riconoscimento del linguaggio naturale, la visione artificiale, la diagnosi medica e molto altro ancora. Tuttavia, l'apprendimento del deep learning può essere una sfida. Con così tante librerie e tecniche disponibili, può essere difficile sapere da dove iniziare. Ma non preoccuparti, perché siamo qui per aiutarti. In questo corso intensivo composto da 9 parti, ti guideremo attraverso il mondo del deep learning utilizzando la potente e facile da usare libreria PyTorch in Python. Questo mini-corso è stato creato per professionisti che hanno già una buona dimestichezza con la programmazione in Python e che conoscono i concetti di base dell'apprendimento automatico. Con questo corso, imparerai a creare e allenare reti neurali profonde per risolvere problemi di machine learning complessi. Con il nostro approccio pratico e mirato, non solo ti forniremo una solida base di conoscenza nel deep learning, ma ti forniremo anche le competenze necessarie per applicare queste tecniche ai tuoi progetti in futuro. Questo post è lungo e utile, quindi potresti volerlo stampare per avere a portata di mano un riferimento durante il tuo percorso di apprendimento. Quindi, senza ulteriori indugi, iniziamo il nostro viaggio nel mondo affascinante e sempre più rilevante del deep learning con PyTorch. Deep Learning con Python e PyTorch - Per chi è ? Prima di immergerti in questo mini-corso, è importante capire se sei nel posto giusto. Ci sono alcune linee guida generali che possono aiutarti a capire se questo corso è adatto alle tue esigenze. Se sei uno sviluppatore che ha familiarità con la scrittura di codice e la configurazione dell'ecosistema Python sulla tua workstation, allora sei sulla strada giusta. Non devi essere un programmatore esperto, ma devi essere a tuo agio nell'installare pacchetti e scrivere script. Se hai una conoscenza di base dell'apprendimento automatico, come la convalida incrociata, alcuni algoritmi e il compromesso tra bias e varianza, allora sei super pronto per questo corso. Non è necessario avere un dottorato di ricerca in apprendimento automatico, ma è importante avere familiarità con i concetti di base e sapere dove trovare ulteriori informazioni. ( Sul nostro portale puoi trovare oltre 500 articoli su tutti i concetti base, basta cercarli ) E' importante notare che questo mini-corso non è un libro di testo sul deep learning. Non coprirà tutti gli aspetti teorici del deep learning, ma piuttosto si concentrerà sulla creazione di reti neurali profonde in PyTorch per risolvere problemi di machine learning complessi. Con questo corso, passerai da uno sviluppatore che sa applicare un po' di machine learning in Python a uno sviluppatore che può ottenere risultati e portare la potenza del deep learning nei tuoi progetti. Quindi, se sei pronto ad affrontare questa sfida e ad acquisire nuove competenze nel campo del deep learning, allora sei nel posto giusto. Preparati a imparare e ad applicare queste tecniche ai tuoi progetti futuri! Questo mini-corso è suddiviso in nove parti, ciascuna delle quali è stata progettata per richiedere circa 30 minuti. Puoi completare ogni parte velocemente o lentamente come preferisci. Un programma comodo può essere quello di completare una lezione al giorno per nove giorni. Altamente raccomandato. Gli argomenti che tratterai nelle prossime 9 lezioni sono i seguenti: Lezione 1 : Introduzione a PyTorch. Lezione 2 : Costruisci il tuo primo modello di Perceptron multistrato Lezione 3 : Addestramento di un modello PyTorch Lezione 4 : Utilizzo di un modello PyTorch per l'inferenza Lezione 5 : Caricamento dei dati da Torchvision Lezione 6 : Utilizzo di PyTorch DataLoader Lezione 7 : Rete Neurale Convoluzionale Lezione 8 : Addestrare un classificatore di immagini Lezione 9 : Allenati con la GPU Sarà molto divertente. Lezione 01: Introduzione a PyTorch Se sei interessato a imparare il deep learning, PyTorch è una libreria che non puoi ignorare. Creata e rilasciata da Facebook, PyTorch è una delle due librerie di deep learning più popolari al mondo, insieme a TensorFlow. PyTorch è una libreria completa che consente di addestrare un modello di deep learning e di eseguirlo in modalità di inferenza. Supporta anche l'utilizzo della GPU per un addestramento e un'inferenza più rapidi. PyTorch è stata completamente riscritta rispetto alla precedente libreria Torch 7, e utilizza espressioni simboliche per i programmi PyTorch. Nella prima lezione, il tuo obiettivo è : Quello di installare PyTorch e acquisire familiarità con la sua sintassi. Puoi facilmente installare PyTorch tramite pip. L'ultima versione disponibile al momento della scrittura è la 2.0. È possibile trovare versioni predefinite di PyTorch per ogni piattaforma, inclusi Windows, Linux e macOS. Una volta che avrai un ambiente Python funzionante, potrai installare PyTorch usando pip per ottenere l'ultima versione disponibile nella tua piattaforma. Oltre a PyTorch, esiste anche la libreria torchvision, comunemente utilizzata in combinazione con PyTorch. Questa libreria fornisce molte funzioni utili per i progetti di visione artificiale, come la trasformazione delle immagini, la creazione di dataset e la visualizzazione dei risultati. Acquisire familiarità con torchvision ti aiuterà a migliorare la tua esperienza di programmazione con PyTorch e ad aumentare la qualità dei tuoi progetti di visione artificiale. sudo pip install torch torchvision #per utenti linux pip install torch torchvision #per utenti windows e mac !pip install torch torchvision #per chi usa google colab Di seguito sono riportati 5 semplici esempi con i commenti. Esempio 1: Calcolo del gradiente import torch # Crea un tensore con requires_grad=True per calcolare il gradiente x = torch.tensor(2.0, requires_grad=True) # Crea un espressione simbolica y = 3*x**2 + 4*x + 1# Calcola il gradiente rispetto a x y.backward() # Stampa il gradienteprint(x.grad) Esempio 2: Moltiplicazione tra matrici import torch # Crea due matrici a = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]]) b = torch.tensor([[5, 6], [7, 8]]) # Esegue la moltiplicazione tra matrici c = torch.matmul(a, b) # Stampa la matrice risultante print(c) Esempio 3: Calcolo del coseno import torch # Crea un tensore x = torch.tensor(0.5) # Calcola il coseno y = torch.cos(x) # Stampa il risultato print(y) Esempio 4: Funzione di attivazione ReLU import torch.nn.functional as F # Crea un tensore x = torch.tensor([-1.0, 2.0, -3.0]) # Applica la funzione di attivazione ReLU y = F.relu(x) # Stampa il risultatoprint(y) Esempio 5: Ridimensionamento di un tensore import torch # Crea un tensore x = torch.tensor([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) # Ridimensiona il tensore y = torch.reshape(x, (2, 3)) # Stampa il tensore risultante print(y) Ulteriori informazioni su PyTorch nella home page di PyTorch . Il tuo compito Ripeti il ​​codice precedente per assicurarti di aver installato correttamente PyTorch. Puoi anche controllare la tua versione di PyTorch eseguendo le seguenti righe di codice Python: import torch print(torch.__version__) Nella prossima lezione utilizzerai PyTorch per creare un modello di rete neurale. Lezione 02: Costruisci il tuo primo modello di Perceptron multistrato Il deep learning riguarda la costruzione di reti neurali su larga scala. La forma più semplice di rete neurale è chiamata modello perceptron multistrato. Gli elementi costitutivi delle reti neurali sono i neuroni artificiali o percettroni. Si tratta di semplici unità computazionali che hanno segnali di ingresso ponderati e producono un segnale di uscita utilizzando una funzione di attivazione. I percettroni sono organizzati in reti. Una fila di percettroni è chiamata strato e una rete può avere più strati. L'architettura dei percettroni nella rete è spesso chiamata topologia di rete. Una volta configurata, la rete neurale deve essere addestrata sul set di dati. L'algoritmo di addestramento classico e ancora preferito per le reti neurali è chiamato discesa del gradiente stocastico. PyTorch ti consente di sviluppare e valutare modelli di deep learning in pochissime righe di codice. Di seguito, il tuo obiettivo è sviluppare la tua prima rete neurale utilizzando PyTorch. Utilizza un set di dati di classificazione binaria standard (a due classi) dall'UCI Machine Learning Repository, come il set di dati Pima Indians . Per semplificare le cose, il modello di rete è costituito da pochi strati di percettroni completamente connessi . In questo particolare modello, il set di dati ha 12 input o predittori. l'output è un singolo valore di 0 o 1. Pertanto, il modello di rete dovrebbe avere 12 input (al primo livello) e 1 output (all'ultimo livello). Il tuo primo modello sarebbe costruito come segue: import torch.nn as nn # definisci il numero di input e di output n_input = 12 n_output = 1 # definisci la tua rete model = nn.Sequential( nn.Linear(n_input, 10), # primo livello con 10 neuroni nn.ReLU(), # funzione di attivazione nn.Linear(10, 5), # secondo livello con 5 neuroni nn.ReLU(), # funzione di attivazione nn.Linear(5, n_output), # output layer nn.Sigmoid() # funzione di attivazione per produrre l'output 0 o 1 ) Questa è una rete con 3 livelli completamente connessi. Ogni livello viene creato in PyTorch utilizzando la nn.Linear(x, y)sintassi in cui il primo argomento è il numero di input al livello e il secondo è il numero di output. Tra ogni strato viene utilizzata un'attivazione lineare rettificata, ma all'uscita viene applicata l'attivazione sigmoidea in modo tale che il valore di uscita sia compreso tra 0 e 1. Questa è una rete tipica. Un modello di deep learning consiste nell'avere molti di questi livelli in un modello. Il tuo compito Ripetere il codice precedente e osservare l'output del modello stampato. Prova ad aggiungere un altro livello che emette 20 valori dopo il primo livello lineare sopra. Cosa dovresti cambiare alla linea di nn.Linear(12, 10) per accogliere questa aggiunta? Nella prossima lezione, vedrai come addestrare questo modello. Lezione 03: Addestramento di un modello PyTorch Costruire una rete neurale in PyTorch non dice come addestrare il modello per un particolare lavoro. In effetti, ci sono molte variazioni in questo aspetto come descritto dagli iperparametri . In PyTorch, o in tutti i modelli di deep learning in generale, devi decidere quanto segue su come addestrare un modello: Qual è il set di dati, in particolare l'aspetto dell'input e dell'obiettivo Qual è la funzione di perdita per valutare la bontà di adattamento del modello ai dati Qual è l'algoritmo di ottimizzazione per addestrare il modello e i parametri dell'algoritmo di ottimizzazione come la velocità di apprendimento e il numero di iterazioni da addestrare Nella lezione precedente, viene utilizzato il set di dati Pima Indian e tutti gli input sono numeri. Questo sarebbe il caso più semplice in quanto non è necessario eseguire alcuna preelaborazione dei dati poiché le reti neurali possono gestire facilmente i numeri. Poiché si tratta di un problema di classificazione binaria, la funzione di perdita dovrebbe essere entropia incrociata binaria. Significa che l'obiettivo dell'output del modello è 0 o 1 per il risultato della classificazione. Ma in realtà il modello può produrre qualsiasi cosa nel mezzo. Più è vicino al valore target, meglio è (cioè minore perdita ). La discesa del gradiente è l'algoritmo per ottimizzare le reti neurali. Esistono molte varianti di discesa in pendenza e Adam è una delle più utilizzate. Implementando quanto sopra, unitamente al modello costruito nella lezione precedente, si riporta di seguito il codice del processo formativo. Scarica il dataset : Copia il codice e leggi la spiegazione: import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim dataset = np.loadtxt('pima-indians-diabetes.csv', delimiter=',') X = dataset[:,0:8] y = dataset[:,8] X = torch.tensor(X, dtype=torch.float32) y = torch.tensor(y, dtype=torch.float32).reshape(-1, 1) loss_fn = nn.BCELoss() # binary cross-entropy optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) n_epochs = 100 batch_size = 10 for epoch in range(n_epochs): for i in range(0, len(X), batch_size): Xbatch = X[i:i+batch_size] y_pred = model(Xbatch) ybatch = y[i:i+batch_size] loss = loss_fn(y_pred, ybatch) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() print(f'Finita epoch {epoch}, Ultimo loss {loss}') Questo codice riguarda l'addestramento di una rete neurale binaria (che predice una variabile binaria) su un dataset chiamato "pima-indians-diabetes". Ecco una spiegazione dettagliata del codice: Importazione delle librerie di Python necessarie: numpy viene utilizzato per caricare il dataset dal file CSV. torch è la libreria principale di PyTorch per il deep learning. torch.nn è un modulo di PyTorch che fornisce le funzioni e i blocchi per la creazione di reti neurali. torch.optim è un modulo di PyTorch che fornisce gli ottimizzatori per la discesa del gradiente. Caricamento del dataset: Il dataset viene caricato utilizzando la funzione np.loadtxt() dal file CSV "pima-indians-diabetes.csv". I primi 8 attributi delle righe vengono estratti e utilizzati come variabili di input (X), mentre l'ultimo attributo viene utilizzato come variabile di output (y). Conversione dei dati in tensori PyTorch: I dati X e y vengono convertiti in tensori PyTorch utilizzando la classe torch.tensor(). La conversione viene effettuata in modo da poter essere utilizzata dalla libreria PyTorch. Definizione della funzione di perdita e dell'ottimizzatore: La funzione di perdita utilizzata è nn.BCELoss() che è la funzione di perdita della binary cross-entropy, utilizzata quando la variabile di output è binaria. L'ottimizzatore utilizzato è optim.Adam() che è un ottimizzatore per la discesa del gradiente stocastico. Addestramento del modello: n_epochs rappresenta il numero di volte che il modello viene addestrato sull'intero dataset. batch_size