Linee Guida della Wiki AI Lab

Generale

Gli utenti devono essere loggati per poter aggiungere contenuti

Obiettivi

• Questa Wiki è uno strumento per strutturare la conoscenza mentre si impara
• Negli articoli si dovrebbero creare/aggiungere le informazioni che sono state utili per la realizzazione del task che si svolge durante lo stage. Per esempio, se si legge qualcosa su un dataset, e si scopra che contiene delle immagini che particolari e che quindi lo differenziano dagli altri task, si dovrebbe scrivere quello

Scrittura di contenuti

Contenuti Vietati

• I contenuti non devono essere generati con ChatGPT o altri modelli di linguaggio:
  • parole come "sfida significativa", "sfide o limitazioni", frasi troppo lunghe, pagine costruite in stile troppo divulgativo, troppe sezioni e intestazioni, sono evidenti segni dell'utilizzo di ChatGPT. Le sezioni scritte con ChatGPT devono essere rimosse e l'autore notificato.
• Il copia/incolla da altre fonti, a parte di citazioni particolarmente importanti e dense di significato
• Quindi, i contenuti non devono essere neanche essere una mera traduzione del corrispondente articolo su Wikipedia

Stile di scrittura

• I contenuti devono essere scritti a mano
• I contenuti devono dimostrare un approccio "pratico" alla ricerca, evidenziando in maniera schematica e diretta -SOLO- i concetti più importanti ai fini della ricerca, presupponendo nel lettore una conoscenza dei concetti di base.
• Data un'entità, i concetti interessanti sono quelli che la differenziano dalle altre entità simili, quindi, per esempio per i modelli, sono i benchmark, la tipologia di utilizzo, l'architetture su cui si basano.
• I concetti che vengono menzionati, se non sono auto-evidenti come "rete neurale", "modello", "azienda", sono oggetto di studio e meritano un articolo nella wiki, devono quindi essere scritti con le doppie parentesi quadre creando quindi una pagina interna.
• Molto meglio scrivere meno evidenziando il "succo" o il contributo differenziale di una determinata entità, che scrivere un intero paragrafo di informazioni generiche e rapidamente desumibili da N altre pagine internet

Link

• Come detto, i concetti non auto-evidenti, se legati all'Intelligenza Artificiale, dovrebbero essere già compresi nel momento della scrittura dell'articolo, o devono essere comunque indicati come concetti meritevoli di essere capiti e studiati successivamente. Come linea guida, un utente che legge la Wiki dovrebbe, seguendo i link presenti in ogni articolo, riuscire a comprendere tutto ciò di cui si parla
• Link Interni: nel momento in cui si scrive un articolo, i concetti interessanti devono essere creati come link. E' possibile, nella casella di ricerca, vedere se il concetto è stato giá scritto, e in quel caso il link si visualizzerà come già attivo. Se al momento della scrittura dell'articolo principale, si ottengono già delle informazioni sul concetto, è bene riempire la pagina del concetto utilizzato con delle informazioni, seppur inizialmente minimali, o integrarla con le informazioni aggiuntive che si sono ottenute rispetto al contenuto corrente della pagina
• Link Esterni: per ogni concetto, modello, benchmark, è necessario indicare, in una seziona "Links" a fondo pagina:
  • la homepage ufficiale del progetto
  • il/i paper di riferimento - se ci sono più versioni includere i paper a tutte le versioni
  • E' possibile per alcune entità menzionate linkare direttamente solo alla homepage del progetto, per esempio se si menziona un determinato dataset e non si ha necessità/tempo/voglia di creare una pagina interna ad hoc con degli esempi dal dataset perchè basta una frase. Esempio: "Lakh MIDI Dataset: Dataset di file MIDI per la ricerca musicale" nella homepage

Esempi

Come scrivere un articolo su un Modello di Linguaggio Specifico

• Non si scrive Nessuna introduzione ai modelli di linguaggio, sono un concetto noto
• E' open source o proprietario?
• Data di creazione e eventuali date delle versioni successive
• Chi l'ha creato
• Numero di parametri
• E' pensato per un determinato "task", per esempio per il coding?
• E' stato creato da fine tuning di un altro modello?
• Note sull'Architettura. Usa un modello di Attention Particolare? Encoder/Decoder Only, se Transformer?
• E' multilingua?
• Link:
  • Homepage del progetto, in formato "aperta quadra" + link + "Homepage del Progetto" + "chiusa quadra"
  • Paper Originale, in formato "aperta quadra" + link al paper + "Paper Llama (2/2/2023)" + "chiusa quadra"
  • Paper V2, in formato "aperta quadra" + link al paper + "Paper Llama 2 (2/8/2023)" + "chiusa quadra"
  • Link a eventuali Benchmark

Come scrivere un articolo su un concetto di AI

• Descrizione sintetica del concetto, con eventuali link interni (anche se vuoti) a concetti che vengono presupposti per comprenderlo.
• Esempi, per esempio per le scaling laws, per chiarire il concetto a chi legge. Il concetto dev'essere chiaro leggendo

• Link:
  • Paper Originale, in formato "aperta quadra" + link al paper + "Paper Hoffmann 2023" + "chiusa quadra"
  • Eventuali altri paper relativi al concetto
  • Link a tutorial o corsi che si ha visto e che si è ritenuti interessanti per capire il concetto

Come scrivere un articolo su un benchmark

• Cosa misura
• Con che metrica viene misurato
• Uno/Due esempi dal benchmark
• Link:
  • Paper Originale, in formato "aperta quadra" + link al paper + "Paper Hoffmann 2023" + "chiusa quadra"
  • Eventuali altri paper relativi al benchmark, per esempio puntanti a paperswithcode o huggingface per vedere la classifica

Come scrivere un articolo su un paper

• Data di pubblicazione
• Ipotesi di ricerca
• Che cosa vuole dimostrare
• Come lo dimostra
• Esempi
• Che dataset/benchmark utilizza
• Link:
  • Paper Originale, in formato "aperta quadra" + link al paper + "Paper Hoffmann 2023" + "chiusa quadra"
  • Eventuali altri paper relativi al pepers, per esempio puntanti a github, paperswithcode o huggingface per vedere la classifica
  • Eventuali link in cui sia possibile testare il paper