• Pragmatismo
• Empirismo radicale
• Funzionalismo

Kraftstoffart Diesel

Hubraum ccm 1390

Leistung in kW 90

Anzahl Gänge 7

Länge mm 4199 

Breite mm 1779

Leergewicht (EU) kg 1316

1. Addestramento su Grandi Dataset: LLM come ChatGPT sono addestrati su vasti dataset di testi provenienti da diverse fonti, come libri, articoli, siti web, e conversazioni. Questo aiuta il modello a comprendere una vasta gamma di stili di scrittura, argomenti e lingue.

2. Capacità di Generazione e Comprensione del Linguaggio: Questi modelli sono capaci di generare testo coerente e contestualmente rilevante, comprendere richieste complesse, e rispondere a domande in modo che appare naturalmente umano.

3. Apprendimento Profondo: LLM utilizzano tecniche di apprendimento profondo, come le reti neurali, per processare e generare lingua. Sono in grado di catturare sottili sfumature linguistiche e apprendere relazioni complesse tra parole e frasi.

4. Versatilità: Grazie alla loro ampia esposizione a diversi tipi di testo, gli LLM sono estremamente versatili e possono essere applicati in una varietà di contesti, come la generazione di testo, la traduzione automatica, la sintesi vocale, e molto altro.

5. Costante Apprendimento e Aggiornamento: LLM sono spesso aggiornati e migliorati in base ai nuovi dati e al feedback ricevuto, il che aumenta la loro precisione e affidabilità nel tempo.

6. Gestione del Contesto e della Complessità: Sono capaci di gestire richieste complesse e di mantenere il contesto su più turni di conversazione, rendendoli utili per applicazioni come chatbot, assistenti virtuali, e altre interfacce di interazione uomo-macchina.

In sintesi, un Large Language Model è un sofisticato sistema di IA che simula la comprensione e la generazione del linguaggio umano su larga scala, trovando applicazioni in numerosi ambiti, dall'assistenza clienti alla creazione di contenuti, dall'educazione alla ricerca.

About Paul

Paul Adams is the VP of Product at Intercom, where he leads the product team and overall roadmap. Paul is broadly recognised as one of the leading thinkers in social design and technology. His work has been widely published and cited, Fortune magazine described Paul as “one of Silicon Valley’s most wanted“, and his talk on the future of the web is one of the most viewed presentations online. Paul published his first book Grouped in 2011, which continues to be a primary reference for social marketing and design.

Prior to Intercom, Paul worked as the Global Head of Brand Design at Facebook, leading design and marketing projects with the worlds leading brands and ad agencies, including Nike, P&G, Unilever, Coca Cola, and Starbucks. Paul also worked in product management at Facebook and was one of the companies foremost speakers on the future of marketing and social design.

Prior to Facebook, Paul led social research at Google, where his work was foundational in building Google+. He is a patent holder for the ideas behind Circles, and also worked on Gmail, YouTube and Mobile. Prior to Google, Paul worked in research and design consultancy for clients including the BBC, The Guardian, Vodafone, and UK Government, and as an Industrial Designer at Dyson.

Paul holds a Master of Science in Interactive Media and a Bachelor of Design in Industrial Design. He holds multiple patents from Facebook, Google and Dyson. Follow Paul on Twitter, Facebook or connect on Linked In.