RecurrentGPT - Cronologia

Mindmakerbot il 16:26, 17 ago 2024

2024-08-17T16:26:56Z

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	\|keywords="intelligenza artificiale, generazione di testo, modelli linguistici, RecurrentGPT, reti neurali ricorrenti, LSTM, Transformer, interazione uomo-macchina, scrittura assistita, fiction interattiva, ChatGPT, GPT-4"		\|keywords=intelligenza artificiale, generazione di testo, modelli linguistici, RecurrentGPT, reti neurali ricorrenti, LSTM, Transformer, interazione uomo-macchina, scrittura assistita, fiction interattiva, ChatGPT, GPT-4
	\|description="RecurrentGPT è un innovativo framework che sfrutta la potenza dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) come ChatGPT per generare testi di lunghezza arbitraria. A differenza dei modelli tradizionali limitati da una dimensione di contesto fissa, RecurrentGPT utilizza un meccanismo ricorrente ispirato alle reti neurali ricorrenti (RNN) e alla memoria a lungo-breve termine (LSTM). Questo approccio consente a RecurrentGPT di mantenere la coerenza e la pertinenza del testo anche su estensioni considerevoli. Il framework è altamente interpretabile e interattivo, consentendo agli utenti di osservare, modificare e guidare il processo di generazione del testo in tempo reale. RecurrentGPT apre nuove possibilità per la scrittura assistita, la creazione di fiction interattiva e una vasta gamma di applicazioni che richiedono la produzione di testo di alta qualità e lunghezza flessibile."		\|description=RecurrentGPT è un innovativo framework che sfrutta la potenza dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) come ChatGPT per generare testi di lunghezza arbitraria. A differenza dei modelli tradizionali limitati da una dimensione di contesto fissa, RecurrentGPT utilizza un meccanismo ricorrente ispirato alle reti neurali ricorrenti (RNN) e alla memoria a lungo-breve termine (LSTM). Questo approccio consente a RecurrentGPT di mantenere la coerenza e la pertinenza del testo anche su estensioni considerevoli. Il framework è altamente interpretabile e interattivo, consentendo agli utenti di osservare, modificare e guidare il processo di generazione del testo in tempo reale. RecurrentGPT apre nuove possibilità per la scrittura assistita, la creazione di fiction interattiva e una vasta gamma di applicazioni che richiedono la produzione di testo di alta qualità e lunghezza flessibile.
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Mindmakerbot il 13:36, 17 ago 2024

2024-08-17T13:36:56Z

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	[[Categoria:Framework]]		[[Categoria:Framework]]

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Michela: /* Descrizione */

2024-03-20T14:44:08Z

Descrizione

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	== Descrizione ==		== Descrizione ==
	'''RecurrentGPT '''è un framework costruito su un [[~~Modello di linguaggio~~\|'''modello di linguaggio''']] ~~LLM~~ (come '''[[GPT-4\|ChatGPT]]'''), sfrutta il meccanismo di ricorrenza delle '''[[Recurrent Neural Network (RNN)\|RNN (Reti Neurali Ricorrenti)]]''' e utilizza il linguaggio naturale per simulare il meccanismo di memoria a lungo e breve termine di un '''[[LSTM]] ''' [[LSTM\|'''(Long Short-Term Memory)''']]. Attraverso l'uso di linguaggio naturale come blocchi costruttivi, RecurrentGPT simula la memoria a lungo e breve termine, consentendo la generazione di testi di lunghezza arbitraria e superando le limitazioni di contesto fisse dei modelli ''' [[Transformer]] ''' tradizionali. Questo approccio rende RecurrentGPT altamente '''interpretabile''' e '''interattivo''', permettendo agli utenti di osservare, modificare e influenzare direttamente il processo di generazione del testo.		'''RecurrentGPT '''è un framework costruito su un [[Large Language Model (LLM)\|'''modello di linguaggio''' LLM]] (come '''[[GPT-4\|ChatGPT]]'''), sfrutta il meccanismo di ricorrenza delle '''[[Recurrent Neural Network (RNN)\|RNN (Reti Neurali Ricorrenti)]]''' e utilizza il linguaggio naturale per simulare il meccanismo di memoria a lungo e breve termine di un '''[[LSTM]] ''' [[LSTM\|'''(Long Short-Term Memory)''']]. Attraverso l'uso di linguaggio naturale come blocchi costruttivi, RecurrentGPT simula la memoria a lungo e breve termine, consentendo la generazione di testi di lunghezza arbitraria e superando le limitazioni di contesto fisse dei modelli ''' [[Transformer]] ''' tradizionali. Questo approccio rende RecurrentGPT altamente '''interpretabile''' e '''interattivo''', permettendo agli utenti di osservare, modificare e influenzare direttamente il processo di generazione del testo.

