Economia
Cos’è l’Ingegneria dei Prompt? A cosa serve?
Tempo di lettura: 4 minuti. L’ingegneria dei prompt serve a ottimizzare modelli di linguaggio Natural Language Processing (NLP). Scopriamo cosa significa e come funziona.
L’ingegneria dei prompt è diventata un metodo potente per ottimizzare i modelli di linguaggio nel campo del Natural Language Processing (NLP). Consiste nella creazione di prompt efficaci, spesso definiti come istruzioni o domande, per guidare il comportamento e l’output dei modelli di intelligenza artificiale (IA). Grazie alla sua capacità di potenziare la funzionalità e la gestione dei modelli di linguaggio, l’ingegneria dei prompt ha attirato molta attenzione. In questo articolo, esploreremo il concetto di ingegneria dei prompt, la sua importanza e il suo funzionamento.
Comprendere l’ingegneria dei prompt
L’ingegneria dei prompt coinvolge la creazione di domande o istruzioni precise e informative che permettono agli utenti di ottenere output desiderati dai modelli di IA. Questi prompt servono come input precisi che guidano il comportamento della modellazione del linguaggio e la generazione di testo. Gli utenti possono modificare e controllare l’output dei modelli di IA strutturando attentamente i prompt, aumentandone così l’utilità e l’affidabilità.
Storia dell’ingegneria dei prompt
In risposta alla complessità e alle crescenti capacità dei modelli di linguaggio, l’ingegneria dei prompt è cambiata nel tempo. Sebbene l’ingegneria dei prompt non abbia una lunga storia, le sue fondamenta possono essere rintracciate nella ricerca iniziale sul NLP e nella creazione di modelli di linguaggio IA. Ecco una breve panoramica della storia dell’ingegneria dei prompt:
Era pre-transformer (prima del 2017)
L’ingegneria dei prompt era meno comune prima dello sviluppo di modelli basati su transformer come il generative pre-trained transformer (GPT) di OpenAI. Modelli di linguaggio precedenti come le reti neurali ricorrenti (RNN) e le reti neurali convoluzionali (CNN) mancano di conoscenza contestuale e adattabilità, limitando il potenziale per l’ingegneria dei prompt.
Pre-training e l’emergere dei transformer (2017)
L’introduzione dei transformer, in particolare con il paper “Attention Is All You Need” di Vaswani et al. nel 2017, ha rivoluzionato il campo del NLP. I transformer hanno reso possibile il pre-training di modelli di linguaggio su larga scala e insegnare loro come rappresentare parole e frasi nel contesto. Tuttavia, durante questo periodo, l’ingegneria dei prompt era ancora una tecnica relativamente inesplorata.
Fine-tuning e l’ascesa di GPT (2018)
Un punto di svolta importante per l’ingegneria dei prompt si è verificato con l’introduzione dei modelli GPT di OpenAI. I modelli GPT hanno dimostrato l’efficacia del pre-training e del fine-tuning su specifici task a valle. Per una varietà di scopi, ricercatori e professionisti hanno iniziato a utilizzare tecniche di ingegneria dei prompt per guidare il comportamento e l’output dei modelli GPT.
Avanzamenti nelle tecniche di ingegneria dei prompt (2018-presente)
Man mano che la comprensione dell’ingegneria dei prompt cresceva, i ricercatori hanno iniziato a sperimentare diversi approcci e strategie. Questo includeva la progettazione di prompt ricchi di contesto, l’uso di template basati su regole, l’inclusione di istruzioni di sistema o utente, e l’esplorazione di tecniche come il tuning del prefisso. L’obiettivo era migliorare il controllo, mitigare i bias e migliorare le prestazioni complessive dei modelli di linguaggio.
Contributi della comunità e esplorazione (2018-presente)
Man mano che l’ingegneria dei prompt guadagnava popolarità tra gli esperti di NLP, accademici e programmatori hanno iniziato a scambiarsi idee, lezioni apprese e migliori pratiche. I forum di discussione online, le pubblicazioni accademiche e le librerie open-source hanno contribuito in modo significativo allo sviluppo dei metodi di ingegneria dei prompt.
