Che cos’è l’IA generativa?

L’AI generativa è un tipo di intelligenza artificiale (AI) che mira a creare qualcosa di nuovo, come testi, immagini, musica o video. A differenza di altri tipi di IA, che sono progettati per analizzare le informazioni esistenti o eseguire compiti specifici, l’IA generativa cerca di creare qualcosa di nuovo sulla base di ciò che ha appreso da una grande quantità di dati. Utilizza gli schemi e le strutture dei dati per generare nuovi contenuti simili a quelli visti in precedenza. Si tratta, per così dire, di una macchina creativa in grado di pensare e creare in un modo che prima era possibile solo per gli esseri umani. L’IA generativa viene utilizzata in molti settori, dall’arte all’intrattenimento, fino alla ricerca e allo sviluppo.

Che cos’è un Large Language Model (LLM)?

Un LLM (Large Language Model) è un programma informatico appositamente sviluppato per comprendere e generare testi. Può rispondere a domande, tenere conversazioni, tradurre testi e molto altro ancora. I LLM vengono addestrati con grandi quantità di testo in modo che imparino a reagire in modo appropriato in diverse situazioni. Un esempio noto di questo modello è ChatGPT di OpenAI. Ma anche Google Gemini o SwissGPT di AlpineAI sono LLM.

Che cosa sono l’IA generativa o l’LLM-Usecase?

Il termine IA generativa o casi d’uso di LLM si riferisce alle applicazioni che possono essere implementate con un LLM. I LLM hanno il grande vantaggio di poter integrare o scalare il nostro lavoro umano. Naturalmente, gli LLM non possono supportare qualsiasi capacità o lavoro umano. Esistono applicazioni e casi d’uso di LLM di successo, significativi e orientati all’obiettivo.

Quali sono i casi d’uso di successo dell’LLM?

L’uso dei Large Language Models (LLM) dovrebbe creare un valore aggiunto per gli utenti e supportarli in modo ottimale nel loro lavoro quotidiano. Tuttavia, ciò richiede che gli utenti conoscano e siano in grado di identificare i casi d’uso rilevanti e le possibili applicazioni di un LLM. L’uso non necessario di LLM quando il modello non è richiesto porta solo a uno spreco di risorse. Tuttavia, se un LLM viene utilizzato in modo scorretto o per applicazioni non adatte, può addirittura comportare un aumento del carico di lavoro per i dipendenti. È fondamentale capire che non tutte le organizzazioni hanno gli stessi casi di utilizzo degli LLM. Invece, ogni azienda deve determinare individualmente quali sono i casi d’uso più importanti per la propria organizzazione.

Dove possiamo trovare casi d’uso di LLM di successo?

Nella mia ricerca ho esaminato vari strumenti, modelli e metodi che possono essere utili per identificare i casi d’uso LLM adatti. Gli approcci dei data driver e di AI Foundation sono stati particolarmente stimolanti. Su questa base, ho creato l’LLM Usecase Finder, un modello che puoi utilizzare per identificare le applicazioni adatte per gli LLM nella tua organizzazione.

Come primo passo, dovresti registrare tutti i dati e i fondamenti del tuo ambiente che sono adatti a essere utilizzati in un LLM. Inserisci queste informazioni nella prima colonna del mio modello. Una volta fatto questo, pensa a quali funzioni e processi potrebbero essere supportati dall’LLM e scrivilo nei campi della seconda colonna. In questo modo si ottengono vari output che rappresentano il risultato dell’utilizzo dell’LLM. Queste spese vanno inserite nella terza colonna.

Poi ripeti il processo, ma questa volta inizia con le spese desiderate nell’ultima colonna. Concentrati sui tuoi desideri, su quelli dei tuoi colleghi e, ovviamente, sui desideri e le esigenze dei tuoi clienti. Poi passa alla colonna centrale e inserisci le funzioni e le applicazioni richieste. Infine, aggiungi i dati di input appropriati nella prima colonna.

Seguendo questo processo due volte – una volta dal fronte e una dal retro – getterai una solida base per i primi casi d’uso o applicazioni LLM nel tuo team o nella tua organizzazione.

Come posso ottenere il modello per il LLM-Usecase Finder?

Puoi acquistare il modello tramite il seguente pulsante e poi scaricarlo direttamente.

A chi è rivolto il LLM-Usecase Finder?

L’LLM-Usecase Finder si rivolge a tutti coloro che vogliono ottimizzare ed espandere il proprio lavoro quotidiano e i processi aziendali con l’IA generativa e le LLM.

LLM-Usecase Finder è utile anche per tutti coloro che già lavorano con tecnologie come ChatGPT. L’LLM Usecase Finder ti offre idee completamente nuove.

Cosa succede dopo?

Una volta individuate le applicazioni più importanti per il tuo LLM, è meglio provarle subito. Puoi utilizzare strumenti come ChatGPT, SwissGPT, Gemini o Perplexity. Fornisci al LLM i dati richiesti e formula il compito per il LLM.

Ma attenzione, la formulazione del compito può portarti alla sfida successiva. Ti renderai subito conto che formulare un compito preciso e accurato è importante quanto trovare i casi d’uso giusti. Dai un’occhiata al mio Istruzioni incluse. Modello per la creazione di suggerimenti a.

Altri consigli utili

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