	== Architettura ==		== Architettura ==

Michela il 11:08, 13 mar 2024

2024-03-13T11:08:19Z

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	== Descrizione ==		== Descrizione ==
	'''RecurrentGPT '''è un framework costruito su un [[Modello di linguaggio\|'''modello di linguaggio''']] LLM (come '''[[GPT-4\|ChatGPT]]'''), sfrutta il meccanismo di ricorrenza delle '''[[Recurrent Neural Network (RNN)\|RNN (Reti Neurali Ricorrenti)]]''' e utilizza il linguaggio naturale per simulare il meccanismo di memoria a lungo e breve termine di un '''[[LSTM]] ''' [[LSTM\|'''(Long Short-Term Memory)''']]. Attraverso l'uso di linguaggio naturale come blocchi costruttivi, RecurrentGPT simula la memoria a lungo e breve termine, consentendo la generazione di testi di lunghezza arbitraria e superando le limitazioni di contesto fisse dei modelli ''' Transformer ''' tradizionali. Questo approccio rende RecurrentGPT altamente '''interpretabile''' e '''interattivo''', permettendo agli utenti di osservare, modificare e influenzare direttamente il processo di generazione del testo.		'''RecurrentGPT '''è un framework costruito su un [[Modello di linguaggio\|'''modello di linguaggio''']] LLM (come '''[[GPT-4\|ChatGPT]]'''), sfrutta il meccanismo di ricorrenza delle '''[[Recurrent Neural Network (RNN)\|RNN (Reti Neurali Ricorrenti)]]''' e utilizza il linguaggio naturale per simulare il meccanismo di memoria a lungo e breve termine di un '''[[LSTM]] ''' [[LSTM\|'''(Long Short-Term Memory)''']]. Attraverso l'uso di linguaggio naturale come blocchi costruttivi, RecurrentGPT simula la memoria a lungo e breve termine, consentendo la generazione di testi di lunghezza arbitraria e superando le limitazioni di contesto fisse dei modelli ''' [[Transformer]] ''' tradizionali. Questo approccio rende RecurrentGPT altamente '''interpretabile''' e '''interattivo''', permettendo agli utenti di osservare, modificare e influenzare direttamente il processo di generazione del testo.

	== Architettura ==		== Architettura ==

Michela il 11:07, 13 mar 2024

2024-03-13T11:07:47Z

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	== Descrizione ==		== Descrizione ==
	'''RecurrentGPT ''' è un ~~modello avanzato multilingua~~ di ~~intelligenza artificiale che estende le capacità dei grandi~~ '''~~[[modelli~~ di linguaggio]]''' (come '''[[GPT-4\|ChatGPT]]''') ~~con un~~ meccanismo di ricorrenza ~~ispirato agli~~ ''' [[Recurrent Neural Network (RNN)\|RNN (Reti Neurali Ricorrenti)]]''' e ~~agli~~ ''' [[LSTM]] ''' [[LSTM\|'''(Long Short-Term Memory)''']]. Attraverso l'uso di linguaggio naturale come blocchi costruttivi, RecurrentGPT simula la memoria a lungo e breve termine, consentendo la generazione di testi di lunghezza arbitraria e superando le limitazioni di contesto fisse dei modelli ''' Transformer ''' tradizionali. Questo approccio rende RecurrentGPT altamente interpretabile e interattivo, permettendo agli utenti di osservare, modificare e influenzare direttamente il processo di generazione del testo.		'''RecurrentGPT '''è un framework costruito su un [[Modello di linguaggio\|'''modello di linguaggio''']] LLM (come '''[[GPT-4\|ChatGPT]]'''), sfrutta il meccanismo di ricorrenza delle '''[[Recurrent Neural Network (RNN)\|RNN (Reti Neurali Ricorrenti)]]''' e utilizza il linguaggio naturale per simulare il meccanismo di memoria a lungo e breve termine di un '''[[LSTM]] ''' [[LSTM\|'''(Long Short-Term Memory)''']]. Attraverso l'uso di linguaggio naturale come blocchi costruttivi, RecurrentGPT simula la memoria a lungo e breve termine, consentendo la generazione di testi di lunghezza arbitraria e superando le limitazioni di contesto fisse dei modelli ''' Transformer ''' tradizionali. Questo approccio rende RecurrentGPT altamente '''interpretabile''' e '''interattivo''', permettendo agli utenti di osservare, modificare e influenzare direttamente il processo di generazione del testo.

