Reasoning Gap - Cronologia

Mindmakerbot il 13:47, 17 ago 2024

2024-08-17T13:47:03Z

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Mindmakerbot il 13:30, 17 ago 2024

2024-08-17T13:30:54Z

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	Il '''"Reasoning gap"''' nei Large Language Models (LLM), come GPT, indica la discrepanza tra la capacità del modello di generare risposte linguisticamente coerenti e la sua capacità di eseguire ragionamenti complessi, logici o basati su concetti astratti, in modo accurato e affidabile.		Il '''"Reasoning gap"''' nei Large Language Models (LLM), come GPT, indica la discrepanza tra la capacità del modello di generare risposte linguisticamente coerenti e la sua capacità di eseguire ragionamenti complessi, logici o basati su concetti astratti, in modo accurato e affidabile.
	Questo processo di ragionamento riflette la sfida degli LLM nel comprendere profondamente e risolvere problemi che richiedono più passaggi logici, comprensione causale, o l'applicazione di conoscenze specifiche del dominio in modi che vanno oltre la semplice riformulazione di ciò che è stato precedentemente visto nei dati di addestramento. Migliorando l'organizzazione dei dati, si potenziano le capacità di ragionamento dell'IA, rendendole più simili a quelle umane.		Questo processo di ragionamento riflette la sfida degli LLM nel comprendere profondamente e risolvere problemi che richiedono più passaggi logici, comprensione causale, o l'applicazione di conoscenze specifiche del dominio in modi che vanno oltre la semplice riformulazione di ciò che è stato precedentemente visto nei dati di addestramento. Migliorando l'organizzazione dei dati, si potenziano le capacità di ragionamento dell'IA, rendendole più simili a quelle umane.

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Mindmakerbot il 11:19, 17 ago 2024

2024-08-17T11:19:50Z

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	Il '''"Reasoning gap"''' nei Large Language Models (LLM), come GPT, indica la discrepanza tra la capacità del modello di generare risposte linguisticamente coerenti e la sua capacità di eseguire ragionamenti complessi, logici o basati su concetti astratti, in modo accurato e affidabile.		Il '''"Reasoning gap"''' nei Large Language Models (LLM), come GPT, indica la discrepanza tra la capacità del modello di generare risposte linguisticamente coerenti e la sua capacità di eseguire ragionamenti complessi, logici o basati su concetti astratti, in modo accurato e affidabile.
	Questo processo di ragionamento riflette la sfida degli LLM nel comprendere profondamente e risolvere problemi che richiedono più passaggi logici, comprensione causale, o l'applicazione di conoscenze specifiche del dominio in modi che vanno oltre la semplice riformulazione di ciò che è stato precedentemente visto nei dati di addestramento. Migliorando l'organizzazione dei dati, si potenziano le capacità di ragionamento dell'IA, rendendole più simili a quelle umane.		Questo processo di ragionamento riflette la sfida degli LLM nel comprendere profondamente e risolvere problemi che richiedono più passaggi logici, comprensione causale, o l'applicazione di conoscenze specifiche del dominio in modi che vanno oltre la semplice riformulazione di ciò che è stato precedentemente visto nei dati di addestramento. Migliorando l'organizzazione dei dati, si potenziano le capacità di ragionamento dell'IA, rendendole più simili a quelle umane.

	~~[[Category:concetto]]~~

Alesaccoia il 16:25, 27 mag 2024

2024-05-27T16:25:56Z

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	~~==Definizione==~~
	Il '''"Reasoning gap"''' nei Large Language Models (LLM), come GPT, indica la discrepanza tra la capacità del modello di generare risposte linguisticamente coerenti e la sua capacità di eseguire ragionamenti complessi, logici o basati su concetti astratti, in modo accurato e affidabile.		Il '''"Reasoning gap"''' nei Large Language Models (LLM), come GPT, indica la discrepanza tra la capacità del modello di generare risposte linguisticamente coerenti e la sua capacità di eseguire ragionamenti complessi, logici o basati su concetti astratti, in modo accurato e affidabile.
	Questo processo di ragionamento riflette la sfida degli LLM nel comprendere profondamente e risolvere problemi che richiedono più passaggi logici, comprensione causale, o l'applicazione di conoscenze specifiche del dominio in modi che vanno oltre la semplice riformulazione di ciò che è stato precedentemente visto nei dati di addestramento. Migliorando l'organizzazione dei dati, si potenziano le capacità di ragionamento dell'IA, rendendole più simili a quelle umane.		Questo processo di ragionamento riflette la sfida degli LLM nel comprendere profondamente e risolvere problemi che richiedono più passaggi logici, comprensione causale, o l'applicazione di conoscenze specifiche del dominio in modi che vanno oltre la semplice riformulazione di ciò che è stato precedentemente visto nei dati di addestramento. Migliorando l'organizzazione dei dati, si potenziano le capacità di ragionamento dell'IA, rendendole più simili a quelle umane.

