Reasoning Gap: differenze tra le versioni
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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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Versione delle 10:25, 8 mar 2024
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. 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.