Ricerca in corso e direzioni future (presente e oltre)
L’ingegneria dei prompt continua ad essere un’area attiva di ricerca e sviluppo. I ricercatori stanno esplorando modi per rendere l’ingegneria dei prompt più efficace, interpretabile e user-friendly. Tecniche come le ricompense basate su regole, i modelli di ricompensa e gli approcci con l’uomo nel ciclo vengono indagati per affinare le strategie di ingegneria dei prompt.
Significato
L’ingegneria dei prompt è essenziale per migliorare l’usabilità e l’interpretabilità dei sistemi di IA. Ha una serie di benefici, tra cui:
Controllo migliorato
Gli utenti possono dirigere il modello di linguaggio per generare risposte desiderate dando istruzioni chiare attraverso i prompt. Questo grado di supervisione può aiutare a garantire che i modelli di IA forniscono risultati che rispettano gli standard o i requisiti prestabiliti.
Riduzione del bias nei sistemi di IA
L’ingegneria dei prompt può essere utilizzata come strumento per ridurre il bias nei sistemi di IA. I bias nel testo generato possono essere individuati e ridotti progettando attentamente i prompt, portando a risultati più giusti ed equi.
Modifica del comportamento del modello
I modelli di linguaggio possono essere modificati per mostrare comportamenti desiderati utilizzando l’ingegneria dei prompt. Di conseguenza, i sistemi di IA possono diventare esperti in compiti o domini specifici, migliorando la loro precisione e affidabilità in particolari casi d’uso.
Come funziona l’ingegneria dei prompt
L’ingegneria dei prompt utilizza un processo metodico per creare prompt potenti. Ecco alcune azioni cruciali:
Specificare il compito
Stabilire l’obiettivo preciso o l’obiettivo che si desidera che il modello di linguaggio raggiunga. Qualsiasi compito di NLP, tra cui il completamento del testo, la traduzione e il riassunto, può essere coinvolto.
Identificare gli input e gli output
Definire chiaramente gli input richiesti dal modello di linguaggio e gli output desiderati che ci si aspetta dal sistema.
Creare prompt informativi
Creare prompt che comunicano chiaramente il comportamento atteso al modello. Queste domande dovrebbero essere chiare, brevi e appropriate per lo scopo dato. Trovare i migliori prompt può richiedere tentativi ed errori e revisioni.
Iterare e valutare
Mettere alla prova i prompt creati alimentandoli nel modello di linguaggio e valutando i risultati. Rivedere i risultati, cercare difetti e modificare le istruzioni per migliorare le prestazioni.
Calibrazione e fine-tuning
Tenere conto dei risultati della valutazione durante la calibrazione e il fine-tuning dei prompt. Questa procedura comporta apportare piccole modifiche per ottenere il comportamento del modello richiesto, assicurando che si allinei con il compito e i requisiti previsti.
Economia
Google e Apple: mazzate miliardarie in Europa
Tempo di lettura: 3 minuti. Google perde la causa antitrust da 2,7 miliardi di dollari in UE. Apple deve pagare 13 miliardi di euro in tasse arretrate all’Irlanda.
Google e Apple sono state entrambe coinvolte in due delle più grandi dispute legali in Europa, con decisioni recenti che hanno visto la conferma di sanzioni miliardarie contro entrambe le aziende. Mentre Google ha perso la sua battaglia contro una multa da 2,7 miliardi di dollari per pratiche anticoncorrenziali imposte dall’Unione Europea, Apple dovrà restituire 13 miliardi di euro in tasse arretrate al governo irlandese, dopo una lunga disputa fiscale. Questi eventi sottolineano l’impatto crescente della regolamentazione europea sulle grandi multinazionali tecnologiche, portando a sanzioni che potrebbero modificare il modo in cui operano in futuro.
Google perde una battaglia antitrust da 2,7 miliardi di dollari in UE dopo sette anni
Nel 2017, Google è stata colpita da una multa senza precedenti da parte delle autorità dell’Unione Europea per pratiche anticoncorrenziali. Dopo anni di battaglie legali, l’azienda ha ufficialmente perso l’appello.