	[[Category:concetto]]		[[Category:concetto]]

Alesaccoia il 16:25, 27 mag 2024

2024-05-27T16:25:41Z

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	~~Nome: [[Nome::Divario di ragionamento]]~~		{{Template concetto
			\|NomeInglese=Reasoning Gap
	~~Nome inglese: [[~~NomeInglese::Reasoning Gap]]		}}

	==Definizione==		==Definizione==
	Il '''"Reasoning gap"''' nei Large Language Models (LLM), come GPT, indica la discrepanza tra la capacità del modello di generare risposte linguisticamente coerenti e la sua capacità di eseguire ragionamenti complessi, logici o basati su concetti astratti, in modo accurato e affidabile.		Il '''"Reasoning gap"''' nei Large Language Models (LLM), come GPT, indica la discrepanza tra la capacità del modello di generare risposte linguisticamente coerenti e la sua capacità di eseguire ragionamenti complessi, logici o basati su concetti astratti, in modo accurato e affidabile.
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	[[Category:concetto]]		[[Category:concetto]]

	~~__SHOWFACTBOX__~~

Sara Maserati il 11:00, 11 apr 2024

2024-04-11T11:00:14Z

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 ==Definizione==
 Il '''"Reasoning gap"''' nei Large Language Models (LLM), come GPT, indica la discrepanza tra la capacità del modello di generare risposte linguisticamente coerenti e la sua capacità di eseguire ragionamenti complessi, logici o basati su concetti astratti, in modo accurato e affidabile.
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 [[Category:concetto]]

Michela: /* Definizione */

2024-03-14T16:33:55Z

Definizione

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	Questo processo di ragionamento riflette la sfida degli LLM nel comprendere profondamente e risolvere problemi che richiedono più passaggi logici, comprensione causale, o l'applicazione di conoscenze specifiche del dominio in modi che vanno oltre la semplice riformulazione di ciò che è stato precedentemente visto nei dati di addestramento. Migliorando l'organizzazione dei dati, si potenziano le capacità di ragionamento dell'IA, rendendole più simili a quelle umane.		Questo processo di ragionamento riflette la sfida degli LLM nel comprendere profondamente e risolvere problemi che richiedono più passaggi logici, comprensione causale, o l'applicazione di conoscenze specifiche del dominio in modi che vanno oltre la semplice riformulazione di ciò che è stato precedentemente visto nei dati di addestramento. Migliorando l'organizzazione dei dati, si potenziano le capacità di ragionamento dell'IA, rendendole più simili a quelle umane.

	[[Category:~~cocetti~~]]		[[Category:concetto]]

Michela il 10:25, 8 mar 2024

2024-03-08T10:25:21Z

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	Il '''"Reasoning gap"''' nei Large Language Models (LLM), come GPT, indica la discrepanza tra la capacità del modello di generare risposte linguisticamente coerenti e la sua capacità di eseguire ragionamenti complessi, logici o basati su concetti astratti, in modo accurato e affidabile.		Il '''"Reasoning gap"''' nei Large Language Models (LLM), come GPT, indica la discrepanza tra la capacità del modello di generare risposte linguisticamente coerenti e la sua capacità di eseguire ragionamenti complessi, logici o basati su concetti astratti, in modo accurato e affidabile.
	Questo processo di ragionamento riflette la sfida degli LLM nel comprendere profondamente e risolvere problemi che richiedono più passaggi logici, comprensione causale, o l'applicazione di conoscenze specifiche del dominio in modi che vanno oltre la semplice riformulazione di ciò che è stato precedentemente visto nei dati di addestramento. Migliorando l'organizzazione dei dati, si potenziano le capacità di ragionamento dell'IA, rendendole più simili a quelle umane.		Questo processo di ragionamento riflette la sfida degli LLM nel comprendere profondamente e risolvere problemi che richiedono più passaggi logici, comprensione causale, o l'applicazione di conoscenze specifiche del dominio in modi che vanno oltre la semplice riformulazione di ciò che è stato precedentemente visto nei dati di addestramento. Migliorando l'organizzazione dei dati, si potenziano le capacità di ragionamento dell'IA, rendendole più simili a quelle umane.

			[[Category:cocetti]]

