📅 Cosa sa l'intelligenza artificiale e cosa no
La rete neurale non è onnisciente: sa solo cosa c'era nei suoi dati di addestramento fino a un certo punto (data limite). Tutto quello che è successo dopo sembra non esistere per lei. Sposta il cursore "data di formazione" e guarda cosa può dirti il modello e cosa no.
Per gli eventi successivi alla data limite, il modello dirà onestamente “Non lo so” o, peggio, fornirà una risposta plausibile. Pertanto, per le ultime notizie, prezzi e fatti, le reti neurali collegano una ricerca su Internet (questo si chiama RAG). Non fare mai affidamento su una rete neurale per capire cosa è successo di recente senza verificare.
Come funziona: data limite per la conoscenza
Il modello viene insegnato una volta su un vasto campione di testi raccolti prima di una certa data. Dopodiché la sua conoscenza viene “congelata”: non legge le notizie in tempo reale e non ricorda ieri. Pertanto, ogni modello ha una data limite (limite della conoscenza), oltre la quale rimane il vuoto.
Il pericolo è che il modello non sempre ammetta onestamente la propria ignoranza. Chiedile di un evento dopo il limite e lei potrà trovare con sicurezza una risposta plausibile ma falsa (questa è chiamata allucinazione). Esternamente, una risposta del genere non può essere distinta da quella reale, quindi i fatti, le cifre e le date nuovi dovrebbero sempre essere ricontrollati.
Per fornire al modello dati aggiornati, lo collegano a una ricerca su Internet o a un database di documenti e inseriscono ciò che trovano direttamente nella query: questa tecnica è chiamata RAG (retrieval-augmented generation). Da qui la conclusione pratica: per il concreto, chiedere un modello con accesso alla ricerca e, per l'importante, verificare con la fonte originale. Comprendere i limiti dell'IA fa parte dell'abilità AI e può essere esercitata in una lezione gratuita.
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