La sentenza originaria del 2017 ha imposto a Google una multa di 2,42 miliardi di euro per aver favorito i propri strumenti di confronto prezzi nel servizio Google Shopping, a discapito delle opzioni di terze parti nei risultati di ricerca. Google ha cercato di ribaltare questa decisione presentando ricorso nel 2021, ma la recente sentenza conferma la validità della multa.
Secondo un rapporto di Reuters, il tribunale dell’UE ha rigettato l’appello di Google, confermando così la multa di 2,42 miliardi di euro (circa 2,7 miliardi di dollari). Questa decisione rappresenta una delle tre sanzioni significative imposte a Google dalle autorità europee per pratiche anticoncorrenziali.
Oltre a questa multa, Google è attualmente coinvolta in ulteriori controversie antitrust nell’Unione Europea. Tra queste ci sono le indagini riguardanti il sistema operativo Android e la gestione della pubblicità online tramite AdSense. In totale, l’azienda rischia ulteriori sanzioni per un totale potenziale di oltre 8 miliardi di euro, ma si attendono ancora sentenze definitive in questi casi.
Apple deve pagare 13 miliardi di euro in tasse arretrate al governo irlandese
Apple è stata condannata a pagare 13 miliardi di euro in tasse arretrate al governo irlandese, a seguito di una sentenza definitiva della Corte di giustizia dell’Unione Europea. Questa decisione segna la fine di una disputa legale durata otto anni tra Apple, il governo irlandese e l’Unione Europea.
Il nodo centrale della questione riguarda gli accordi fiscali di Apple in Irlanda, che sono stati giudicati come “aiuti di stato illegali” dall’UE. Apple ha indirizzato i propri ricavi europei attraverso la sede centrale irlandese, approfittando del basso tasso di imposta sulle società del Paese. Nel 2016, l’Unione Europea ha dichiarato questi accordi illegittimi, affermando che Apple doveva pagare le tasse dovute. Nonostante Apple e il governo irlandese avessero inizialmente vinto un ricorso, la Corte di giustizia dell’Unione Europea ha ribaltato la decisione.
Apple ha espresso delusione per la sentenza, ribadendo di aver sempre pagato le imposte dovute e di non aver mai ricevuto trattamenti fiscali di favore. L’azienda ha inoltre sostenuto che la Commissione Europea stesse tentando di cambiare retroattivamente le regole e ignorare le leggi fiscali internazionali.
Ora, il governo irlandese trasferirà i 13 miliardi di euro, attualmente bloccati in un conto escrow, nelle proprie casse. Si spera che, in futuro, l’introduzione di regole globali per la tassazione delle multinazionali possa evitare simili controversie.
Le recenti decisioni contro Google e Apple in Europa mostrano come le autorità stiano intensificando i loro sforzi per regolamentare le pratiche delle grandi aziende tecnologiche. Google ha visto confermata una sanzione antitrust da 2,7 miliardi di dollari, mentre Apple è stata obbligata a restituire 13 miliardi di euro in tasse arretrate al governo irlandese. Questi eventi potrebbero segnare un precedente per future azioni regolatorie e spingere le multinazionali a rivedere le loro strategie fiscali e commerciali all’interno del mercato europeo.
Economia
IdentifAI chiude un round di investimento da 2,2 milioni di euro
Tempo di lettura: 2 minuti. Con l’espansione del mercato delle intelligenze artificiali generative, che vale già 45 miliardi di dollari nel 2023, aumenterà anche la domanda di soluzioni de-generative. Si prevede che le dimensioni del mercato del rilevamento di immagini false cresceranno da 0,6 miliardi di dollari nel 2024 a 3,9 miliardi di dollari entro il 2029, con un tasso di crescita del 41,6% durante il periodo di riferimento.