	== Architettura ==		== Architettura ==

Michela: /* Applicazioni */

2024-03-13T10:25:41Z

Applicazioni

← Versione meno recente		Versione delle 10:25, 13 mar 2024
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	[[File:Screenshot 2024-03-07 alle 17.19.25.png\|centro\|miniatura\|504x504px\|Figura 4: Analisi qualitativa dell'utilizzo di RecurrentGPT come assistente alla scrittura interattiva e come fiction interattiva. I piani o le scelte evidenziati sono quelli selezionati dagli utenti umani.]]		[[File:Screenshot 2024-03-07 alle 17.19.25.png\|centro\|miniatura\|504x504px\|Figura 4: Analisi qualitativa dell'utilizzo di RecurrentGPT come assistente alla scrittura interattiva e come fiction interattiva. I piani o le scelte evidenziati sono quelli selezionati dagli utenti umani.]]
	Lo studio fatto con gli utenti mostra che RecurrentGPT può interagire fornendo direttamente contenuti di buona qualità. Gli utenti trovano anche che la possibilità di scrivere testi liberi, come le loro azioni nella fiction interattiva, migliora notevolmente l'interesse. Questo conferma il potenziale di utilizzare l'AI generativa come ~~assistente~~, invece di usarla come strumento per produrre contenuto.		Lo studio fatto con gli utenti mostra che RecurrentGPT può interagire fornendo direttamente contenuti di buona qualità. Gli utenti trovano anche che la possibilità di scrivere testi liberi, come le loro azioni nella fiction interattiva, migliora notevolmente l'interesse. Questo conferma il potenziale di utilizzare l'AI generativa come contenuto stesso (AIAC), invece di usarla come strumento per produrre contenuto.

	== Risultati ==		== Risultati ==

Michela: /* Risultati */

2024-03-13T10:15:57Z

Risultati

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	[[File:Screenshot 2024-03-07 alle 17.19.25.png\|centro\|miniatura\|504x504px\|Figura 4: Analisi qualitativa dell'utilizzo di RecurrentGPT come assistente alla scrittura interattiva e come fiction interattiva. I piani o le scelte evidenziati sono quelli selezionati dagli utenti umani.]]		[[File:Screenshot 2024-03-07 alle 17.19.25.png\|centro\|miniatura\|504x504px\|Figura 4: Analisi qualitativa dell'utilizzo di RecurrentGPT come assistente alla scrittura interattiva e come fiction interattiva. I piani o le scelte evidenziati sono quelli selezionati dagli utenti umani.]]
	Lo studio fatto con gli utenti mostra che RecurrentGPT può interagire fornendo direttamente contenuti di buona qualità. Gli utenti trovano anche che la possibilità di scrivere testi liberi, come le loro azioni nella fiction interattiva, migliora notevolmente l'interesse. Questo conferma il potenziale di utilizzare l'AI generativa come assistente, invece di usarla come strumento per produrre contenuto.		Lo studio fatto con gli utenti mostra che RecurrentGPT può interagire fornendo direttamente contenuti di buona qualità. Gli utenti trovano anche che la possibilità di scrivere testi liberi, come le loro azioni nella fiction interattiva, migliora notevolmente l'interesse. Questo conferma il potenziale di utilizzare l'AI generativa come assistente, invece di usarla come strumento per produrre contenuto.

	Tuttavia, talvolta RecurrentGPT produce contenuti meno consistenti e opzioni di bassa qualità che non sono molto rilevanti o ragionevoli. Ciò può essere migliorato utilizzando un LLM più potente, affinandolo con un fine-tuning supervisionato o apprendimento per rinforzo dal feedback umano, o progettando prompt migliori.

