IA generativa pratica con trasformatori e modelli di diffusione
by Omar Sanseviero, Pedro Cuenca, Apolinário Passos, Jonathan Whitaker
Capitolo 10. Aree in rapido progresso nell'IA generativa
Questo lavoro è stato tradotto utilizzando l'AI. Siamo lieti di ricevere il tuo feedback e i tuoi commenti: translation-feedback@oreilly.com
Il panorama dell'IA generativa di si sta muovendo molto velocemente. Da quando abbiamo iniziato a lavorare a questo libro, abbiamo assistito al rilascio di nuovi modelli come GPT-4, Llama 3, Gemini e Sora. Oltre a questi, sono nati numerosi nuovi LLMs di base, modelli audio e tecniche di diffusione. Come accennato nella Prefazione, questo libro si concentra sui principi generali e sui fondamenti che forniscono competenze e conoscenze generalizzabili che ti permetteranno di seguire il campo nella sua continua evoluzione.
Prima di concludere il libro, vogliamo dare un'occhiata ad alcune delle aree più interessanti e in rapida evoluzione dell'IA generativa. Questo capitolo offre una panoramica di alto livello di questi argomenti e delle risorse per permetterti di approfondire se li trovi interessanti. Piuttosto che puntare a farti diventare un esperto di questi argomenti, considera questo capitolo come una guida per continuare a imparare man mano che vai avanti.
Ottimizzazione delle preferenze
Nel Capitolo 6, abbiamo addestrato un modello di chat basato sul dataset di conversazioni di Open Assistant in modo supervisionato. Abbiamo usato il tradizionale fine-tuning, ma c'è stata una forte ondata di modelli che integrano le preferenze. Questi modelli vengono addestrati per generare risposte ...
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