rappresenta la dimensione del batch che verrà passato alla rete neurale ad ogni iterazione. All'interno del ciclo for per ciascuna epoca, viene utilizzato un ciclo for per iterare attraverso i batch di dati. Vengono creati i batch di dati utilizzando la sintassi "X[i:i+batch_size]". La rete neurale viene utilizzata per produrre le predizioni y_pred sui batch di dati. La funzione di perdita viene calcolata tra le predizioni y_pred e i dati di output ybatch. L'ottimizzatore viene azzerato con optimizer.zero_grad() per cancellare tutti i gradienti della funzione di perdita prima del calcolo dei nuovi gradienti. Il gradiente viene calcolato chiamando loss.backward(). L'ottimizzatore viene chiamato per aggiornare i pesi del modello con optimizer.step(). L'ultima riga viene stampata per mostrare il numero di epoche e l'ultima perdita registrata durante l'addestramento. Il ciclo for sopra serve per ottenere un batch di dati e inserirli nel modello. Quindi osserva l'output del modello e calcola la funzione di perdita. In base alla funzione di perdita, l'ottimizzatore ottimizzerà il modello per un passaggio, in modo che possa corrispondere meglio ai dati di addestramento. Dopo una serie di passaggi di aggiornamento, il modello dovrebbe essere sufficientemente vicino ai dati di addestramento da poter prevedere l'obiettivo con elevata precisione. Il tuo compito Esegui il ciclo di allenamento sopra e osserva come la perdita diminuisce man mano che il ciclo di allenamento procede. Nella prossima lezione, vedrai come usare il modello addestrato. Lezione 04: Utilizzo di un modello PyTorch per l'inferenza Un modello di rete neurale addestrato è un modello che ricorda come l'input e il target sono correlati. Quindi, questo modello può prevedere l'obiettivo dato un altro input. In PyTorch, un modello addestrato può comportarsi proprio come una funzione. Supponi di aver addestrato il modello nella lezione precedente, puoi semplicemente usarlo come segue: i = 5 X_sample = X[i:i+1] y_pred = model(X_sample) print(f"{X_sample[0]} -> {y_pred[0]}") Ma in realtà, il modo migliore per eseguire l'inferenza è il seguente: i = 5 X_sample = X[i:i+1] model.eval() with torch.no_grad(): y_pred = model(X_sample) print(f"{X_sample[0]} -> {y_pred[0]}") Alcuni modelli si comporteranno in modo diverso tra addestramento e inferenza. La linea di model.eval() è segnalare al modello che l'intenzione è di eseguire il modello per l'inferenza. La linea with torch.no_grad() è creare un contesto per l'esecuzione del modello, in modo tale che PyTorch sappia che il calcolo del gradiente non è necessario. Questo può consumare meno risorse. Questo è anche il modo in cui puoi valutare il modello. Il modello emette un valore sigmoid, che è compreso tra 0 e 1. È possibile interpretare il valore arrotondando il valore all'intero più vicino (ad esempio, etichetta booleana). Confrontando la frequenza con cui la previsione dopo l'arrotondamento corrisponde all'obiettivo, è possibile assegnare una percentuale di accuratezza al modello, come segue: model.eval() with torch.no_grad(): y_pred = model(X) accuracy = (y_pred.round() == y).float().mean() print(f"Accuracy {accuracy}") Il tuo compito Esegui il codice sopra e vedi qual è la precisione che ottieni. Dovresti raggiungere circa il 75%. Lezione 05: Caricamento dei dati da Torchvision Torchvision è una libreria sorella di PyTorch. In questa libreria sono presenti funzioni specializzate per l'immagine e la visione artificiale. Come puoi aspettarti, ci sono funzioni per aiutarti a leggere le immagini o regolare il contrasto. Ma probabilmente la cosa più importante è fornire un'interfaccia semplice per ottenere alcuni set di dati di immagini. Nella prossima lezione creerai un modello di deep learning per classificare le immagini di piccole dimensioni. Questo è un modello che consente al tuo computer di vedere cosa c'è su un'immagine. Come hai visto nelle lezioni precedenti, è importante disporre del set di dati per addestrare il modello. Il set di dati che utilizzerai è CIFAR-10. È un set di dati di 10 oggetti diversi. Esiste anche un set di dati più ampio chiamato CIFAR-100. Il set di dati CIFAR-10 può essere scaricato da Internet. Ma se hai installato torchvision, devi solo fare quanto segue: import matplotlib.pyplot as plt import torchvision trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True) testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True) fig, ax = plt.subplots(4, 6, sharex=True, sharey=True, figsize=(12,8)) for i in range(0, 24): row, col = i//6, i%6 ax[row][col].imshow(trainset.data[i]) plt.show() La funzione torchvision.datasets.CIFAR10 consente di scaricare il set di dati CIFAR-10 in una directory locale. Il dataset è suddiviso in training set e test set. Pertanto le due righe sopra servono per ottenerle entrambe. Quindi si tracciano le prime 24 immagini dal set di dati scaricato. Ogni immagine nel set di dati è un'immagine di 32 × 32 pixel di uno dei seguenti elementi: aeroplano, automobile, uccello, gatto, cervo, cane, rana, cavallo, nave o camion. Il tuo compito Sulla base del codice sopra, riesci a trovare un modo per contare quante immagini in totale nel set di allenamento e nel set di test, rispettivamente? Nella prossima lezione imparerai come usare PyTorch DataLoader. Lezione 06: Utilizzo di PyTorch DataLoader L'immagine CIFAR-10 della lezione precedente è effettivamente nel formato dell'array numpy. Ma per il consumo da parte di un modello PyTorch, deve essere nei tensori PyTorch. Non è difficile convertire un array numpy in tensore PyTorch, ma nel ciclo di addestramento è comunque necessario dividere il set di dati in batch. il DataLoader può aiutarti a rendere questo processo più fluido. Tornando al set di dati CIFAR-10 come caricato nella lezione precedente, puoi fare quanto segue: import matplotlib.pyplot as plt import torchvision import torch from torchvision.datasets import CIFAR10 transform = torchvision.transforms.Compose([torchvision.transforms.ToTensor()]) trainset = CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform) testset = CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transform) batch_size = 24 trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=batch_size, shuffle=True) testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=batch_size, shuffle=True) fig, ax = plt.subplots(4, 6, sharex=True, sharey=True, figsize=(12,8)) for images, labels in trainloader: for i in range(batch_size): row, col = i//6, i%6 ax[row][col].imshow(images[i].numpy().transpose([1,2,0])) break # take only the first batch plt.show() In questo codice, trainsetviene creato con transformargomento in modo che i dati vengano convertiti in tensore PyTorch quando vengono estratti. Questo viene eseguito nelle righe DataLoader che lo seguono. L'oggetto DataLoader è un iterabile Python, di cui è possibile estrarre l'input (che sono immagini) e il target (che sono etichette di classi intere). In questo caso, si imposta la dimensione del batch su 24 e si esegue l'iterazione per il primo batch. Quindi mostri ogni immagine nel batch. Il tuo compito Esegui il codice sopra e confrontalo con l'output di matplotlib che hai generato nella lezione precedente. Dovresti vedere che l'output è diverso. Perché? Un argomento nelle linee DataLoader ha causato la differenza. Riesci a identificare quale? Nella prossima lezione imparerai come costruire un modello di deep learning per classificare le immagini dal set di dati CIFAR-10. Lezione 07: Rete Neurale Convoluzionale Le immagini sono strutture 2D. Puoi convertirli facilmente in vettori 1D appiattendoli e creando un modello di rete neurale per classificarli. Ma è noto che preservare la struttura 2D sarebbe più appropriato perché la classificazione riguarda cosa c'è nell'immagine, che è invariante alla traduzione . Il modo standard per l'elaborazione delle immagini della rete neurale consiste nell'utilizzare i livelli convoluzionali. Una rete neurale che utilizza livelli convoluzionali è chiamata rete neurale convoluzionale. Un esempio è il seguente: import torch.nn as nn model = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=(3,3), stride=1, padding=1), nn.ReLU(), nn.Dropout(0.3), nn.Conv2d(32, 32, kernel_size=(3,3), stride=1, padding=1), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=(2, 2)), nn.Flatten(), nn.Linear(8192, 512), nn.ReLU(), nn.Dropout(0.5), nn.Linear(512, 10) ) print(model) In quanto sopra, abbiamo usato livelli Conv2di più volte, così come l'attivazione ReLU. Gli strati convoluzionali devono apprendere ed estrarre le caratteristiche dall'immagine. Più livelli convoluzionali aggiungi, la rete può apprendere più funzionalità di alto livello. Alla fine, useresti un livello di raggruppamento ( sopra MaxPool2d) per raggruppare le caratteristiche estratte, appiattirle in un vettore, quindi passarle a una rete di perceptron multistrato per la classificazione finale. Questa è la solita struttura di un modello di classificazione delle immagini. Il tuo compito Esegui il codice precedente per assicurarti di poter creare correttamente un modello. Non hai specificato la dimensione dell'immagine di input nel modello, ma in effetti è fissata a 32 × 32 pixel in RGB (ovvero, 3 canali di colore). Dove è stato risolto nella rete? Nella prossima lezione, utilizzerai il DataLoader della lezione precedente per addestrare il modello sopra. Lezione 08: Addestra un classificatore di immagini Insieme al DataLoader creato per il set di dati CIFAR-10, puoi addestrare la rete neurale convoluzionale nella lezione precedente con il seguente ciclo di addestramento: import torch.nn as nn import torch.optim as optim loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) n_epochs = 20 for epoch in range(n_epochs): model.train() for inputs, labels in trainloader: y_pred = model(inputs) loss = loss_fn(y_pred, labels) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() acc = 0 count = 0 model.eval() with torch.no_grad(): for inputs, labels in testloader: y_pred = model(inputs) acc += (torch.argmax(y_pred, 1) == labels).float().sum() count += len(labels) acc /= count print("Epoch %d: model accuracy %.2f%%" % (epoch, acc*100)) L'esecuzione richiederà un po' di tempo e dovresti vedere che il modello prodotto può raggiungere una precisione non inferiore al 70%. Questo modello è una rete di classificazione multiclasse. L'output non è uno, ma molti punteggi, uno per ogni classe. Consideriamo il punteggio più alto, più il modello è sicuro che l'immagine appartenga a una classe. La funzione di perdita utilizzata è quindi l'entropia incrociata , la versione multiclasse dell'entropia incrociata binaria. Nel ciclo di formazione qui sopra, dovresti vedere parecchi elementi che hai imparato nelle lezioni precedenti. Compreso il passaggio dalla modalità di addestramento a quella di inferenza nel modello, utilizzando torch.no_grad()il contesto e il calcolo dell'accuratezza. Il tuo compito Leggi il codice sopra per assicurarti di capire cosa fa. Eseguire questo codice per osservare l'aumento della precisione man mano che l'addestramento procede. Qual è la precisione finale che hai raggiunto? Nella prossima lezione imparerai come utilizzare la GPU per velocizzare l'addestramento dello stesso modello. Lezione 09: Addestrati con la GPU L'addestramento del modello svolto nella lezione precedente dovrebbe richiedere un po' di tempo. Se disponi di una GPU supportata, puoi velocizzare notevolmente l'addestramento. Il modo per utilizzare la GPU in PyTorch è inviare il modello e i dati alla GPU prima dell'esecuzione. Quindi hai la possibilità di restituire il risultato dalla GPU o eseguire direttamente la valutazione nella GPU. Non è difficile modificare il codice della lezione precedente per utilizzare la GPU. Di seguito è riportato ciò che dovrebbe essere fatto: import torch.nn as nn import torch.optim as optim device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") model.to(device) loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) n_epochs = 20 for epoch in range(n_epochs): model.train() for inputs, labels in trainloader: y_pred = model(inputs.to(device)) loss = loss_fn(y_pred, labels.to(device)) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() acc = 0 count = 0 model.eval() with torch.no_grad(): for inputs, labels in testloader: y_pred = model(inputs.to(device)) acc += (torch.argmax(y_pred, 1) == labels.to(device)).float().sum() count += len(labels) acc /= count print("Epoch %d: model accuracy %.2f%%" % (epoch, acc*100)) Le modifiche apportate sono le seguenti: Controlla se la GPU è disponibile e impostala devicedi conseguenza. Quindi il modello viene inviato al dispositivo. Quando l'input (cioè un batch di immagini) viene passato al modello, deve essere prima inviato al dispositivo corrispondente. Poiché anche l'output del modello sarà presente, anche il calcolo della perdita o il calcolo dell'accuratezza dovrebbero avere l'obiettivo inviato prima alla GPU. Il tuo compito Puoi vedere che PyTorch in esecuzione nella CPU e nella GPU sono per lo più gli stessi. Prova a confrontare i due se puoi accedere a una GPU. Quanto più velocemente puoi osservare? Questa è stata l'ultima lezione. Fine! ( Guarda quanto sei arrivato lontano ) L'hai fatta. Ben fatto! Prenditi un momento e guarda indietro a quanto lontano sei arrivato. Hai scoperto PyTorch come libreria di deep learning in Python Hai costruito la tua prima rete neurale utilizzando PyTorch e hai imparato a eseguire la classificazione con una rete neurale Hai appreso i componenti chiave del deep learning, tra cui la funzione di perdita, l'ottimizzatore, il ciclo di addestramento e la valutazione Infine, hai fatto il passo successivo e hai appreso e sviluppato reti neurali convoluzionali per attività di visione artificiale Ti è piaciuto questo corso accelerato? Hai domande? Ci sono stati punti critici? Fateci sapere. Lascia un commento qui sotto.

