RecurrentGPT: differenze tra le versioni
Nessun oggetto della modifica |
Nessun oggetto della modifica |
||
| Riga 6: | Riga 6: | ||
== Descrizione == | == Descrizione == | ||
RecurrentGPT è un modello avanzato multilingua di intelligenza artificiale che estende le capacità dei grandi modelli di linguaggio (come ChatGPT) con un meccanismo di ricorrenza ispirato agli RNN (Reti Neurali Ricorrenti) e agli 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 modello avanzato multilingua di intelligenza artificiale che estende le capacità dei grandi modelli di linguaggio (come ChatGPT) con un meccanismo di ricorrenza ispirato agli ''' RNN ''' (Reti Neurali Ricorrenti) e agli ''' 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. | ||
== Caratteristiche Principali == | |||
* [[Generazione Ricorsiva di testi]] | * [[Generazione Ricorsiva di testi]] | ||
* [[Interpretabilità e Interattività]] | * [[Interpretabilità e Interattività]] | ||
* [[Personalizzazione]] | * [[Personalizzazione]] | ||
== Architettura == | |||
* [[Input / Output]] | * [[Input / Output]] | ||
* [[Short term memory]] | * [[Short term memory]] | ||
| Riga 23: | Riga 23: | ||
* [[DOC]] | * [[DOC]] | ||
== Applicazioni == | |||
* [[Interactive Writing Assistant]] | * [[Interactive Writing Assistant]] | ||
* [[Interactive Fiction]] | * [[Interactive Fiction]] | ||
== Esperimenti e metriche di valutazione == | |||
Gli [[esperimenti]] condotti 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. | Gli [[esperimenti]] condotti 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. | ||
== Limitazioni == | |||
Sebbene RecurrentGPT possa generare testi arbitrariamente lunghi, è stato valutato solo in contesti in cui i testi generati sono al massimo di circa 5000 parole. Un'altra limitazione è la sua dipendenza da LLM avanzati (ChatGPT e GPT-4) e nella gestione di testi estremamente lunghi. Si pensa che questo problema possa essere alleviato quando verranno sviluppati LLM più piccoli e potenti. | Sebbene RecurrentGPT possa generare testi arbitrariamente lunghi, è stato valutato solo in contesti in cui i testi generati sono al ''' massimo di circa 5000 parole '''. Un'altra limitazione è la sua dipendenza da LLM avanzati (ChatGPT e GPT-4) e nella gestione di testi estremamente lunghi. Si pensa che questo problema possa essere alleviato quando verranno sviluppati LLM più piccoli e potenti. | ||
== Prospettiva futura == | |||
RecurrentGPT segna un passo importante verso la realizzazione di sistemi di scrittura assistita da computer di prossima generazione, offrendo una soluzione promettente per superare le limitazioni esistenti nella generazione di testi lunghi e aprire nuove frontiere nell'uso creativo dell'IA. | RecurrentGPT segna un passo importante verso la realizzazione di sistemi di scrittura assistita da computer di prossima generazione, offrendo una soluzione promettente per superare le limitazioni esistenti nella generazione di testi lunghi e aprire nuove frontiere nell'uso creativo dell'IA. | ||
== Link == | |||
=== Papers === | |||
[[https://arxiv.org/pdf/2305.13304.pdf RECURRENTGPT: Interactive Generation of (Arbitrarily) Long Text (Maggio 2023)]]: paper originale | |||
=== Github === | |||
[[https://github.com/aiwaves-cn/RecurrentGPT RecurrentGPT]] | |||
=== Demo === | |||
[[https://www.aiwaves.org/recurrentgpt Demo: Writing Assistant]] | |||
[[https://www.aiwaves.org/interactivefiction Demo: Interactive Fiction]] | |||
=== Video === | |||
[[https://www.youtube.com/watch?v=rMnw3ljCibc RecurrentGPT: Generate Larger Text EASILY Compared to ChatGPT]] | |||
Versione delle 14:36, 7 mar 2024
Rilasciato da : Wangchunshu Zhou, Yuchen Eleanor Jiang, Peng Cui, Tiannan Wang, Zhenxin Xiao, Yifan Hou, Ryan Cotterell, Mrinmaya Sachan, ETH Zürich
Data di pubblicazione : 23 maggio 2023
Accesso : Open source
Descrizione
RecurrentGPT è un modello avanzato multilingua di intelligenza artificiale che estende le capacità dei grandi modelli di linguaggio (come ChatGPT) con un meccanismo di ricorrenza ispirato agli RNN (Reti Neurali Ricorrenti) e agli 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.
Caratteristiche Principali
Architettura
Baseline
Applicazioni
Esperimenti e metriche di valutazione
Gli esperimenti condotti 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.
Limitazioni
Sebbene RecurrentGPT possa generare testi arbitrariamente lunghi, è stato valutato solo in contesti in cui i testi generati sono al massimo di circa 5000 parole . Un'altra limitazione è la sua dipendenza da LLM avanzati (ChatGPT e GPT-4) e nella gestione di testi estremamente lunghi. Si pensa che questo problema possa essere alleviato quando verranno sviluppati LLM più piccoli e potenti.
Prospettiva futura
RecurrentGPT segna un passo importante verso la realizzazione di sistemi di scrittura assistita da computer di prossima generazione, offrendo una soluzione promettente per superare le limitazioni esistenti nella generazione di testi lunghi e aprire nuove frontiere nell'uso creativo dell'IA.
Link
Papers
[RECURRENTGPT: Interactive Generation of (Arbitrarily) Long Text (Maggio 2023)]: paper originale
Github
Demo
Video
[RecurrentGPT: Generate Larger Text EASILY Compared to ChatGPT]