	== Risultati ==		== Risultati ==

Michela: /* Risultati */

2024-03-13T10:14:45Z

Risultati

← Versione meno recente		Versione delle 10:14, 13 mar 2024
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	== Risultati ==		== Risultati ==
	Le '''applicazioni''' condotte dimostrano che RecurrentGPT eccelle nella generazione di testi lunghi, mantenendo le metriche di valutazione (coerenza e coinvolgimento) anche oltre le capacità di ChatGPT ~~non modificato~~. È stato testato con successo in vari generi narrativi, dimostrando la sua versatilità e robustezza.		Le '''applicazioni''' condotte dimostrano che RecurrentGPT eccelle nella generazione di testi lunghi, mantenendo le metriche di valutazione (coerenza e coinvolgimento) anche oltre le capacità di ChatGPT. È stato testato con successo in vari generi narrativi, dimostrando la sua versatilità e robustezza.

	=== Metriche di valutazione ===		=== Metriche di valutazione ===

Michela: /* Applicazioni */

2024-03-13T10:13:35Z

Applicazioni

← Versione meno recente		Versione delle 10:13, 13 mar 2024
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	[[File:Screenshot 2024-03-07 alle 17.19.25.png\|centro\|miniatura\|504x504px\|Figura 4: Analisi qualitativa dell'utilizzo di RecurrentGPT come assistente alla scrittura interattiva e come fiction interattiva. I piani o le scelte evidenziati sono quelli selezionati dagli utenti umani.]]		[[File:Screenshot 2024-03-07 alle 17.19.25.png\|centro\|miniatura\|504x504px\|Figura 4: Analisi qualitativa dell'utilizzo di RecurrentGPT come assistente alla scrittura interattiva e come fiction interattiva. I piani o le scelte evidenziati sono quelli selezionati dagli utenti umani.]]
	Lo studio fatto con gli utenti mostra che RecurrentGPT può interagire fornendo direttamente contenuti di buona qualità. Gli utenti trovano anche che la possibilità di scrivere testi liberi, come le loro azioni nella fiction interattiva, migliora notevolmente l'interesse. Questo conferma il potenziale di utilizzare ~~direttamente~~ l'AI generativa come ~~contenuto~~, invece di usarla come strumento per produrre contenuto.		Lo studio fatto con gli utenti mostra che RecurrentGPT può interagire fornendo direttamente contenuti di buona qualità. Gli utenti trovano anche che la possibilità di scrivere testi liberi, come le loro azioni nella fiction interattiva, migliora notevolmente l'interesse. Questo conferma il potenziale di utilizzare l'AI generativa come assistente, invece di usarla come strumento per produrre contenuto.

	Tuttavia, talvolta RecurrentGPT produce contenuti meno consistenti e opzioni di bassa qualità che non sono molto rilevanti o ragionevoli. Ciò può essere migliorato utilizzando un LLM più potente, affinandolo con un fine-tuning supervisionato o apprendimento per rinforzo dal feedback umano, o progettando prompt migliori.		Tuttavia, talvolta RecurrentGPT produce contenuti meno consistenti e opzioni di bassa qualità che non sono molto rilevanti o ragionevoli. Ciò può essere migliorato utilizzando un LLM più potente, affinandolo con un fine-tuning supervisionato o apprendimento per rinforzo dal feedback umano, o progettando prompt migliori.

Michela: /* Applicazioni */

2024-03-13T10:07:49Z

Applicazioni

← Versione meno recente		Versione delle 10:07, 13 mar 2024
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	Le principali differenze con il caso d'uso precedente sono due, come illustrato in figura:		Le principali differenze con il caso d'uso precedente sono due, come illustrato in figura:

	* Il passaggio dalla prospettiva in terza persona alla prima persona, che mira a favorire un senso di immersione per ~~i giocatori umani~~,		* Il passaggio dalla prospettiva in terza persona alla prima persona, che mira a favorire un senso di immersione per gli utenti,
	* Far generare a RecurrentGPT piani che coinvolgono scelte importanti per il personaggio principale anziché piani generali per i prossimi paragrafi. L'adattamento può essere facilmente implementato modificando leggermente il prompt.		* Far generare a RecurrentGPT piani che coinvolgono scelte importanti per il personaggio principale anziché piani generali per i prossimi paragrafi. L'adattamento può essere facilmente implementato modificando leggermente il prompt.