Il nuovo AI Index Report 2023 dell'Università di Stanford è finalmente disponibile! In questo report aggiornato sono presentate le ultime scoperte emerse nel 2022 riguardo l'intelligenza artificiale (IA), offrendo una panoramica completa su tutte le novità del settore, dalle ricerche alle finanziamenti, fino all'impennata di regolamentazioni sempre più rigide. Cos'è il AI Index Report 2023 ? Il report non tralascia i rischi e gli aspetti negativi dell'IA, come accade con ogni tecnologia, soprattutto alla luce della portata esponenziale dimostrata dall'IA negli ultimi mesi. Lo studio, curato da un comitato interdisciplinare di esperti accademici e dell'industria, offre un'analisi dettagliata dei trend del machine learning e delle tecniche simili, prevalentemente incentrata sul quadro statunitense, che rappresenta il centro nevralgico del settore a livello globale. L'obiettivo dichiarato del report AI Index 2023 è quello di "tracciare, raccogliere, distillare e visualizzare i dati relativi all'intelligenza artificiale". L'Università di Stanford si impegna a fornire dati rigorosamente controllati e di ampia provenienza, in modo che politici, ricercatori, dirigenti, giornalisti e il pubblico in generale possano sviluppare una comprensione più approfondita e sfumata del complesso campo dell'IA. Il report punta a diventare la fonte più autorevole e credibile al mondo per i dati e gli approfondimenti sull'IA, offrendo accesso pubblico a molti dei dati di studio utilizzati. Nonostante la mole di quasi 400 pagine del report, ci sono alcuni passaggi interessanti che meritano di essere menzionati. Se vuoi saperne di più sull'intelligenza artificiale e sui suoi sviluppi, ti invitiamo a leggere il testo completo e a scoprire le sue sezioni più interessanti, adatte a ogni tipo di lettore. Con il nuovo AI Index Report 2023, l'Università di Stanford ci fornisce un'opportunità unica per rimanere aggiornati sul mondo in costante evoluzione dell'IA. Non vuoi leggere il riassunto ? Ecco a te il report completo : Se ti piacciono i grafici ne abbiamo raccolti alcuni molto interessanti a fine articolo ( vai alla fine ) I principali temi del rapporto AI Index 2023 La struttura del report è articolata per macro-argomenti, tra i quali troviamo: Problemi Etici Ricerca e sviluppo Prestazioni tecniche Etica dell'IA Aspetti economici Istruzione Diversità Opinione pubblica Politiche e governance In un elenco riassuntivo dei risultati più importanti (positivi e negativi) del rapporto, vengono presentati i risultati emersi dalla ricerca, che comprende sondaggi, interviste, analisi e altri studi. Ecco cosa è emerso: Problemi Etici , troppi incidenti secondo l' AI INDEX 2023 Il rapporto AI Index 2023 approfondisce nel terzo capitolo il "lato oscuro" dell'utilizzo dell'intelligenza artificiale, focalizzandosi sulla dimensione etica. L'impatto dell'uso di queste tecnologie sul piano etico è sempre stato un tema di discussione, tuttavia, oggi, con l'affermarsi dell'AI e delle sue grandi potenzialità, diventa sempre più evidente a livello globale. Il grafico seguente mostra lo stato degli incidenti e delle controversie legati all'uso dell'AI tra il 2016 e il 2022. Il rapporto sottolinea la necessità di affrontare questi problemi etici con la massima serietà per garantire un utilizzo responsabile dell'intelligenza artificiale. Il rapporto sottolinea i seguenti aspetti etici da prendere in considerazione tra i tanti: • La creazione di modelli di grandi dimensioni addestrati su dati proprietari che risultano spesso viziati da bias e distorsioni insiti negli stessi dataset. Tuttavia, si spera che questi problemi possano essere ridotti in parte attraverso tecniche di ottimizzazione delle istruzioni utilizzate per l'addestramento dei modelli. • I modelli "generativi" di AI, che producono contenuti artificiali come i noti ChatGPT, DALL-E e Midjourney, sono ormai diffusi tra il pubblico, ma portano con sé specifici problemi etici che possono avere effetti negativi sulla società. Il rapporto sottolinea la necessità di mitigare questi rischi, soprattutto considerando che i possibili scenari di attacco in questo ambito sono difficili da prevedere. • L'analisi dei modelli linguistici, che utilizzano tecniche statistiche e probabilistiche per generare e comprendere testi, dimostra che esiste una correlazione tra prestazioni ed equità, ma "equità e bias possono essere in contrasto". Ciò significa che i modelli che hanno risultati migliori in termini di equità tendono ad avere maggiori pregiudizi di genere. • La verifica automatizzata delle notizie (fact-checking) tramite elaborazione del linguaggio naturale non è ancora affidabile, poiché i giudizi dei modelli AI si basano spesso su "prove" che non resistono a una verifica umana. Ricerca e sviluppo AI Index 2023 Il settore privato dell’AI ha preso il sopravvento sul mondo accademico nella produzione dei modelli di machine learning più significativi; dal 2014 si è notata questa inversione di tendenza, arrivando al 2022 in cui si sono registrati più di trenta significativi modelli di apprendimento automatico prodotti dal settore privato, rispetto ai soli tre realizzati dal mondo accademico. La creazione di sistemi di intelligenza artificiale all’avanguardia richiede sempre più grandi quantità di dati (i c.d. “big data“), potenza di calcolo e investimenti, tutte risorse prevalenti nel settore privato. Questa crescente presenza del settore privato nell'AI ha portato a una maggiore rapidità nello sviluppo di tecnologie avanzate, ma ha anche sollevato preoccupazioni sul controllo del monopolio del mercato e sulla trasparenza delle tecnologie utilizzate. Prestazioni tecniche AI Index 2023 L’AI continua a mostrare – misurati sull’anno – progressi marginali sui “benchmark” tecnici tradizionali, però nuove suite di benchmarking, più complete, stanno emergendo, per avere un quadro più preciso degli effettivi miglioramenti tecnici. Questi progressi tecnici sono spesso il risultato di grandi quantità di dati utilizzati per allenare i modelli di apprendimento automatico, ma anche di nuove tecniche di apprendimento profondo e di hardware di elaborazione più potenti. Nonostante i progressi ottenuti, l'AI non è ancora in grado di risolvere completamente alcune delle sfide più complesse del nostro tempo. Etica dell'IA AI Index 2023 L’AI può avere impatti ambientali negativi, tuttavia nuovi modelli di machine learning possono essere utilizzati per ottimizzarne l’impatto energetico. Secondo alcuni studi ad es. l’addestramento di un modello può comportare l’emissione di 25 volte più carbonio di quello impiegato da un singolo passeggero, in aereo, per un viaggio di sola andata da New York a San Francisco. La crescente domanda di energia necessaria per alimentare i server di elaborazione dati e le infrastrutture di rete per l'AI sta aumentando il consumo di energia globale. Ci sono anche esempi di come l'AI può essere utilizzata per ridurre l'impatto ambientale in altri settori, come l'agricoltura e la gestione delle risorse naturali, migliorando la sostenibilità a lungo termine del nostro pianeta. Aspetti economici AI Index 2023 L’AI sta accelerando rapidamente il progresso scientifico. Ne è dimostrazione il suo utilizzo negli studi sulla fusione dell’idrogeno, per generare nuovi anticorpi, ecc. L'AI sta rivoluzionando la ricerca scientifica attraverso l'elaborazione di grandi quantità di dati e la generazione di modelli avanzati per l'analisi e la predizione dei risultati. Istruzione AI Index 2023 La domanda di competenze legate all'AI sta crescendo rapidamente in tutto il mondo e sta colpendo ogni settore industriale che coinvolga dati. Gli Stati Uniti sono stati il primo paese ad adottare questa tecnologia e ora è alla ricerca di più professionisti dell'AI. Secondo il World Economic Forum, si prevede che la domanda di competenze legate all'AI aumenterà in modo significativo in tutto il mondo nel prossimo decennio, in particolare per i professionisti che hanno competenze tecniche e capacità di leadership. L'AI ha il potenziale di creare nuove opportunità di lavoro in diversi settori, tra cui la sanità, il commercio, la finanza e l'istruzione. Calo di Investimenti AI Index 2023 Nonostante il calo degli investimenti privati del settore in calo di circa il 26% e del numero di nuove società dedicate all'AI nel 2022, se considerati nell'arco di un decennio, gli investimenti nell'AI sono aumentati in modo significativo. Nel 2022, la quantità di investimenti privati nell'AI è stata 18 volte maggiore rispetto al 2013. Il settore privato dell'AI ha preso il sopravvento sul mondo accademico nella produzione dei modelli di machine learning più significativi. La creazione di sistemi di intelligenza artificiale all'avanguardia richiede sempre più grandi quantità di dati, potenza di calcolo e investimenti, tutte risorse prevalenti nel settore privato. Politiche e governance AI Index 2023 L'interesse politico per l'AI e la sua regolamentazione sono in aumento su scala globale. Ci sono preoccupazioni riguardo all'impatto dell'AI sull'occupazione e sulla sicurezza informatica, oltre alle questioni etiche legate all'uso dell'AI. I governi stanno cercando di trovare un equilibrio tra la promozione dell'innovazione nell'AI e la tutela dei cittadini dagli eventuali effetti negativi. Alcuni paesi, come la Cina, stanno investendo massicciamente nell'AI e stanno cercando di diventare leader nel settore, mentre altri paesi, come gli Stati Uniti e l'Unione Europea, stanno cercando di regolamentare l'AI per garantire un utilizzo etico e sicuro. GRAFICI INTERESSANTI DEL RAPPORTO IA INDEX In conclusione, il report AI Index 2023 mette in luce l'importanza di considerare gli aspetti etici dell'utilizzo delle tecnologie AI, soprattutto alla luce delle grandi capacità dimostrate da queste ultime. Sono molti i punti di attenzione da considerare, come i modelli di grandi dimensioni addestrati su dati proprietari che possono essere viziati da bias e distorsioni insiti nei dataset, o i modelli generativi di AI che possono produrre effetti nefasti a livello sociale. Se l'articolo ti è piaciuto condividolo e supportaci :)

Scopri le alternative gratis e i modelli open source che puoi utilizzare per creare il tuo chatbot come Chat GPT, integrare gli LLM o lanciare il tuo prodotto con AI. L'intelligenza artificiale ha fatto grandi progressi negli ultimi anni e oggi ci sono molte tecnologie disponibili per le conversazioni automatizzate. ChatGPT e Bard sono due delle soluzioni più popolari disponibili oggi, ma esistono molte altre alternative open source che possono essere utilizzate per creare conversazioni automatizzate. In questo articolo, esploreremo 8 alternative open source a ChatGPT e Bard che possono essere utilizzate per creare conversazioni automatizzate. Queste alternative offrono una vasta gamma di funzionalità e sono adatte a diversi casi d'uso, come il customer service, l'assistenza virtuale, la consulenza online e molti altri. Continua a leggere per scoprire le alternative open source che possono essere utilizzate per creare conversazioni automatizzate e scegliere quella che meglio si adatta alle tue esigenze. Le migliori Alternative open source a Chat GPT e Bard : LLaMA Alpaca Vicuna OpenCHatKIT GPT4all Raven RWKV OPT FLAN-T5-XXL 1. LLAMA Il progetto LLaMA comprende una serie di modelli linguistici fondamentali che variano in dimensioni da 7 miliardi a 65 miliardi di parametri. Questi modelli si stavano addestrando su milioni di token e si stavano addestrando esclusivamente su set di dati disponibili pubblicamente. Di conseguenza, LLaMA-13B supera GPT-3 (175B) e LLaMA-65B si comporta in modo simile ai migliori modelli come Chinchilla-70B e PaLM-540B. Risorse: Paper GitHub DEMO 2. Alpaca Stanford Alpaca afferma di poter competere con ChatGPT e chiunque può riprodurlo in meno di 600$. L'Alpaca 7B è messo a punto dal modello LLaMA 7B su 52K istruzioni. Risorse: GitHub DEMO 3. Vicuna Vicuna è messo a punto dal modello LLaMA sulle conversazioni condivise dagli utenti raccolte da ShareGPT . Il modello Vicuna-13B ha raggiunto una qualità superiore al 90%* di OpenAI ChatGPT e Google Bard. Ha anche superato i modelli LLaMA e Stanford Alpaca nel 90% dei casi. Il costo dell'addestramento di Vicuna era di circa 300 $. Wow. Risorse: GitHub DEMO 4. Open Chat KIT OpenChatKit: Open-Source ChatGPT Alternative è un kit di strumenti completo per creare il tuo chatbot. Fornisce istruzioni per l'addestramento del proprio modello di linguaggio di grandi dimensioni ottimizzato per le istruzioni, messa a punto del modello, sistema di recupero estensibile per l'aggiornamento della risposta del bot e moderazione del bot per filtrare le domande. Come possiamo vedere, il modello GPT-NeoXT-Chat-Base-20B ha superato la modalità base GPT-NoeX nelle attività di domanda e risposta, estrazione e classificazione. Risorse: GitHub DEMO Scheda modello 5. GPT4ALL GPT4ALL è stato addestrato su un enorme corpus curato di interazioni con gli assistenti, tra cui codice, storie, rappresentazioni e dialoghi a più turni. Il team ha fornito set di dati, pesi del modello, processi di preprocessing dei dati e codice di finetuning per promuovere l'open source. Inoltre, hanno rilasciato versioni quantizzate a 4 bit del modello che possono essere eseguite sul tuo laptop. Puoi persino utilizzare un client Python per eseguire l'inferenza del modello. Risorse: Paper GitHub DEMO (non ufficiale) Scheda modello 6. Raven RWKV Raven RWKV 7B è un chatbot open source alimentato dal modello linguistico RWKV che produce risultati simili a ChatGPT. Il modello utilizza RNN in grado di eguagliare i trasformatori in termini di qualità e scalabilità pur essendo più veloce e risparmiando VRAM. The Raven è stato messo a punto su Stanford Alpaca, code-alpaca e altri set di dati. Risorse: GitHub DEMO Scheda modello 7. OPT OPT : Open Pre-trained Transformer Language Models non è eccezionale come ChatGPT, ma ha mostrato notevoli capacità per l'apprendimento a zero e pochi colpi e l'analisi del bias stereotipato. Puoi anche integrarlo con Alpa, Colossal-AI, CTranslate2 e FasterTransformer per ottenere risultati ancora migliori. Nota: è nell'elenco a causa della sua popolarità, in quanto ha 624.710 download mensili nella categoria di generazione del testo. Risorse: Paper GitHub DEMO Scheda modello 8. Flan-T5-XXL Flan-T5-XXL ha perfezionato i modelli T5 su una raccolta di set di dati formulati come istruzioni. La messa a punto delle istruzioni migliora notevolmente le prestazioni su una varietà di classi di modelli come PaLM, T5 e U-PaLM. Il modello Flan-T5-XXL è messo a punto su più di 1000 attività aggiuntive che coprono anche più lingue. Risorse: Paper GitHub DEMO Scheda modello Conclusione sulle alternative open source a Chat GPT e Bard Sono disponibili molte opzioni open source e ho citato quelle popolari. I chatbot e i modelli open source stanno migliorando e nei prossimi mesi vedrai un nuovo modello che può superare completamente ChatGPT in termini di prestazioni. Speriamo che questo articolo ti abbia aiutato a scoprire nuove alternative open source per creare conversazioni automatizzate e che tu sia in grado di fare la scelta migliore per la tua attività. Ricorda, la tecnologia è un mondo in continua evoluzione, quindi continua a tenerti aggiornato sulle ultime novità e opportunità che possono aiutarti a raggiungere i tuoi obiettivi.