Stefano: /* Cos'è il Reasoning Gap */

2024-03-05T14:00:51Z

Cos'è il Reasoning Gap

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	==~~Cos'è il Reasoning Gap~~==		==Definizione==
	Il '''"Reasoning gap"''' nei Large Language Models (LLM), come GPT, indica la discrepanza tra la capacità del modello di generare risposte linguisticamente coerenti e la sua capacità di eseguire ragionamenti complessi, logici o basati su concetti astratti, in modo accurato e affidabile.		Il '''"Reasoning gap"''' nei Large Language Models (LLM), come GPT, indica la discrepanza tra la capacità del modello di generare risposte linguisticamente coerenti e la sua capacità di eseguire ragionamenti complessi, logici o basati su concetti astratti, in modo accurato e affidabile.
	Questo processo di ragionamento riflette la sfida degli LLM nel comprendere profondamente e risolvere problemi che richiedono più passaggi logici, comprensione causale, o l'applicazione di conoscenze specifiche del dominio in modi che vanno oltre la semplice riformulazione di ciò che è stato precedentemente visto nei dati di addestramento. Migliorando l'organizzazione dei dati, si potenziano le capacità di ragionamento dell'IA, rendendole più simili a quelle umane.		Questo processo di ragionamento riflette la sfida degli LLM nel comprendere profondamente e risolvere problemi che richiedono più passaggi logici, comprensione causale, o l'applicazione di conoscenze specifiche del dominio in modi che vanno oltre la semplice riformulazione di ciò che è stato precedentemente visto nei dati di addestramento. Migliorando l'organizzazione dei dati, si potenziano le capacità di ragionamento dell'IA, rendendole più simili a quelle umane.

Stefano il 14:00, 5 mar 2024

2024-03-05T14:00:36Z

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			==Cos'è il Reasoning Gap==
	Il '''"Reasoning gap"''' nei Large Language Models (LLM), come GPT, indica la discrepanza tra la capacità del modello di generare risposte linguisticamente coerenti e la sua capacità di eseguire ragionamenti complessi, logici o basati su concetti astratti, in modo accurato e affidabile.		Il '''"Reasoning gap"''' nei Large Language Models (LLM), come GPT, indica la discrepanza tra la capacità del modello di generare risposte linguisticamente coerenti e la sua capacità di eseguire ragionamenti complessi, logici o basati su concetti astratti, in modo accurato e affidabile.
			Questo processo di ragionamento riflette la sfida degli LLM nel comprendere profondamente e risolvere problemi che richiedono più passaggi logici, comprensione causale, o l'applicazione di conoscenze specifiche del dominio in modi che vanno oltre la semplice riformulazione di ciò che è stato precedentemente visto nei dati di addestramento. Migliorando l'organizzazione dei dati, si potenziano le capacità di ragionamento dell'IA, rendendole più simili a quelle umane.
	~~==Cos'è il Reasoning Gap==~~
	~~Il "Reasoning gap"~~ riflette la sfida degli LLM nel comprendere profondamente e risolvere problemi che richiedono più passaggi logici, comprensione causale, o l'applicazione di conoscenze specifiche del dominio in modi che vanno oltre la semplice riformulazione di ciò che è stato precedentemente visto nei dati di addestramento.

	~~'''Perché si Verifica'''~~
	* '''Limiti nell'~~Addestramento~~ dei ~~Dati''': Gli LLM sono addestrati su vasti dataset di testo raccolti da Internet. Questi testi contengono una vasta gamma di informazioni, ma non sempre promuovono ragionamenti complessi o logici.~~
	* '''Assenza di Comprensione del Mondo Reale''': Gli LLM non "comprendono" il mondo nel senso umano. La loro "conoscenza" deriva dal riconoscimento di pattern nei dati ~~di addestramento~~, ~~senza una vera comprensione causale o concettuale.~~
	* '''Difficoltà nel Mantenere il Contesto''': Mentre gli LLM possono gestire un certo grado di contesto, la loro capacità ~~di utilizzare informazioni contestuali diminuisce man mano che la catena~~ di ragionamento ~~si allunga.~~

	~~'''Esempi nel Reasoning Gap'''~~
	* '''Inferenze Logiche Complesse''': Gli LLM possono lottare nel collegare più fatti per arrivare a una conclusione logica che non sia esplicitamente dichiarata nei dati di addestramento.
	* '~~''Comprensione Causale''': La difficoltà nel distinguere tra correlazione e causalità, o nel generare spiegazioni causali per eventi o stati di fatto.~~
	* '''Problem Solving Stratificato''': La risoluzione di problemi che richiedono la pianificazione o la strategia attraverso diversi passaggi può essere problematica.

	~~'''Ridurre il Reasoning Gap'''~~
	~~Per mitigare il "reasoning gap", si stanno esplorando diverse strategie:~~
	* '''Addestramento mirato''': Addestrare i modelli su dataset specificamente progettati per promuovere il ragionamento logico, ~~causale e astratto.~~
	* '''Modelli Ibridi''': Integrare gli LLM con sistemi basati su regole o con modelli specializzati in specifici tipi di ragionamento.
	* '''Interazione Umano-Modello''': Utilizzare il feedback umano per guidare i modelli nell'apprendere strategie di ragionamento più ~~efficaci.~~

	~~Il "reasoning gap" rappresenta una sfida significativa per l'utilizzo degli LLM in applicazioni che richiedono un ragionamento complesso e affidabile. Tuttavia, la ricerca in corso mira~~ a ~~colmare questa lacuna, migliorando la capacità dei modelli di affrontare compiti che richiedono un vero ragionamento~~.