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ChatGPT è stato lanciato il thirty novembre 2022[12] e ha attirato l'attenzione per le sue risposte dettagliate e articolate, anche se la sua accuratezza è stata criticata. Sia l'apprendimento supervisionato che quello per rinforzo si sono serviti di istruttori umani per migliorarne le prestazioni: nella prima fase il modello è stato alimentato con conversazioni nelle quali gli istruttori interpretavano entrambe le parti (l'utente e l'assistente basato su intelligenza artificiale); nella fase di rinforzo gli istruttori umani hanno prima valutato le risposte che il modello aveva dato nella conversazione precedente e poi hanno usato queste valutazioni for every creare "modelli di ricompensa" sui quali il modello è stato perfezionato, utilizzando diverse iterazioni di Proximal Coverage Optimization (PPO)[13][14].
Eine andere Möglichkeit, wäre einen Kredit aufzunehmen, obwohl ich nicht der Supporter davon bin. Sparen und intestine fahren war bisher die Devise; naja jedenfalls bis ich meiner Bandit das erste Mal in die Augen sah.
Ovviamente ChatGPT non si limita solo ai testi e bisogna tener conto anche della generazione di immagini, altrettanto apprezzata dagli utenti.
Si noti che il testo citato non indica come modello in questione proprio ChatGPT, ma parla di analisi di modelli dell'inizio del 2023 (compatibile con GPT-4, rilasciato nel marzo del 2023). Gli autori dimostrano anche che, quando esplicitamente interrogato rispetto all'imparzialità delle sue stesse risposte, il modello LLM è in grado di comprendere il suo errore, notificando la presenza di bias sessisti.
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Official Statement) -- MLex Summary: A federal decide in California has ruled that Anthropic's utilization of copyrighted books to coach its huge language design Claude was "exceedingly transformative" and was consequently a authorized use underneath the Copyright Act, even though it have to confront a demo on allegations it acted illegally over its use of pirated library publications for AI education.
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In Racial Bias in Despise Speech and Abusive Language Detection Datasets[96] si è visto che il chatbot period propenso a catalogare occur dislike speech i tweet scritti da utenti di colore, piuttosto che da quelli bianchi; gli stessi autori hanno for eachò puntualizzato che questo poteva essere dovuto alla preponderanza di termini espliciti nei post dei soggetti di colore.
水に溶けやすく、エタノールに溶けにくく、ジエチルエーテルにほとんど溶けない。「溶解性情報」は、最適溶媒が記載されていない場合がございます。
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Non poter distinguere facilmente se un testo è stato generato da un algoritmo o da un umano, a mio avviso potrebbe portare in un futuro non troppo lontano ad avere a che fare con sempre più testi fuorvianti o addirittura falsi, utilizzabili in modo potenzialmente malevolo for every screditare personaggi pubblici (e non solo).
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