La rivoluzione dell'intelligenza artificiale (IA) è ormai inarrestabile e sta cambiando radicalmente il nostro modo di vivere e di lavorare. Ma come influenzerà realmente la società e il mondo del lavoro nel futuro? In questo articolo, esploreremo le potenzialità e le sfide delle IA, ponendo domande stimolanti e cercando di immaginare come potrebbe essere il nostro futuro in un mondo sempre più dominato dalle macchine intelligenti. Un futuro condiviso con le macchine La crescente pervasività delle intelligenze artificiali ha aperto nuove prospettive in svariati settori, dai trasporti alla medicina, dall'istruzione all'industria. Le IA sono ormai in grado di guidare le nostre auto, diagnosticare malattie, creare opere d'arte e persino scrivere articoli come questo. Ma qual è il prezzo da pagare per questi progressi? Una delle principali preoccupazioni riguarda l'impatto delle IA sul mercato del lavoro. Alcuni studi prevedono che milioni di posti di lavoro potrebbero essere a rischio a causa dell'automazione, con un impatto particolarmente forte sui lavoratori meno qualificati e sui settori più esposti all'automazione, come la manifattura e l'agricoltura. Tuttavia, le IA potrebbero anche creare nuove opportunità di lavoro, grazie allo sviluppo di nuovi settori e all'emergere di nuove professioni legate all'intelligenza artificiale. L'automazione potrebbe liberare gli esseri umani da lavori ripetitivi e pericolosi, permettendo loro di dedicarsi a compiti più creativi e gratificanti. Domanda provocatoria: riuscirà la società a creare abbastanza nuovi posti di lavoro per compensare quelli persi a causa dell'automazione? E come possiamo garantire che le persone abbiano le competenze necessarie per lavorare in un mondo dominato dalle IA? La responsabilità etica delle IA L'introduzione delle IA nella nostra vita quotidiana solleva anche importanti questioni etiche. Ad esempio, come possiamo garantire che le decisioni prese dalle macchine siano giuste ed equilibrate, evitando discriminazioni e pregiudizi? E chi è responsabile quando un'intelligenza artificiale commette un errore con conseguenze gravi, come un incidente stradale provocato da una macchina a guida autonoma? Le IA sono solo algoritmi e, come tali, sono programmate dagli esseri umani. Pertanto, è fondamentale sviluppare un quadro etico solido che guidi la creazione e l'utilizzo delle intelligenze artificiali, per garantire che agiscano in modo responsabile e rispettino i diritti e le libertà delle persone. Domanda provocatoria: come possiamo garantire che le IA siano programmate in modo etico e responsabile, e che i loro creatori siano tenuti a rispondere delle loro azioni? L'impatto delle Intelligenze Artificiali sulla società e nel mondo del lavoro L'avvento delle intelligenze artificiali ci porta a riflettere sul significato stesso dell'umanità. In un mondo in cui le macchine possono imitare sempre più fedelmente le nostre capacità intellettuali e creative, cosa ci rende ancora unici come esseri umani? Forse la risposta risiede nelle nostre emozioni, nella nostra capacità di provare empatia e di stabilire relazioni profonde con gli altri. Anche se le IA possono simulare emozioni e comportamenti umani, non possono (almeno per ora) provare veri sentimenti o comprendere appieno le complesse sfumature delle relazioni umane. In un futuro dominato dalle intelligenze artificiali, potrebbe essere proprio la nostra umanità a diventare il nostro principale punto di forza, permettendoci di costruire un mondo in cui le macchine e gli esseri umani collaborano per il bene comune. Domanda provocatoria: come possiamo preservare e valorizzare la nostra umanità in un'epoca di intelligenze artificiali sempre più avanzate e pervasive? La formazione e l'educazione nell'era delle IA Un elemento chiave per affrontare le sfide poste dall'intelligenza artificiale è l'educazione. Le nuove generazioni dovranno essere formate non solo nelle competenze tecniche necessarie per lavorare con le IA, ma anche in quelle trasversali che permettono di adattarsi e prosperare in un mondo in rapida evoluzione. L'educazione dovrà puntare su creatività, pensiero critico, comunicazione, empatia e altre competenze umane che le macchine non possono replicare facilmente. Inoltre, è essenziale promuovere l'apprendimento continuo e l'aggiornamento delle competenze, per consentire alle persone di rimanere competitive nel mercato del lavoro. Domanda provocatoria: come possiamo riprogettare i sistemi educativi per preparare al meglio le nuove generazioni all'era delle intelligenze artificiali? L'equità nell'accesso alle Intelligenze Artificiali Uno dei principali problemi legati all'espansione delle intelligenze artificiali è la possibilità che soltanto una ristretta élite di individui e aziende possa beneficiare delle opportunità offerte da queste tecnologie. Questo rischia di accentuare le disuguaglianze esistenti e di creare nuove forme di esclusione sociale e economica. Per garantire un futuro più equo e inclusivo, è fondamentale che l'accesso alle intelligenze artificiali sia democratizzato, attraverso politiche che favoriscano l'innovazione e la diffusione delle IA in tutti i settori e su scala globale. Inoltre, è importante garantire che i benefici derivanti dall'uso delle IA siano condivisi in modo equo tra i vari attori coinvolti, inclusi i lavoratori e le comunità. Noi di IntelligenzaArtificialeItalia.net ci stiamo dando da fare, ad esempio abbiamo creato un ChatBOT simile a CHATGPT con il quale puoi divertirti. Inizia a chattare con il CHATBOT -> https://rebrand.ly/CHATBOT-IAITALIA Domanda provocatoria: come possiamo assicurare un accesso equo alle intelligenze artificiali e garantire che i loro benefici siano distribuiti in modo equo tra tutti gli individui e le comunità? L'importanza della privacy e della sicurezza dei dati Le intelligenze artificiali dipendono in gran parte dai dati per funzionare, e la raccolta, l'elaborazione e la condivisione di queste informazioni sollevano importanti questioni in termini di privacy e sicurezza dei dati. Come possiamo garantire che i dati personali siano protetti e che le intelligenze artificiali non vengano utilizzate per scopi malevoli o per violare la privacy delle persone? Per affrontare queste sfide, è necessario sviluppare nuovi standard e regolamenti che garantiscano la protezione dei dati e la sicurezza delle intelligenze artificiali. Inoltre, è importante promuovere una cultura della responsabilità e della trasparenza, sia tra i creatori delle IA che tra gli utenti, per garantire che le tecnologie siano utilizzate in modo etico e rispettoso delle norme e dei diritti delle persone. Domanda provocatoria: quali misure possiamo adottare per garantire la privacy e la sicurezza dei dati nell'era delle intelligenze artificiali, e come possiamo promuovere una cultura della responsabilità e della trasparenza in questo ambito? La resilienza delle infrastrutture e della società di fronte alle IA Man mano che le intelligenze artificiali diventano sempre più integrate nelle nostre infrastrutture e nei nostri sistemi, è fondamentale garantire che questi siano resilienti e in grado di adattarsi alle sfide e ai cambiamenti che l'era delle IA comporta. Ciò include la protezione delle infrastrutture critiche, come i sistemi energetici e di trasporto, dalle potenziali minacce poste dalle intelligenze artificiali, come gli attacchi informatici e la manipolazione dei dati. E' necessario sviluppare strategie per garantire che la società nel suo complesso sia resiliente di fronte alle sfide poste dalle IA, come l'aumento della disoccupazione e la polarizzazione delle competenze. Questo può includere la promozione di politiche di inclusione sociale, l'investimento nella formazione e nello sviluppo delle competenze e la creazione di reti di supporto per aiutare le persone a far fronte a questi cambiamenti. Domanda provocatoria: come possiamo assicurare che le infrastrutture e la società siano resilienti di fronte alle sfide poste dalle intelligenze artificiali e in grado di adattarsi al nuovo ordine mondiale? La governance globale delle IA L'espansione delle intelligenze artificiali non conosce confini geografici, e le sfide che pongono sono globali. Pertanto, è fondamentale che le nazioni lavorino insieme per sviluppare norme e regolamenti internazionali che guidino l'uso responsabile delle IA, promuovendo al contempo l'innovazione e la cooperazione. È importante stabilire un dialogo aperto e trasparente tra governi, aziende, ricercatori e cittadini, per garantire che le intelligenze artificiali siano utilizzate per il bene comune e per affrontare le sfide globali, come il cambiamento climatico, la povertà e le disuguaglianze. Domanda provocatoria: come possiamo promuovere una governance globale delle intelligenze artificiali che tenga conto delle diverse prospettive, culture e interessi delle nazioni e delle comunità? Conclusione sull'impatto delle Intelligenze Artificiali sulla società e nel mondo del lavoro L'impatto delle intelligenze artificiali sulla società e sul mondo del lavoro è un tema complesso e affascinante, che solleva molte domande e sfide. Tuttavia, è anche un'opportunità senza precedenti per reinventare il nostro futuro e creare un mondo più giusto, sostenibile e umano. Per affrontare con successo queste sfide, è fondamentale che le persone e le istituzioni lavorino insieme, condividendo conoscenze, risorse e valori. Solo in questo modo potremo garantire che le rivoluzione dell'intelligenza artificiale sia un'opportunità per tutti e non un rischio per pochi. Domanda provocatoria finale: come possiamo unire le forze a livello globale per assicurarci che l'impatto delle intelligenze artificiali sia positivo e inclusivo, contribuendo a creare un futuro migliore per l'umanità e per il pianeta?

L'Intelligenza Artificiale ChatGPT, sviluppata da OpenAI e supportata da Microsoft, è stata bloccata in Italia dal Garante della Privacy, sollevando numerose preoccupazioni. Nonostante gli avvisi della Commissione Europea, Europol e diversi scienziati e imprenditori, come Elon Musk, il Garante italiano della privacy ha deciso di intervenire. In un comunicato ufficiale, il Garante ha imposto la sospensione immediata di ChatGPT fino a quando non sarà conforme alle normative sulla privacy. Questa decisione è stata presa dopo la scoperta di una pubblicazione non autorizzata di dati sensibili degli utenti, causata da un bug in una una libreria open source, successivamente confermato da OpenAI. Perchè ChatGPT è stata vietata in ITALIA ? Le principali criticità individuate dal Garante includono: Mancata informazione agli utenti riguardo ai loro dati raccolti da OpenAI Assenza di una base legale che giustifichi la raccolta e la conservazione massiccia di dati personali per addestrare gli algoritmi Risposte di ChatGPT non sempre accurate, risultando in un trattamento impreciso dei dati personali Mancanza di controlli sull'età degli utenti, nonostante il servizio sia destinato agli utenti di età superiore a 13 anni OpenAI deve rispondere entro 20 giorni, indicando le misure adottate per risolvere queste carenze. La società rischia una multa di 20 milioni di euro o pari al 4% del fatturato globale annuo. Alternativa gratuita a ChatGPT In risposta a questa situazione, è stato creato un chatbot italiano gratuito e open source, che non raccoglie alcun dato personale e offre funzionalità avanzate simili, se non superiori, a quelle di ChatGPT. Questo nuovo chatbot rappresenta un'alternativa sicura e conforme alla privacy per gli utenti italiani, garantendo un servizio di generazione di testo all'avanguardia all'avanguardia senza compromettere la protezione dei dati la protezione dei dati personali. Inizia a chattare con il CHATBOT -> https://rebrand.ly/CHATBOT-IAITALIA IL CHATBOT E' COMPLETAMENTE GRATUITO ! e senza pubblicità ! Inizia a chattare con il CHATBOT -> https://rebrand.ly/CHATBOT-IAITALIA Come interagire con il ChatBOT alternativa a Chat GPT Le intelligenza artificiale generative si basano su dei prompt (il messagio che gli invii) per generare del testo. Quindi più il prompt è specifico migliore sarà la risposta. Ecco alcuni esempi di prompt interessanti e specifici in diversi campi: Domande : "Puoi spiegarmi in modo dettagliato cosa è l'Intelligenza Artificiale usando però termini semplici ?" Traduzioni : "Traduci in italiano la frase: Artificial intelligence is the science and engineering of making intelligent machines, especially intelligent computer programs." Codice : "Genera il codice Python per fare una regressione lineare usando un datset di sklearn" Istruzioni : "Creami una strategia di marketing per sponsorizzare la mia pizzeria con 200€" Consigli : "Daimmi diversi consigli su come migliorare il mio portfolio da sviluppatore web" Brain Storming : "Genera delle idee per una startup di digital marketing innovativa e non costosa" Immagini : "/img Una foto hd di un panorama invernale visto attraverso una finestra" La decisione del Garante italiano della privacy La decisione del Garante della Privacy italiana ha sollevato un dibattito sulla regolamentazione delle intelligenze artificiali e l'impatto che tali decisioni possono avere sul progresso tecnologico e sull'innovazione. A livello globale, gli esperti del settore stanno discutendo se sia giusto imporre restrizioni così severe a un'innovazione che potrebbe avere un impatto positivo sulla vita delle persone. Tuttavia, proteggere la privacy e la sicurezza dei dati degli utenti deve essere una priorità fondamentale per le aziende che sviluppano e implementano queste tecnologie. Le reazioni ad altre alternative a ChatGPT La comunità online italiana ha accolto con entusiasmo l'alternativa gratuita e open source a ChatGPT, ritenendo che sia un passo avanti verso la protezione dei diritti degli utenti e la promozione di soluzioni tecnologiche rispettose della privacy. Molti utenti hanno elogiato questa nuova piattaforma per le sue funzionalità avanzate e l'assenza di raccolta di dati personali, sottolineando l'importanza di avere opzioni che rispettino le normative sulla privacy e le preferenze degli utenti. Il futuro delle intelligenze artificiali in Italia e in Europa Questa vicenda mette in evidenza l'importanza di un dialogo aperto e costruttivo tra le autorità di regolamentazione, le aziende che sviluppano tecnologie innovative e gli utenti che ne beneficiano. La questione della privacy e della sicurezza dei dati è al centro delle preoccupazioni dei cittadini e delle organizzazioni in Europa, e il caso di ChatGPT in Italia potrebbe essere un segnale che altri paesi potrebbero seguire l'esempio italiano e adottare misure simili. È fondamentale che le aziende tecnologiche lavorino a stretto contatto con i regolatori per garantire che le loro soluzioni rispettino le normative sulla privacy e offrano un servizio sicuro e affidabile agli utenti. Inizia a chattare con il CHATBOT -> https://rebrand.ly/CHATBOT-IAITALIA