IdentifAI, startup innovativa con sede a Milano, specializzata nella definizione e nel training di modelli (de)generativi per identificare l’origine di contenuti potenzialmente generati da sistemi di intelligenza artificiale, annuncia un finanziamento Seed da 2,2 milioni di euro guidato da United Ventures, gestore di venture capital focalizzato in investimenti in startup tecnologiche. Questo investimento evidenzia un impegno condiviso per sviluppare tecnologie di contrasto all’uso malevolo dei deepfake e la promozione di un ambiente informativo trasparente e sicuro. Partecipano al round in qualità di business angels anche Edoardo Alessandri di Wellness Holding, Matteo Fago, co-founder di Venere.com (ora Expedia) e Umberto Paolucci di UP Invest.
IdentifAI intende fornire ad ogni individuo, cittadino, consumatore, decisore politico o aziendale, il potere di distinguere con chiarezza se ciò che osserva è frutto di un’intelligenza artificiale o di creatività umana. In tal modo vuole garantire che le tecnologie emergenti servano il bene comune e non diventino strumenti di destabilizzazione, anche grazie a tecnologie altrettanto efficaci in grado di limitare questi rischi.
“L’avanzamento tecnologico in ambito generative AI causerà un avvicinamento tra il mondo fisico e quello digitale rendendoli indistinguibili ad occhio umano. Credo sia nostro diritto essere informati, in ogni momento, su ciò che utilizziamo per alimentare la nostra mente, che a sua volta dirige la nostra opinione”, dichiara Marco Ramilli, fondatore di IdentifAI. Aggiungendo poi: “Questo finanziamento ci consentirà di fare ulteriori passi in avanti nella messa a punto dei nostri modelli degenerativi, in grado di distinguere i contenuti naturali da quelli artificiali, prodotti in molti casi da un’intelligenza artificiale avversaria”.
La potenzialità della tecnologia di IdentifAI ha attirato l’attenzione dei principali attori del settore. Sono in corso negoziazioni e accordi preliminari per convalidare ed espandere la portata di mercato dei suoi prodotti innovativi.
“L’investimento in IdentifAI è coerente con la nostra tesi di investimento, che prevede la selezione di iniziative in grado di fornire soluzioni innovative a problemi complessi, come ad esempio la mitigazione degli impatti collaterali e potenzialmente negativi legati alla diffusione delle intelligenze artificiali”, dichiara Massimiliano Magrini, managing partner & co-founder di United Ventures. “Distinguere se un contenuto è stato creato da un essere umano o meno sta diventando sempre più cruciale, e IdentifAI è ben posizionata per sfruttare le opportunità emergenti in questo settore. Marco Ramilli, un imprenditore alla sua seconda esperienza, porta un solido track record, competenza tecnologica e visione strategica, rendendo IdentifAI pronta a giocare un ruolo di primo piano nell’industria del rilevamento dei deepfake”.
Per modello degenerativo IdentifAI intende un proprio modello generativo addestrato per identificare un artefatto (immagine, video, suono o testo) realizzato da una intelligenza artificiale. Un sistema decostruttore basato sulla probabilità dell’accadimento di ogni singolo pixel.
Economia
Cina investe nei chip e Taiwan è in tensione con gli Stati Uniti
Tempo di lettura: 3 minuti. La Cina investe 25 miliardi di dollari nella produzione di chip, mentre Taiwan risponde alle accuse degli Stati Uniti di aver “rubato” l’industria dei semiconduttori.
Il settore dei semiconduttori continua a essere un campo di battaglia cruciale per le superpotenze globali, con Cina e Taiwan al centro di investimenti e controversie politiche nel settore dei chip.
Cina: investimenti record nella produzione di Chip
Nel primo semestre del 2024, la Cina è diventata il maggiore investitore mondiale in attrezzature per la produzione di chip, con un investimento totale di 25 miliardi di dollari. Questo importo supera la somma degli investimenti effettuati da Corea del Sud, Taiwan e Stati Uniti nello stesso periodo, segnalando l’intento aggressivo della Cina di localizzare la produzione di chip e ridurre la dipendenza dai fornitori esteri, soprattutto in vista di possibili restrizioni commerciali occidentali.
