Fondamenti di AI
Come Funzionano i LLM
Reti neurali, LLM e machine learning per i mercati.
In questa lezione
- Come funzionano i large language model
- Cosa significa 'allucinazione'
Punti chiave
- 1Un LLM predice il token successivo dal contesto
- 2Può sembrare fiducioso eppure essere sbagliato
- 3Verifica sempre l'output AI prima di agire su di esso
Riepilogo della lezione
Un large language model prevede i token più probabili dal contesto.
Modello mentale
Capire i LLM chiaramente
Un large language model prevede i token più probabili dal contesto. Può produrre supporto ragionativo utile, ma non conosce la verità nel modo in cui lo fa una query di database.
- Come funzionano i large language model
- Cosa significa 'allucinazione'
Meccanica
Come ragionare su i LLM
Il testo viene suddiviso in token ed elaborato attraverso una rete neurale addestrata.
Il modello genera output da pattern statistici e contesto.
Recupero, strumenti e verifica migliorano l'affidabilità ma non eliminano la necessità di controllo.
- Un LLM predice il token successivo dal contesto
- Può sembrare fiducioso eppure essere sbagliato
- Verifica sempre l'output AI prima di agire su di esso
Esempio
Vedere i LLM in azione
Un LLM può sintetizzare un documento di protocollo, ma l'utente dovrebbe ancora verificare gli indirizzi dei contratti, i numeri delle commissioni e i claim di rischio dalle fonti primarie.
Errori comuni
Come i LLM porta in errore gli studenti
La scrittura fluente sembra autorevole. Questo è pericoloso in finanza perché una frase sicura può essere ancora fabbricata o obsoleta.
Note sul rischio
Leggere il rischio in i LLM
Allucinazione, informazioni stale, iniezione di prompt e assunzioni nascoste possono portare a decisioni di trading o sicurezza scarse.
- Spiega la previsione del prossimo token.
- Identifica un rischio di allucinazione.
- Verifica i fatti critici fuori dal modello.
Pratica
Trasforma i LLM in un'abitudine
- Spiega la previsione del prossimo token.
- Identifica un rischio di allucinazione.
- Verifica i fatti critici fuori dal modello.
Revisione
Termini chiave
- Large Language Model (LLM)
- Un modello AI addestrato a prevedere e generare testo dal contesto.
- Machine Learning
- Algoritmi che apprendono pattern dai dati invece di essere esplicitamente programmati.
- Rete Neurale
- Un modello a strati vagamente ispirato al cervello, fondamentale per il deep learning.
- Backtesting
- Testare una strategia su dati storici prima di rischiare capitale reale.
Note sulle fonti
Riferimenti editoriali
Questi riferimenti sono punti di partenza per verificare i meccanismi, le verifiche di rischio e il contesto del prodotto alla base di questa lezione.
Prima di continuare
Sai fare queste cose?
- Spiega la previsione del prossimo token.
- Identifica un rischio di allucinazione.
- Verifica i fatti critici fuori dal modello.
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