🤗Eccitanti notizie per tutti gli appassionati di tecnologia del linguaggio! OpenAI ha appena rilasciato il suo modello più avanzato e potente di sempre: GPT-4. Questo sistema di modelli linguistici è stato progettato per superare tutte le aspettative precedenti, con funzionalità che ne fanno il più grande e sofisticato modello linguistico mai sviluppato da OpenAI. E non è solo un modello di linguaggio: GPT-4 include anche la capacità di visione, il che significa che può interpretare non solo il testo, ma anche le immagini. Sebbene l'accesso a questo modello di punta sia normalmente riservato agli utenti a pagamento di ChatGPT Plus, esistono modi per sfruttare le sue funzionalità avanzate gratuitamente. In questa guida, ti offriamo diversi semplici modi per accedere al potere di GPT-4 senza dover spendere un centesimo. Quindi preparati a scoprire come utilizzare il modello linguistico più avanzato del mondo gratuitamente e senza restrizioni! 🚨 Gentili lettori, vi informiamo che a causa dell'alto numero di visite su questi siti, potrebbe verificarsi una limitazione dell'accesso gratuito. Vi consigliamo quindi di agire prontamente per sfruttare l'opportunità di utilizzare ChatGPT 4 gratuitamente mentre è ancora disponibile. Vi ringraziamo per la comprensione. Come utilizzare Gratis ChatGPT 4 PLUS : In questo articolo, abbiamo menzionato diversi semplici metodi per utilizzare gratuitamente GPT 4 aka ChatGPT PLUS. Questi metodi sono abbastanza semplici e diretti. Usa ChatGPT 4 gratuitamente su Ora.sh Usa ChatGPT 4 gratuitamente su Bing Usa ChatGPT 4 gratuitamente su poe Usa ChatGPT 4 gratuitamente su t3nsor.tech Usa ChatGPT 4 gratuitamente su Nat.dev Usa ChatGPT 4 gratuitamente su Ora.sh Ora.sh è una piattaforma web che ti consente di farlo attraverso un'interfaccia di chat condivisibile. Ma non solo: ora consente agli utenti di esplorare gratuitamente il modello ChatGPT 4. E la cosa migliore di questo sito web è che non c'è alcun limite di messaggi, e non ci sono code o tempi di attesa. Fondamentalmente, puoi utilizzare ChatGPT 4 gratuitamente senza alcuna limitazione o senza pagare alcun costo. Interessante, vero? Ecco come accedere gratuitamente a ChatGPT 4 su Ora.sh: Apri la pagina web di Ora.sh collegata qui (visita) e accedi tramite Google Sign-in per interagire con il chatbot GPT-4. Fai subito le tue domande a ChatGPT 4. È così facile avere un assaggio del nuovo e potente modello GPT-4 rilasciato da OpenAI. Goditi l'esperienza di utilizzare uno dei modelli di linguaggio naturale più avanzati al mondo, gratuitamente! Usa ChatGPT 4 gratuitamente su Bing Puoi assaggiare GPT-4 anche su Microsoft Bing Chat, che si è subito messa all'opera dopo il rilascio del modello e ha annunciato che la sua AI, Bing, è già alimentata dal GPT-4 (noto come Prometheus). In realtà, Bing ha alcune funzionalità extra che ChatGPT 4 non ha, come la capacità di generare immagini con un semplice prompt e la capacità di citare le fonti delle informazioni, come abbiamo visto nel nostro confronto tra Bard e Bing. Inoltre, Bing sembra più un'assistente di chat amichevole rispetto a ChatGPT 4. Ecco come puoi usare Bing gratuitamente per accedere a ChatGPT 4: Se stai usando Microsoft Edge, apri bing.com/new e fai clic su "Chat" nell'angolo in alto a sinistra. Se stai usando un altro browser, devi prima installare l'estensione "Bing Chat per tutti i browser". Ciò ti consentirà di utilizzare la chat di Bing basata su GPT-4 su qualsiasi browser web. Ora puoi interagire con la chat di Bing alimentata da GPT-4. Senza limiti di messaggi e senza alcun costo. Usa ChatGPT 4 gratuitamente su POE Poe è un'applicazione di scrittura collaborativa basata sulla tecnologia blockchain che consente agli utenti di creare e pubblicare contenuti in modo decentralizzato. Inoltre, Poe ha anche integrato il modello ChatGPT 4 di OpenAI, offrendo agli utenti la possibilità di interagire con un potente assistente di scrittura alimentato dall'intelligenza artificiale. Con ChatGPT 4 su Poe, gli utenti possono chiedere consigli sulle parole da usare, sulla struttura della frase o addirittura sull'intero paragrafo. Usa POE Usa ChatGPT 4 gratuitamente su T3nsor.tech Il sito web T3nsor.tech offre un'interessante opportunità di utilizzare il modello ChatGPT 4 di OpenAI gratuitamente. L'interfaccia di chat consente agli utenti di porre domande a ChatGPT 4 e di ottenere risposte immediate senza alcuna limitazione. Per utilizzare ChatGPT 4 su T3nsor.tech, basta visitare il sito e cliccare sulla chat in basso a destra per iniziare a chattare con il modello. È un'ottima opportunità per scoprire le funzionalità avanzate del modello GPT-4 e per sperimentare la tecnologia di analisi del linguaggio naturale di T3nsor.tech. Usa GPT 4 gratis su Nat.dev Hai mai desiderato poter confrontare facilmente i modelli di linguaggio naturale offerti dalle aziende di intelligenza artificiale in tutto il mondo? Grazie a Nat Friedman, l'ex CEO di GitHub, questo è ora possibile con uno strumento fantastico che ha sviluppato. Con questo strumento, puoi confrontare facilmente il modello ChatGPT 4 con altri modelli o semplicemente esplorare le sue incredibili funzionalità. Anche se c'è un limite di 10 query al giorno, ciò è più che ragionevole per sperimentare gratuitamente il potere di ChatGPT 4. Per utilizzarlo su Nat.dev, segui questi semplici passaggi: Vai su nat.dev nel tuo browser e registrati per un account gratuito. Dopo aver effettuato l'accesso, modifica il "Modello" nel pannello di destra in "gpt-4". Puoi anche personalizzare altre impostazioni, ma inizialmente mantieni tutto predefinito. Ora sei pronto per porre domande a ChatGPT 4 gratuitamente e ottenere risposte immediate, poiché non c'è coda. Goditi il potere di questo incredibile modello di linguaggio naturale! Usa gratis il modello GPT-4 In breve, con questa guida puoi avere accesso gratuito al potente modello GPT-4 di OpenAI e sperimentare la sua incredibile capacità di generare testo. Anche se è attualmente disponibile solo per gli utenti di ChatGPT Plus, questa guida ti mostrerà come interagire con ChatGPT 4 senza alcun costo aggiuntivo. Non esitare a porci domande o a condividere la tua esperienza nei commenti qui sotto. Siamo qui per aiutarti a esplorare il potenziale dell'IA e fornirti le informazioni necessarie per prendere le tue decisioni informate. 🚨 Gentili lettori, vi informiamo che a causa dell'alto numero di visite su questi siti, potrebbe verificarsi una limitazione dell'accesso gratuito. Vi consigliamo quindi di agire prontamente per sfruttare l'opportunità di utilizzare ChatGPT 4 gratuitamente mentre è ancora disponibile. Vi ringraziamo per la comprensione.

L'intelligenza artificiale sta diventando sempre più presente nella nostra vita quotidiana, e sta rivoluzionando il modo in cui pensiamo e lavoriamo. Ma fino a che punto l'intelligenza artificiale può essere considerata simile o diversa dall'intelligenza umana? E soprattutto, come possono i due tipi di intelligenza lavorare insieme per risolvere problemi sempre più complessi? Questa è una domanda che sta creando molta confusione e discussione, tanto che in alcuni casi diventa difficile capire quando un testo è scritto da un'Intelligenza Artificiale o da un essere umano. Anche tu, caro lettore, potresti trovarti a leggere articoli scritto da ChatGPT, un AI addestrato per fornire risposte e suggerimenti utili su svariati argomenti, senza nemmeno saperlo. Insieme esploreremo le differenze e le somiglianze tra l'intelligenza artificiale e quella umana, e cercheremo di capire come possiamo sfruttare al meglio entrambe le forme di intelligenza per affrontare le sfide del futuro. Inizia a leggere con attenzione, e scoprirai come l'intelligenza artificiale e l'intelligenza umana possono collaborare per raggiungere obiettivi sempre più ambiziosi. Definizione di intelligenza Per poter confrontare l'intelligenza artificiale e l'intelligenza umana, dobbiamo prima capire cosa intendiamo per "intelligenza". Spesso, infatti, ci riferiamo all'intelligenza in modo troppo generico e poco preciso. Ad esempio, se proviamo a valutare le capacità di un pesce per la sua abilità di arrampicarsi sugli alberi, ovviamente non varrà molto. In altre parole, dobbiamo considerare l'intelligenza in base al contesto e al tipo di attività che dobbiamo affrontare. L'intelligenza è una capacità complessa e difficile da definire in modo univoco. Mentre per alcune persone l'intelligenza è rappresentata dalle abilità matematiche o linguistiche, per altre può essere la capacità di comprendere situazioni complesse e risolverle in modo efficiente. Allo stesso modo, l'intelligenza artificiale può essere definita come la capacità di un sistema di elaborare informazioni e di utilizzarle per raggiungere obiettivi specifici. Tuttavia, la definizione di intelligenza artificiale non può essere considerata una semplice estensione della definizione di intelligenza umana, poiché le due forme di intelligenza si basano su principi e meccanismi diversi. L'intelligenza umana è complessa e multifaceted, e include la capacità di apprendere, ragionare, risolvere problemi, comprendere le emozioni, comunicare e altro ancora. D'altra parte, l'intelligenza artificiale si basa su algoritmi e modelli matematici, e si concentra sulla capacità di elaborare grandi quantità di dati e di effettuare calcoli rapidi ed efficienti. Ma fino a che punto queste due forme di intelligenza possono essere confrontate tra loro? E come possiamo utilizzarle in modo complementare per affrontare le sfide del mondo moderno? Per quanto riguarda l'intelligenza umana, alcuni studiosi sostengono che essa non possa essere ridotta ad un unico parametro o indice. In altre parole, l'intelligenza umana è un concetto complesso che comprende diverse dimensioni, come l'intelligenza verbale, spaziale, logica, creativa e interpersonale. Questa complessità rende difficile confrontare l'intelligenza umana con quella artificiale, che si basa su algoritmi matematici e modelli di apprendimento automatico. Tuttavia, anche l'intelligenza artificiale ha diverse forme e applicazioni, come l'apprendimento supervisionato, l'apprendimento non supervisionato, la visione artificiale, il riconoscimento del linguaggio naturale e altro ancora. Queste forme di intelligenza artificiale possono essere utilizzate in diversi campi, come la medicina, l'industria, l'agricoltura, la finanza e la ricerca scientifica. Ma come possiamo sfruttare al meglio le potenzialità dell'intelligenza artificiale senza trascurare l'importanza dell'intelligenza umana, che include la capacità di pensare in modo critico, di innovare e di adattarsi ai cambiamenti? Queste sono alcune delle domande che dobbiamo porci per comprendere meglio il rapporto tra l'intelligenza artificiale e quella umana. Differenze tra intelligenza artificiale e intelligenza umana Esistono numerose differenze tra l'intelligenza artificiale e quella umana, che dipendono dalla natura, dal funzionamento e dalle capacità di apprendimento dei due sistemi. Una delle differenze principali è rappresentata dalla flessibilità: mentre l'intelligenza artificiale è in grado di elaborare informazioni in modo rapido e preciso, non è altrettanto flessibile e adattabile come l'intelligenza umana. L'intelligenza umana, infatti, è in grado di comprendere l'ambiente in cui si trova e di adattarsi ai cambiamenti in modo efficace, grazie alla sua capacità di apprendimento continuo e di adattamento alle nuove situazioni. Inoltre, un'altra differenza rilevante tra i due tipi di intelligenza riguarda la creatività. L'intelligenza umana è in grado di produrre soluzioni creative e originali, anche in situazioni complesse e impreviste, grazie alla sua capacità di pensiero divergente e di associazione di idee. Al contrario, l'intelligenza artificiale ha difficoltà a produrre soluzioni creative e originali al di fuori dei parametri prestabiliti dal programma. Infine, la capacità di apprendimento è un'altra differenza significativa tra l'intelligenza artificiale e quella umana. Mentre l'intelligenza artificiale è in grado di apprendere in modo molto rapido e preciso da un grande volume di dati, l'intelligenza umana è in grado di apprendere in modo più complesso e articolato, integrando nuove informazioni con le conoscenze e le esperienze pregresse. Per rendere più immediata e comprensibile la comparazione tra l'intelligenza artificiale e quella umana, ecco una tabella riassuntiva: In sintesi, queste sono solo alcune delle principali differenze tra l'intelligenza artificiale e quella umana. Oltre a queste, ci sono numerose altre differenze che dipendono dal contesto di utilizzo e dagli obiettivi specifici del sistema. Tuttavia, è importante sottolineare che queste due forme di intelligenza possono anche collaborare e interagire tra loro, permettendo di risolvere problemi complessi e di raggiungere obiettivi altrimenti irraggiungibili. RICORDIAMOCI CHE COME TUTTE LE TECNOLOGIE AL MOMENTO L'I.A. E' UNO STRUMENTO CREATO DALL'UOMO PER L'UOMO Somiglianze tra intelligenza artificiale e intelligenza umana Le somiglianze tra l'intelligenza artificiale e quella umana sono evidenti. Entrambe sono in grado di apprendere dagli errori e di generalizzare una volta imparato un task. Infatti, molte delle tecniche utilizzate dall'intelligenza artificiale, come le reti neurali, sono ispirate dal funzionamento del cervello umano. Inoltre, sia le IA che gli esseri umani sono in grado di elaborare grandi quantità di informazioni in modo rapido ed efficiente. Tuttavia, va tenuto presente che l'IA è in grado di apprendere e generalizzare molto più rapidamente rispetto all'uomo, grazie alla sua capacità di elaborare grandi quantità di dati in tempi molto brevi. Lavorare insieme: L'intelligenza artificiale e quella umana possono collaborare per risolvere problemi complessi in molti campi. Ad esempio, nell'ambito della medicina, l'IA può essere utilizzata per analizzare grandi quantità di dati medici e identificare diagnosi più precise e tempestive. Tuttavia, l'intelligenza umana è ancora indispensabile per interpretare i risultati dell'IA e prendere decisioni importanti in base a essi. Nell'ingegneria, l'IA può essere utilizzata per progettare e ottimizzare i processi produttivi, ma sono ancora gli ingegneri umani a decidere come mettere in pratica le soluzioni proposte dall'IA. Anche nell'arte, l'IA può essere utilizzata per creare opere d'arte, ma il gusto e la percezione estetica umana sono ancora indispensabili per giudicare e apprezzare queste opere. In sintesi, l'intelligenza artificiale e quella umana possono lavorare insieme per ottenere risultati migliori di quelli che potrebbero ottenere separatamente. Implicazioni sociali ed etiche: Il confronto tra l'intelligenza artificiale e quella umana solleva importanti questioni sociali ed etiche. Ad esempio, l'IA potrebbe creare disuguaglianza se solo alcune persone o organizzazioni possono permettersi di utilizzare le tecnologie più avanzate, mentre altri restano indietro. Inoltre, l'IA potrebbe discriminare le persone se si basa su dati sbagliati o pregiudizi impliciti. E' importante considerare la questione della responsabilità: se un sistema basato sull'IA causa danni, chi è responsabile di questi danni? L'AI stessa, gli sviluppatori, i proprietari, o qualcun altro? Queste sono solo alcune delle questioni sociali ed etiche che dovrebbero essere considerate nel confronto tra l'intelligenza artificiale e quella umana. Conclusioni In conclusione, il confronto tra l'intelligenza artificiale e quella umana è un tema affascinante e complesso. Mentre l'IA ha dimostrato di essere in grado di compiere compiti specifici in modo più efficiente rispetto all'uomo, ci sono ancora molte cose che l'intelligenza umana può fare meglio dell'IA. Inoltre, la collaborazione tra l'IA e l'uomo può portare a risultati migliori di quelli che potrebbero essere ottenuti separatamente. Tuttavia, è importante tenere in considerazione le questioni sociali ed etiche sollevate dal confronto tra l'IA e l'uomo. È fondamentale sviluppare tecnologie che siano equamente accessibili e che rispettino i diritti e la dignità umana.