L’investimento cinese è motivato dalla necessità di garantire una fornitura stabile di chip critici per vari settori. Più di una dozzina di nuove fabbriche di chip in Cina dovrebbero essere operative tra il 2024 e il 2025. La maggior parte di queste fabbriche si concentra su tecnologie di processo meno avanzate, poiché le aziende cinesi trovano difficile ottenere gli strumenti avanzati necessari per produrre chip con tecnologie di processo all’avanguardia. Tuttavia, la Cina è l’unico grande mercato ad aver aumentato la spesa per le attrezzature per fabbriche rispetto all’anno precedente, nonostante il rallentamento economico globale.
Taiwan: risposta alle accuse degli Stati Uniti
Nel frattempo, Taiwan ha risposto alle dichiarazioni del candidato presidenziale statunitense Donald Trump, che ha accusato l’isola di “aver rubato l’industria dei chip agli Stati Uniti”. Il ministro dell’economia di Taiwan, Kuo Jyh-huei, ha dichiarato che le affermazioni di Trump sono basate su un malinteso, sottolineando che i chip prodotti da Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC) sono commissionati da aziende statunitensi, che mantengono margini di profitto elevati.
Taiwan è preoccupata che, se Trump dovesse tornare alla presidenza, potrebbe adottare un approccio meno favorevole verso la difesa dell’isola contro un attacco cinese, a meno che Taiwan non paghi per la protezione. TSMC, la più grande fonderia di semiconduttori al mondo, ha già iniziato la costruzione di tre fabbriche negli Stati Uniti, in Arizona, per rafforzare la produzione di chip sul suolo americano.
Cina, Taiwan e settore dei Chip
Mentre la Cina aumenta gli investimenti nella produzione di chip per assicurare la propria indipendenza tecnologica, Taiwan continua a rafforzare i suoi legami con le aziende statunitensi, pur difendendosi dalle accuse politiche. Il panorama dei semiconduttori rimane altamente competitivo e politicamente carico, con implicazioni significative per l’economia globale e la sicurezza internazionale.
Cina minaccia ritorsioni contro il Giappone per Restrizioni sui Chip
La Cina ha anche minacciato di attuare ritorsioni economiche contro il Giappone se quest’ultimo dovesse imporre ulteriori restrizioni alla vendita e alla manutenzione di apparecchiature per la produzione di chip destinate alle aziende cinesi. Secondo le fonti, la Cina potrebbe rispondere tagliando l’accesso del Giappone a minerali essenziali per la produzione automobilistica, un settore di fondamentale importanza per l’economia giapponese.
Implicazioni per l’industria Giapponese
Le auto rappresentano una delle principali esportazioni del Giappone, e aziende come Toyota, che ha investito significativamente nel produttore di chip taiwanese TSMC, potrebbero essere tra le più colpite dalle possibili restrizioni all’esportazione giapponesi. Questa situazione si sviluppa mentre gli Stati Uniti stanno esercitando pressione sul Giappone affinché si allinei più strettamente ai suoi sforzi per limitare il potere tecnologico della Cina, in particolare nel settore dei semiconduttori.
Contesto della guerra dei chip
L’industria cinese non è ancora in grado di produrre i chip tecnologicamente più avanzati, necessari per alcune delle tecnologie in cui eccelle, come l’intelligenza artificiale. Tuttavia, la Cina è riuscita ad aggirare alcune delle restrizioni statunitensi utilizzando servizi di cloud computing. Gli Stati Uniti hanno recentemente finanziato un programma per stabilire la produzione di chip sul suolo americano, ma attualmente Taiwan rappresenta il 68% del mercato dei semiconduttori.
Toyota e il produttore di chip Tokyo Electron sono tra le aziende più a rischio se le esportazioni verranno limitate, con le azioni di Tokyo Electron che hanno già registrato un calo del 2% in seguito alle notizie delle tensioni tra Giappone e Cina.
Futuri sviluppi
Non è ancora chiaro se il Giappone cederà alle richieste degli Stati Uniti e introdurrà restrizioni all’esportazione, né quali specifiche ripercussioni ciò potrebbe avere sull’industria giapponese. Il presidente Biden si è detto fiducioso che un accordo verrà raggiunto entro la fine dell’anno.
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