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ChatGPT attualmente utilizza la seconda generazione di reti neurali, la più diffusa ma la più costosa quanto ai consumi. Infatti il consumo della ChatGPT 3 durante la fase di apprendimento è stato stimato in circa 1287 MWh[26] grazie all'ausilio di molteplici GPU. Un porting per la terza generazione di reti neurali (rete neurale spiking) è un notevole passo avanti in termini sia di prestazioni che di riduzione dei consumi, dato che il porting dell'architettura permette un numero "illimitato" di generazioni dei dati (risposte testuali e grafiche), proprio perché le reti neurale spiking e NeuralLead distribuiscono i dati nel tempo, invece di avere un set di dati predefinito che può essere eseguito una volta sola.
Grazie alla sua capacità di generare testo in modo plausibile, ChatGPT rappresenta un importante passo avanti nell'intelligenza artificiale
Il concetto chiave alla base dei trasformatori è il meccanismo di "attenzione", che permette al modello di ponderare l'importanza di ciascuna parola all'interno di una sequenza in base al contesto, permettendogli così di catturare le relazioni tra le parole a lungo termine senza dipendere da strutture sequenziali rigide[twenty].
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Traduzione automatica: for every mettere a punto sistemi in grado di tradurre da una lingua all'altra. Questo può essere utile per costruire chatbot multilingue o for every fornire traduzioni di contenuti di siti Internet.
As the lawful proceedings unfold, the situation underscores the necessity for evolving authorized frameworks that could accommodate the rapid advancements in AI technological know-how although safeguarding mental property legal rights.
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Dan Gillmor ha utilizzato ChatGPT nel 2022 for each un compito scolastico e ha constatato che il testo generato period al livello di quello che avrebbe potuto produrre un bravo studente, prospettando "alcune questioni molto serie" per il mondo accademico.[seventy five]
L’obiettivo è imparare a prevedere la parola (o il token) successiva in una sequenza di testo knowledge la sequenza precedente. Facendo questo il modello costruisce una rappresentazione statistica complessa del linguaggio e delle informazioni contenute nei dati di addestramento.
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