L'Intelligenza Artificiale sta rivoluzionando il modo in cui interagiamo con il mondo digitale, e con la guida di questo articolo, chiunque potrà creare il proprio chatbot personalizzato utilizzando le API di ChatGPT. Immagina di poter offrire ai tuoi utenti un'esperienza di conversazione di alto livello, in grado di rispondere alle loro domande in modo rapido ed efficace, proprio come farebbe un assistente virtuale di ultima generazione. Con l'API di ChatGPT, potrai farlo senza alcuna difficoltà. In questa guida, ti mostreremo passo per passo come creare il tuo chatbot personalizzato, utilizzando Python e le API di OpenAI. Ti guideremo attraverso l'installazione delle API e la configurazione del tuo ambiente di sviluppo, fino alla creazione di un chatbot funzionante in modo simile a ChatGPT. Con la nostra guida, sarai in grado di creare un'esperienza di conversazione altamente personalizzata e di fornire un servizio eccezionale ai tuoi utenti. Non importa se sei un programmatore esperto o un principiante, questa guida ti fornirà tutte le informazioni necessarie per creare il tuo chatbot personalizzato in modo semplice e veloce. Preparati a entrare nel mondo dell'Intelligenza Artificiale e a offrire ai tuoi utenti un'esperienza di conversazione straordinaria. Scopri come creare il tuo chatbot personalizzato utilizzando le API di ChatGPT, seguendo la nostra guida dettagliata e accurata. Per i meno esperti facciamo un piccolo passo indietro. Cosa sono le API? Le API sono strumenti incredibilmente potenti che consentono ai programmatori di integrare funzionalità complesse in qualsiasi applicazione, sito web o dispositivo. In sostanza, le API sono come i camerieri in un ristorante - intermediari tra la cucina e i clienti. Immagina di essere in un ristorante e di ordinare un piatto. Il tuo ordine viene trasmesso alla cucina attraverso il cameriere, che agisce come intermediario. La cucina prepara il tuo piatto, che viene quindi consegnato dal cameriere sul tuo tavolo. In questo scenario, il cameriere è l'API che consente alla cucina di comunicare con te, il cliente, senza che tu debba entrare in contatto diretto con la cucina. Nel mondo digitale, le API fungono da intermediari tra le applicazioni e i servizi. Perchè le API di CHatGPT e GPT-4 sono così una rivoluzione ? Collegandoci all'esempio del cliente, camerire e cucina, possiamo immaginare che OpenAI sia la cucina che mette a disposizione i propri modelli di intelligenza artificiale. Utilizzando le API di ChatGPT, noi clienti possiamo interagire con questi modelli in modo semplice e veloce. Immagina di voler creare un assistente virtuale per il tuo sito web o la tua app. Senza le API, dovresti sviluppare un modello di intelligenza artificiale da zero, impegnandoti in mesi di lavoro e utilizzando risorse significative. Tuttavia, utilizzando le API di ChatGPT, puoi accedere ai potenti modelli di OpenAI con facilità. In pratica, OpenAI è la cucina che mette a disposizione i propri piatti prelibati, mentre le API sono i camerieri che portano i piatti direttamente ai tuoi clienti. In questo modo, puoi offrire un'esperienza di conversazione altamente personalizzata ai tuoi utenti, migliorando l'esperienza complessiva del cliente e distinguendoti dalla concorrenza. Inoltre, utilizzando le API di ChatGPT, puoi risparmiare tempo e risorse, poiché come già detto non devi creare un modello di intelligenza artificiale da zero. Quanto costano le API di chatGPT e GPT-4 ? OpenAI offre diversi modelli di Intelligenza Artificiale, ognuno con diverse capacità e prezzi. Le API sono disponibili per l'uso di questi modelli e sono calcolate per ogni 1.000 "tokens", che rappresentano frammenti di parole e frasi. Ad esempio, 1.000 tokens corrispondono circa a 750 parole. GPT-4 è un modello con una vasta conoscenza generale e competenza in diversi domini. Grazie alla sua capacità di comprendere e seguire istruzioni complesse in linguaggio naturale, è in grado di risolvere difficili problemi con precisione. Ci sono due diverse opzioni di modello: 8K context e 32K context, con prezzi rispettivamente di $0.03/1K tokens e $0.06/1K tokens per la prompt completion. Per quanto riguarda i modelli ChatGPT, questi sono ottimizzati per il dialogo e la conversazione con gli utenti. In particolare, il modello gpt-3.5-turbo ha un'ottima performance ed è comparabile all'Instruct Davinci. Il prezzo è molto contenuto, a soli $0.002 per 1.000 tokens. I modelli InstructGPT, invece, sono ottimizzati per seguire istruzioni a singolo turno. Ada è il modello più veloce, mentre Davinci è il più potente. Babbage e Curie sono invece intermedie. I prezzi sono: Ada a $0.0004/1K tokens Babbage a $0.0005/1K tokens Curie a $0.0020/1K tokens Davinci a $0.0200/1K tokens. I prezzi delle API di OpenAI sono competitivi rispetto ad altri servizi di Intelligenza Artificiale e sono ben proporzionati alla potenza dei modelli. Per maggiori informazioni sui prezzi, è possibile consultare il sito ufficiale di OpenAI: https://openai.com/pricing. Esempi di utilizzo delle API di chatGPT e GPT-4 Ecco 10 esempi di possibili integrazioni di API di intelligenza artificiale in diverse attività commerciali: Ristorazione: integrare un chatbot di prenotazione per rispondere alle richieste dei clienti e gestire le prenotazioni, riducendo il lavoro manuale del personale. Assistenza sanitaria: utilizzare l'analisi del linguaggio naturale per monitorare la salute mentale dei pazienti e identificare eventuali segni di depressione o ansia. E-commerce: implementare un chatbot di assistenza clienti che possa fornire risposte rapide e precise alle domande frequenti degli utenti. Educazione: sviluppare un assistente virtuale in grado di rispondere alle domande degli studenti e guidarli nella comprensione dei concetti chiave. Turismo: creare un assistente virtuale che possa aiutare i viaggiatori a pianificare il loro itinerario e fornire informazioni sulle attrazioni turistiche locali. Marketing: utilizzare l'analisi dei dati per creare pubblicità mirate e personalizzate che raggiungano il pubblico giusto al momento giusto. Automazione industriale: integrare l'apprendimento automatico per migliorare la precisione e l'efficienza dei processi di produzione. Gestione delle risorse umane: utilizzare l'analisi del linguaggio naturale per identificare le abilità e le esperienze dei candidati e facilitare il processo di selezione del personale. Settore immobiliare: creare un assistente virtuale che possa aiutare i potenziali acquirenti a trovare la proprietà giusta e fornire informazioni sulle proprietà disponibili. Assistenza alla clientela: utilizzare il riconoscimento del linguaggio naturale per monitorare le conversazioni dei clienti e fornire un servizio di assistenza personalizzato e rapido. Spero che questi esempi possano fornirti alcune idee su come le API di intelligenza artificiale possono essere integrate in modo utile in diverse attività commerciali. Creare un CHatBot con Python e le APi di CHATGPT Prima di iniziare, è necessario installare la libreria OpenAI e disporre di una chiave API. Ma non preoccuparti, l'intera procedura è molto semplice e veloce! La libreria OpenAI, rilasciata sotto licenza Open Source, include tutti i metodi necessari per l'interazione con le API ed è disponibile gratuitamente sul repository dedicato su GitHub. Per installarla, basta avere il package manager pip per Python e digitare da terminale l'istruzione: pip3 install openai Inoltre, è importante che tu disponga di una chiave API valida per accedere ai servizi di OpenAI. Una volta ottenuta la chiave, è possibile inizializzare l'API di OpenAI nel tuo codice Python utilizzando il seguente comando: openai.api_key = "sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxx" Per ottenere una chiave API da OpenAI, il primo passo è accedere al proprio account. Se non si è ancora registrati, è possibile farlo visitando questa pagina e inserendo l'indirizzo email che si desidera utilizzare come nome utente, insieme ad una password per l'autenticazione. Una volta creato l'account e effettuato il login, si avrà accesso ad un'area personale dalla quale sarà possibile generare e gestire le chiavi API. Per generare una nuova chiave API, è necessario cliccare sulla voce di menu "Personal" (che può essere rinominata con il nome della propria organizzazione) e selezionare la voce "View API keys". Ora che hai installato la libreria OpenAI e disponi della chiave API, puoi finalmente passare alla realizzazione del tuo chatbot! La prima cosa da fare è importare la libreria OpenAI nel tuo codice Python: import openai Una volta importata la libreria OpenAI, è possibile selezionare uno dei modelli messi a disposizione da OpenAI. Ad esempio, il modello Davinci, che rappresenta attualmente uno dei modelli più avanzati e performanti. Per selezionare questo modello, è necessario utilizzare il parametro "engine" e specificare il modello desiderato, come ad esempio la versione text-davinci-3. Ma noi vogliamo usare il motore di CHatGPT ! engine = "gpt-3.5-turbo" Oltre al parametro "engine", è possibile specificare altri tre parametri: "prompt": questo parametro specifica il tipo di input atteso dal chatbot, ovvero una stringa testuale, che rappresenta una richiesta espressa in linguaggio naturale. "temperature": questo parametro attiene al tipo di risposta che si desidera ottenere dal chatbot. Sono consentiti valori compresi tra 0 e 1. Più il valore tende a 0, maggiore è la possibilità di ricevere output strutturati, mentre se il valore tende ad 1, le risposte tendono ad essere più creative e "fuori dagli schemi". "max_tokens": questo parametro determina il numero massimo di token che possono essere generati in output. Ad un valore elevato corrispondono in genere risposte più articolate ma ciò può determinare costi più elevati per l'utilizzo dell'API. Una volta valorizzati i parametri, è possibile raccoglierli all'interno di una funzione, come ad esempio la funzione "chatBot()", che avrà il compito di elaborare la richiesta dell'utente e restituire la risposta del chatbot. Di seguito riportiamo un esempio di codice Python per la creazione di una funzione chatBot() che utilizza il modello text-davinci-003: import openai openai.api_key = "sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxx" engine = "gpt-3.5-turbo" def chatBot(prompt): response = openai.Completion.create( engine=engine, prompt=prompt, temperature=0.5, max_tokens=1024 ) return response.choices[0].text def main(): while True:print('Chiedimi quello che vuoi:\n') domanda = input() chatBot(domanda) print('\n') main() Nel codice sopra riportato, abbiamo definito la funzione chatBot() che riceve come parametro una stringa testuale rappresentante la richiesta dell'utente. All'interno della funzione, abbiamo utilizzato il metodo Completion.create() della libreria OpenAI per elaborare la richiesta e generare la risposta del chatbot. Nella chiamata del metodo Completion.create(), abbiamo specificato il parametro "engine" con il valore "gpt-3.5-turbo" per utilizzare il modello uguale a chatGPT. Abbiamo inoltre specificato il parametro "prompt" con la stringa rappresentante la richiesta dell'utente e i parametri "temperature" e "max_tokens" con i valori 0.5 e 1024 rispettivamente. Infine, abbiamo restituito la risposta del chatbot, ottenuta tramite il metodo response.choices[0].text. Questa è solo una base di partenza per la creazione di un chatbot. È possibile implementare ulteriori funzionalità, come la gestione degli errori e l'interazione con un database, per rendere il chatbot più robusto e performante. CHATGPT API , creaiamo un semplice assistente con AI per una pizzeria ecco un esempio di chatbot per una pizzeria: import openai # Inizializzazione della chiave API di OpenAI openai.api_key = "sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxx" # Selezione del modello "text-davinci-003" engine = "gpt-3.5-turbo" # Definizione della funzione chatBot() def chatBot(prompt): # Definizione dei parametri temperature = 0.5 max_tokens = 50 # Composizione del prompt completo full_prompt = "Sei l'assistente virtuale della pizzeria Bella Napoli! La pizzeria bella Napoli ha nel: pizza margherita, pizza marinara, pizza ai quattro formaggi, pizza capricciosa. Rispondi in modo cordiale e gentile alla domanda dell'utente, fingendo di essere assistente virtuale della pizzeria Bella Napoli! Se la richiesta dell'utente non riguarda la pizzeria Bella Napoli o il menù o le intolleranze delle pizze rispondi 'Questa richiesta non credo di poterla gestire io sono solo un chatbot, chiama il personale' : \n\nUtente: " + prompt # Chiamata all'API di OpenAI per generare la risposta response = openai.Completion.create(engine=engine, prompt=full_prompt, temperature=temperature, max_tokens=max_tokens) # Restituzione della risposta generata dall'API di OpenAI return response.choices[0].text.strip() # Esecuzione della conversazione con l'utente print("Ciao! Sono il chatbot della pizzeria Bella Napoli. Chiedimi pure quello che vuoi, per uscire scrivi 'exit' o chiama la cameriera.") while True: # Lettura dell'input dell'utente user_input = input("> ") # Controllo se l'utente vuole uscire o chiamare la cameriera if user_input.lower() == "exit": print("Grazie per aver parlato con me! A presto!") break elif "cameriera" in user_input.lower(): print("Personale: Arrivo subito!") #ContattaPersonale(numero-Tavolo) else: # Chiamata alla funzione chatBot() per generare la risposta response = chatBot(user_input) # Controllo se la risposta contiene la stringa di errore if "Questa richiesta non credo di poterla gestire io sono solo un chatbot, chiama il personale" in response: print(response) continue # Stampa della risposta generata print("Bot: " + response) In questo esempio, il chatbot è stato programmato per rispondere alle domande degli utenti sulla pizzeria Bella Napoli. Il prompt completo include una breve descrizione della pizzeria e del menu disponibile. L'utente può fare domande libere al chatbot fino a quando non scrive "exit" per terminare la conversazione o "cameriera" per chiamare il personale della pizzeria. Se l'utente fa domande fuori contesto o troppo complesse, il chatbot risponderà con il messaggio "Questa richiesta non credo di poterla gestire io sono solo un chatbot, chiama il personale". Conclusione su ChatGPT e GPT-4 API In conclusione, l'utilizzo delle API fornite da OpenAI per interagire con il modello generativo GPT rappresenta un potente strumento per gli sviluppatori che desiderano creare applicazioni innovative e sempre più sofisticate. Come dimostrato in questa lezione, la creazione di un chatbot in Python può essere facilmente realizzata grazie all'utilizzo di queste API, ma il potenziale di queste tecnologie si estende ben oltre questo semplice caso d'uso. Grazie alla continua evoluzione di GPT e delle API di OpenAI, è possibile affrontare sempre più task articolati e sfide complesse, aprendo nuove possibilità e orizzonti per il mondo dell'intelligenza artificiale e dell'automazione.

La popolarità del linguaggio di programmazione Python è dovuta, almeno in parte, alla versatilità che offre. Oltre al vasto numero di casi d'uso nello sviluppo web e di app, Python fornisce gli strumenti per costruire e implementare qualsiasi tipo di modello scientifico o matematico, indipendentemente dall'origine o dal tipo di dati. Questa versatilità è resa possibile dall'ampia libreria standard che offre una gamma di servizi intesi a migliorare la funzionalità e la portabilità del linguaggio. Per applicazioni più specifiche, Python Package Index (PyPI) fornisce pacchetti aggiuntivi che estendono le capacità di Python per soddisfare le esigenze di ciascun dominio. Per questi motivi, Python ha dimostrato di essere uno strumento formidabile nello sviluppo di nuove tecnologie finanziarie. Dall'analisi dei numeri grezzi alla creazione di interfacce utente grafiche (GUI) esteticamente gradevoli ma intuitive, esiste una miriade di pacchetti per aiutare gli utenti a creare i propri modelli finanziari. In questo articolo, metterò in evidenza i miei 10 migliori pacchetti per la finanza e la modellazione finanziaria con alcuni esempi di base. Le migliori librerie Python Per La Finanza Il campo delle tecnologie finanziarie è vasto e comprende di tutto, dalle assicurazioni, prestiti e trading, all'e-banking e altri servizi di pagamento. Questo articolo si concentra su applicazioni specifiche per la finanza quantitativa, che richiedono attività di programmazione come l'importazione e la trasformazione dei dati, le serie temporali e l'analisi dei rischi, il trading e il backtesting, l'integrazione con Excel e la visualizzazione dei dati. Iniziamo # 1 NumPy Alla base, tutti i modelli finanziari si basano su numeri masticabili. I primi pochi pacchetti che ho nell'elenco forniscono il framework per farlo. Il primo è NumPy. NumPy è il pacchetto più essenziale per il calcolo scientifico e matematico in Python. Non solo introduce array e matrici n-dimensionali in Python, ma contiene anche alcune funzioni matematiche di base per manipolare queste strutture di dati. La maggior parte dei pacchetti Python di livello superiore per la finanza menzionati più avanti in questo elenco dipendono da NumPy. Ad esempio, per creare due matrici complesse 2×2 e stampare la somma: import numpy as np a = np.array([[1+2j, 2+1j], [3, 4]]) b = np.array([[5, 6+6j], [7, 8+4j]]) print(a+b) Produzione: [[6.+2.j 8.+7.j] [10.+0.j 12.+4.j]] E per prendere il complesso coniugato di uno di loro: np.conj(a) Ulteriori informazioni su come viene utilizzato NumPy sono disponibili qui. # 2 SciPy Il pacchetto NumPy fornisce strutture matematiche di base per la manipolazione e l'archiviazione dei dati. Ma per costruire modelli sofisticati basati su questi dati, è necessario un deposito di strumenti e operazioni statistici più avanzati. Entra in gioco SciPy . Questo pacchetto fornisce funzioni e algoritmi fondamentali per i calcoli scientifici avanzati necessari per costruire qualsiasi modello statistico. Questi includono algoritmi per l'interpolazione, l'ottimizzazione, il clustering, la trasformazione e l'integrazione dei dati. Queste operazioni sono essenziali quando si esegue qualsiasi tipo di analisi dei dati o si costruisce qualsiasi tipo di modello predittivo. Per dimostrare l'interpolazione, utilizzo prima NumPy per creare alcuni punti dati con una funzione arbitraria, quindi confronto diversi metodi di interpolazione: from scipy.interpolate import interp1d import pylab x = np.linspace(0, 5, 10) y = np.exp(x) / np.cos(np.pi * x) f_nearest = interp1d(x, y, kind='nearest') f_linear = interp1d(x, y) f_cubic = interp1d(x, y, kind='cubic') x2 = np.linspace(0, 5, 100) pylab.plot(x, y, 'o', label='data points') pylab.plot(x2, f_nearest(x2), label='nearest') pylab.plot(x2, f_linear(x2), label='linear') pylab.plot(x2, f_cubic(x2), label='cubic') pylab.legend() pylab.show() # 3 Pandas NumPy e SciPy gettano le basi matematiche. Il pacchetto pandas , invece, stabilisce una struttura dati intuitiva e di facile utilizzo, un DataFrame, specificamente progettato per l'analisi e la costruzione di modelli. Si basa sugli array introdotti da NumPy ed è ottimizzato per dati tabulari, multidimensionali ed eterogenei. Le manipolazioni più comuni, come groupby, unione, unione o riempimento, sostituzione e assegnazione di valori nulli, possono essere eseguite in una singola riga. Inoltre, il pacchetto fornisce funzioni per l'importazione di dati da una varietà di formati standard e altri per il tracciamento rapido, il recupero di statistiche di base o l'output di dati. Per creare un DataFrame: import pandas as pd df_1 = pd.DataFrame({'col1': [1,2], 'col2': [3,4]}) E per concatenare due dataframe insieme: df_2 = pd.DataFrame({'col3': [5,6], 'col4': [7,8]}) df = pd.concat([df_1,df_2], asse = 1) Output: col1 col2 col3 col4 0 1 3 5 7 1 2 4 6 8 Per eseguire una semplice operazione di filtraggio, estraendo la riga che soddisfa la condizione logica: df[df.col3 == 5] Ulteriori esempi possono essere trovati nella documentazione qui . # 4 statsmodels SciPy fornisce una libreria di strumenti statistici che consentono agli utenti di costruire un modello e panda lo rende facile da implementare. Il pacchetto statsmodels si basa su questi pacchetti implementando test più avanzati di diversi modelli statistici. Per ogni modello è disponibile un ampio elenco di statistiche e diagnostica dei risultati per ogni stimatore, con l'obiettivo di fornire all'utente un quadro completo delle prestazioni del modello. I risultati vengono confrontati con i pacchetti statistici esistenti per garantire che siano corretti. Ad esempio, importo un set di dati integrato: import numpy as np import statsmodels.api as sm rand_data = sm.datasets.randhie.load(as_pandas=False) rand_exog = rand_data.exog.view(float).reshape(len(rand_data.exog), -1) rand_exog = sm.add_constant(rand_exog, prepend=False) E per adattare il set di dati con un modello di Poisson: poisson_mod = sm.Poisson(rand_data.endog, rand_exog) poisson_res = poisson_mod.fit(method="newton") print(poisson_res.summary()) L'output dovrebbe essere simile a questo: Maggiori informazioni possono essere trovate qui . #5 Quandl Finora i pacchetti che ho elencato sono imparziali rispetto al tipo di dato considerato. Naturalmente, quando si considerano i modelli finanziari, abbiamo bisogno di dati finanziari. È qui che Quandl viene in soccorso. Il modulo Quandl Python offre agli utenti l'accesso alla vasta raccolta di dati economici, finanziari e di mercato raccolti da banche centrali, governi, organizzazioni multinazionali e molte altre fonti. La maggior parte dei set di dati non elaborati è accessibile gratuitamente al momento della registrazione (è necessaria una chiave API), con set di dati più avanzati e approfonditi disponibili a pagamento. La documentazione del pacchetto può essere trovata qui . # 6 Zipline Zipline è un pacchetto che unisce le statistiche, le strutture dei dati e le fonti di dati. È una formidabile libreria di trading algoritmico per Python, evidente dal fatto che alimenta Quantopian, una piattaforma gratuita per la creazione e l'esecuzione di strategie di trading. I dati di Quandl vengono facilmente importati e gli algoritmi personalizzati sono facilmente progettati, testati e implementati. Ciò include il backtesting degli algoritmi e il trading dal vivo. Un algoritmo di base è simile a questo: from zipline.api import order, record, symbol def initialize(context): passdef handle_data(context, data): order(symbol('AAPL'), 10) record(AAPL=data.current(symbol('AAPL'), 'price')) Importiamo le funzioni order, record e symbol da zipline, per costruire un algoritmo che registra il prezzo delle azioni di Apple. Per altri esempi di algoritmi, consulta la documentazione . #7 Pyfolio Dopo aver progettato e testato un algoritmo in zipline, il pacchetto pyfolio fornisce un modo semplice per generare un riscontro contenente le statistiche sulle prestazioni. Queste statistiche includono rendimenti annuali/mensili, quantili di rendimento, rapporti rolling beta/Sharpe, rotazione del portafoglio e altro ancora. Per generare un riscontro di pubblicazione campione su un singolo supporto: import pyfolio as pf stock_rets = pf.utils.get_symbol_rets('FB') pf.create_returns_tear_sheet(stock_rets, live_start_date='2015-12-1') L'output sarà una serie di tabelle e grafici contenenti le metriche delle prestazioni. La documentazione ha alcuni altri esempi che vanno più in dettaglio. #8 TA-Lib I prossimi due pacchetti sono alternative all'utilizzo di zipline e pyfolio. La prima è la Technical Analysis Library, o TA-Lib in breve. Il progetto è scritto in C++, ma esiste un wrapper per Python . Come zipline, TA-Lib fornisce strumenti finanziari comuni come studi di sovrapposizione, indicatori di momentum, indicatori di volume, indicatori di volatilità, trasformazioni di prezzo, indicatori di ciclo, riconoscimento di modelli e funzioni statistiche pure. Ecco un esempio di codice Python che utilizza la libreria TA-Lib per calcolare e visualizzare l'indice di forza relativa (RSI) di un'azione: import talib import yfinance as yf import matplotlib.pyplot as plt # leggi i dati storici di un'azione utilizzando yfinance ticker = 'AAPL' data = yf.download(ticker, start='2020-01-01', end='2022-03-22') # calcola l'indice di forza relativa (RSI) utilizzando TA-Lib rsi = talib.RSI(data['Close']) # disegna un grafico a linee dell'RSI plt.plot(data.index, rsi) plt.title(f'Indice di forza relativa (RSI) di {ticker}') plt.xlabel('Data') plt.ylabel('RSI') plt.show() In questo esempio, si importa la libreria TA-Lib, la libreria yfinance per leggere i dati storici di un'azione e la libreria Matplotlib per disegnare un grafico a linee dell'RSI. Si leggono i dati storici di un'azione utilizzando yfinance, e si calcola l'RSI utilizzando la funzione RSI() di TA-Lib. Un elenco completo delle funzionalità è disponibile qui . #9 QuantLib La seconda alternativa a zipline e pyfolio è QuantLib. Simile a TA-Lib, QuantLib è scritto in C++ e quindi esportato in Python. Il progetto QuantLib mira a creare una libreria open source gratuita per la modellazione, il trading e la gestione del rischio. Il pacchetto contiene strumenti per progettare e implementare algoritmi avanzati che includono funzionalità come convenzioni di mercato, modelli di curve di rendimento, risolutori, PDE, Monte Carlo e altri. Il progetto esiste da quasi 20 anni e c'è un'ampia documentazione . #10 Matplotlib I suddetti pacchetti Python per la finanza stabiliscono fonti di dati finanziari, strutture di dati ottimali per dati finanziari, nonché modelli statistici e meccanismi di valutazione. Ma nessuno fornisce uno degli strumenti Python più importanti per la modellazione finanziaria: la visualizzazione dei dati (tutte le visualizzazioni in questo articolo sono fornite da matplotlib ). La visualizzazione non è importante solo per comprendere le tendenze all'interno dei dati finanziari, ma anche per trasmettere approfondimenti al personale non tecnico. Esistono più di pochi pacchetti di visualizzazione dei dati all'interno di Python, ciascuno con aspetti positivi e negativi (vedere il mio articolo qui ), ma il più semplice da implementare per la modellazione finanziaria è matplotlib. Ciò è dovuto principalmente al fatto che molti dei pacchetti in questo elenco si basano già su matplotlib. Inoltre, la documentazione è abbondante e la sintassi semplice e diretta. Esempio : import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd # leggi i dati finanziari da un file CSV data = pd.read_csv('dati_finanziari.csv') # crea un grafico a linee con i dati finanziari plt.plot(data['anno'], data['ricavi'], label='Ricavi') plt.plot(data['anno'], data['utile_netto'], label='Utile netto') # aggiungi un titolo al grafico e una legenda plt.title('Dati finanziari di un\'azienda') plt.xlabel('Anno') plt.ylabel('Valore') plt.legend() # mostra il grafico plt.show() Conclusione sulle migliori libreire python per la finanza In questo articolo si è analizzata la popolarità del linguaggio di programmazione Python, attribuendola in parte alla versatilità che offre. Oltre alla vasta gamma di casi d'uso nello sviluppo web e di app, Python fornisce gli strumenti per la costruzione e l'implementazione di qualsiasi tipo di modello scientifico o matematico, indipendentemente dall'origine o dal tipo di dati. Questa versatilità è resa possibile dall'ampia libreria standard che offre una serie di funzioni volte a migliorare la funzionalità e la portabilità del linguaggio. Per applicazioni più specifiche, l'indice del pacchetto Python (PyPI) fornisce pacchetti aggiuntivi che estendono le capacità di Python per soddisfare le esigenze di ogni dominio. Queste caratteristiche hanno reso Python uno strumento formidabile nello sviluppo di nuove tecnologie finanziarie. Dalla gestione di numeri grezzi alla creazione di interfacce utente grafiche (GUI) esteticamente piacevoli ma intuitive, esistono numerose librerie per aiutare gli utenti a costruire i propri modelli finanziari. In questo articolo sono stati evidenziati i 10 migliori pacchetti per la finanza e la modellizzazione finanziaria, con alcuni esempi di base.

Benvenuto nell'entusiasmante mondo dei Large Language Models (LLM)! 🚀 Gli LLM sono modelli di intelligenza artificiale che utilizzano algoritmi di deep learning per elaborare e comprendere il linguaggio naturale. Sono un elemento fondamentale del deep learning e vengono addestrati su enormi quantità di dati di testo per apprendere i modelli e le relazioni delle entità nella lingua. E non è tutto: gli LLM sono in grado di eseguire molti tipi di attività linguistiche! 🤖 Possono tradurre lingue, analizzare sentimenti, generare conversazioni con i chatbot e molto altro ancora. Ma non finisce qui: grazie alla loro capacità di comprendere dati testuali complessi, possono identificare entità e relazioni tra di essi, generare nuovo testo coerente e grammaticalmente accurato, e molto altro ancora. Insomma, se vuoi saperne di più sui Large Language Models, questo è l'articolo che fa per te! 💻 Indice introduzione ai Large Language Models Architettura generale Esempi di LLM Modelli di linguaggi di grandi dimensioni open source Fioritura Architettura API Hugging Face Esempio python 1 – Completamento frase Esempio python 2 – Domanda Risposte Esempio python 3 – Riepilogo Implicazioni future degli LLM Conclusione Architettura generale dei Large Language Models L'architettura dei Large Language Models (LLM) è costituita da diversi livelli di reti neurali che lavorano insieme per elaborare il testo di input e generare previsioni di output. Ecco le parti più importanti dell'architettura degli LLM in grassetto e con l'uso delle liste: Il livello di incorporamento: questo livello converte ogni parola nel testo di input in una rappresentazione vettoriale ad alta dimensione. Gli incorporamenti catturano informazioni semantiche e sintattiche sulle parole e aiutano il modello a comprendere il contesto. I livelli di feedforward: questi livelli sono composti da più livelli completamente connessi che applicano trasformazioni non lineari agli incorporamenti di input. I livelli di feedforward aiutano il modello ad apprendere astrazioni di livello superiore dal testo di input. I livelli ricorrenti: questi livelli sono progettati per interpretare le informazioni dal testo di input in sequenza. I livelli ricorrenti mantengono uno stato nascosto che viene aggiornato a ogni passaggio temporale, consentendo al modello di catturare le dipendenze tra le parole in una frase. Il meccanismo di attenzione: questo meccanismo è un'altra parte importante degli LLM, che consente al modello di concentrarsi selettivamente su diverse parti del testo di input. Il meccanismo di attenzione consente al modello di occuparsi delle parti più rilevanti del testo di input e di generare previsioni più accurate. Esempi di Large Language Models LLM: Ecco alcuni esempi di Large Language Models (LLM) che stanno attualmente rivoluzionando il campo dell'elaborazione del linguaggio naturale: GPT-3 (Generative Pre-addestrato Transformer 3) – Questo modello è stato sviluppato da OpenAI ed è uno dei più grandi LLM al mondo con 175 miliardi di parametri. Grazie alla sua grande capacità, GPT-3 è in grado di eseguire molte attività linguistiche, come la generazione di testo, la traduzione e il riepilogo. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) – Sviluppato da Google, BERT è un altro popolare LLM addestrato su un enorme corpus di dati di testo. Questo modello può comprendere il contesto di una frase e generare risposte significative alle domande. XLNet - Questo LLM sviluppato dalla Carnegie Mellon University e Google utilizza un nuovo approccio alla modellazione del linguaggio chiamato "modellazione del linguaggio di permutazione". XLNet ha raggiunto prestazioni all'avanguardia in diverse attività linguistiche, come la generazione di linguaggio e la risposta alle domande. T5 (Text-to-Text Transfer Transformer) – Sviluppato da Google, T5 è addestrato su una vasta gamma di attività linguistiche e può eseguire trasformazioni da testo a testo, come la traduzione in un'altra lingua, la creazione di un riepilogo e la risposta alle domande. RoBERTa (Robustly Optimized BERT Pretraining Approach) – Sviluppato da Facebook AI Research, RoBERTa è una versione migliorata del modello BERT e offre prestazioni migliori in diverse attività linguistiche. Questi LLM stanno cambiando il modo in cui le macchine comprendono e producono il linguaggio naturale, aprendo la strada a nuove possibilità nell'elaborazione del linguaggio umano. Modelli di linguaggi di grandi dimensioni open source La disponibilità di Large Language Models (LLM) open source ha rivoluzionato il campo dell'elaborazione del linguaggio naturale, consentendo a ricercatori, sviluppatori e aziende di creare applicazioni che sfruttano la potenza di questi modelli per creare prodotti su larga scala gratuitamente. Di seguito sono riportati alcuni esempi di modelli di linguaggio open source noti: Bloom: Il primo LLM multilingue addestrato in completa trasparenza dalla più grande collaborazione di ricercatori di intelligenza artificiale mai coinvolti in un singolo progetto di ricerca. Con i suoi 176 miliardi di parametri, Bloom è più grande del GPT-3 di OpenAI e può generare testo in 46 lingue naturali e 13 linguaggi di programmazione. È addestrato su 1,6 TB di dati di testo, 320 volte le opere complete di Shakespeare. Megatron: Sviluppato da NVIDIA, questo LLM è uno dei modelli di linguaggio più grandi e veloci del mondo. Ha raggiunto prestazioni all'avanguardia in molte attività linguistiche, tra cui la generazione di testo, la traduzione e la risposta alle domande. È disponibile in diverse varianti, tra cui Megatron-LM e Megatron-11B, con 1,3 miliardi e 11 miliardi di parametri rispettivamente. GPT-Neo: Un progetto open source sviluppato dalla comunità per creare un'alternativa gratuita e decentralizzata a GPT-3 di OpenAI. GPT-Neo è stato addestrato su una vasta gamma di dati di testo e può generare testo in diverse lingue. Il modello più grande di GPT-Neo, chiamato GPT-Neo 2.7B, ha 2,7 miliardi di parametri e può eseguire una varietà di attività linguistiche. Hugging Face Transformers: Una libreria open source per l'elaborazione del linguaggio naturale che fornisce una vasta gamma di modelli di linguaggio pre-addestrati. Hugging Face Transformers include modelli di linguaggio come GPT-2, GPT-3, BERT, RoBERTa e molti altri. La libreria è stata ampiamente utilizzata dalla comunità di ricerca e sviluppo per creare applicazioni di NLP. L'utilizzo di LLM open source ha reso l'elaborazione del linguaggio naturale più accessibile e ha permesso a un numero sempre maggiore di sviluppatori di creare applicazioni di NLP avanzate senza dover spendere enormi somme di denaro per l'accesso a modelli proprietari. Architettura BLOOM LLM Open Source L'architettura di BLOOM condivide somiglianze con GPT3 (modello autoregressivo per la previsione del prossimo token), ma è stata addestrata in 46 linguaggi diversi e 13 linguaggi di programmazione. Consiste in un'architettura di solo decodificatore con diversi livelli di incorporamento e livelli di attenzione a più teste. L'architettura di Bloom è adatta per la formazione in più lingue e consente all'utente di tradurre e parlare di un argomento in una lingua diversa. Vedremo questi esempi di seguito nel codice. API Hugging Face Diamo un'occhiata a come le API di Hugging Face possono aiutare a generare testo utilizzando LLM come Bloom, Roberta-base, ecc. Innanzitutto, dobbiamo registrarci per Hugging Face e copiare il token per l'accesso all'API. Dopo la registrazione, passa con il mouse sull'icona del profilo in alto a destra, fai clic su Impostazioni, quindi su Token di accesso. Esempio 1 – Completamento frase Diamo un'occhiata a come possiamo usare Bloom per il completamento delle frasi. Il codice seguente usa il token Hugging Face per l'API per inviare una chiamata API con il testo di input e i parametri appropriati per ottenere la risposta migliore. import requests rom pprint import pprint API_URL = 'https://api-inference.huggingface.co/models/bigscience/bloomz' headers = {'Authorization': 'Entertheaccesskeyhere'} # The Entertheaccesskeyhere is just a placeholder, which can be changed according to the user's access key def query(payload): response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=payload) return response.json() params = {'max_length': 200, 'top_k': 10, 'temperature': 2.5} output = query({'inputs': 'Sherlock Holmes is a', 'parameters': params, }) pprint(output) I valori di temperatura e top_k possono essere modificati per ottenere un paragrafo più grande o più piccolo mantenendo la pertinenza del testo generato rispetto al testo di input originale. Otteniamo il seguente output dal codice: [{'generated_text': 'Sherlock Holmes is a private investigator whose cases ''have inspired several film productions'}] Diamo un'occhiata ad altri esempi utilizzando altri LLM. Esempio 2 – Domanda Risposte Possiamo utilizzare l'API per il modello Roberta-base che può essere una fonte a cui fare riferimento e a cui rispondere. Modifichiamo il carico utile per fornire alcune informazioni su di me e chiediamo al modello di rispondere alle domande basate su questo. API_URL = 'https://api-inference.huggingface.co/models/deepset/roberta-base-squad2' headers = {'Authorization': 'Entertheaccesskeyhere'} def query(payload): response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=payload) return response.json() params = {'max_length': 200, 'top_k': 10, 'temperature': 2.5} output = query({'inputs': { "question": "What's my profession?", "context": "My name is Suvojit and I am a Senior Data Scientist" },'parameters': params }) pprint(output) Il codice stampa correttamente l'output seguente alla domanda: Qual è la mia professione?: {'answer': 'Senior Data Scientist', 'end': 51, 'score': 0.7751647233963013, 'start': 30} Esempio 3 – Riassunti Possiamo riassumere usando i Large Language Models. Riassumiamo un lungo testo che descrive modelli di linguaggio di grandi dimensioni utilizzando il modello Bart Large CNN . Modifichiamo l'URL dell'API e abbiamo aggiunto il testo di input di seguito: API_URL = "https://api-inference.huggingface.co/models/facebook/bart-large-cnn" headers = {'Authorization': 'Entertheaccesskeyhere'} def query(payload): response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=payload) return response.json() params = {'do_sample': False} full_text = '''AI applications are summarizing articles, writing stories and engaging in long conversations — and large language models are doing the heavy lifting. A large language model, or LLM, is a deep learning model that can understand, learn, summarize, translate, predict, and generate text and other content based on knowledge gained from massive datasets. Large language models - successful applications of transformer models. They aren’t just for teaching AIs human languages, but for understanding proteins, writing software code, and much, much more. In addition to accelerating natural language processing applications — like translation, chatbots, and AI assistants — large language models are used in healthcare, software development, and use cases in many other fields.''' output = query({'inputs': full_text, 'parameters': params }) pprint(output) L'output stamperà il testo riassuntivo sugli LLM: [{'summary_text': 'Large language models - most successful ' 'applications of transformer models. They aren’t just for ' 'teaching AIs human languages, but for understanding ' 'proteins, writing software code, and much, much more. They ' 'are used in healthcare, software development and use cases ' 'in many other fields.'}] Questi sono alcuni degli esempi di utilizzo dell'API Hugging Face per i comuni modelli di linguaggio di grandi dimensioni. Implicazioni future degli LLM Negli ultimi anni, gli LLM (modelli di linguaggio di grandi dimensioni) come GPT-3 e chatbot come ChatGPT hanno attirato l'interesse di molti, grazie alla loro capacità di generare testo in linguaggio naturale che è praticamente indistinguibile da quello scritto dagli esseri umani. Tuttavia, mentre gli LLM rappresentano un'importante svolta nel campo dell'Intelligenza Artificiale (AI), ci sono anche preoccupazioni riguardo alle loro implicazioni future sui mercati del lavoro, sulla comunicazione e sulla società. Ecco alcune delle principali preoccupazioni in questo ambito: Impatto sui mercati del lavoro: Uno dei principali timori associati agli LLM è il loro potenziale di sostituire i lavoratori umani in molte attività. Ad esempio, gli LLM potrebbero essere utilizzati per la scrittura di documenti legali, blog di notizie, e persino per rispondere alle domande dei clienti. Questo potrebbe portare alla perdita di posti di lavoro per coloro il cui lavoro può essere facilmente automatizzato. Nuove opportunità lavorative: Tuttavia, è importante notare che gli LLM non sostituiscono necessariamente i lavoratori umani. Possono invece essere utilizzati come uno strumento che aiuta le persone a essere più produttive ed efficienti nel loro lavoro. Inoltre, l'automazione di alcuni compiti può portare alla creazione di nuovi lavori come risultato della maggiore efficienza e produttività consentite dagli LLM. Impatto sulla società: Gli LLM hanno il potenziale di avere un impatto significativo sulla società in diversi modi. Ad esempio, potrebbero essere utilizzati per creare piani educativi o sanitari personalizzati, portando a migliori risultati per pazienti e studenti. Gli LLM possono essere utilizzati per aiutare le aziende e i governi a prendere decisioni migliori analizzando grandi quantità di dati e generando approfondimenti. Conclusione sui In conclusione, i Large Language Models (LLM) hanno portato una rivoluzione nell'elaborazione del linguaggio naturale, consentendo progressi significativi nella generazione e nella comprensione del testo. Tuttavia, ci sono preoccupazioni etiche e potenziali pregiudizi associati a questi modelli, che richiedono una valutazione critica del loro impatto sulla società. Ecco alcuni punti chiave da tenere a mente: I LLM sono in grado di comprendere frasi complesse, le relazioni tra le entità e l'intento dell'utente e di generare nuovo testo coerente e grammaticalmente corretto. L'articolo ha esplorato l'architettura di alcuni LLM, come i livelli di incorporamento, feedforward, ricorrenti e di attenzione. Sono stati discussi alcuni LLM popolari, come BERT, RoBERTa, GPT-3 e Bloom, insieme alla disponibilità di LLM open source. Le API di Hugging Face possono essere utili per gli utenti che desiderano generare testo utilizzando LLM come Bart-large-CNN, RoBERTa, Bloom e Bart-large-CNN. Ci si aspetta che gli LLM abbiano un impatto significativo in vari settori, tra cui il mercato del lavoro, la comunicazione e la società in futuro. Sebbene gli LLM abbiano il potenziale per apportare cambiamenti positivi, è essenziale affrontare le loro implicazioni etiche e limiti e valutarne l'impatto sulla società con attenzione.