L’intelligenza artificiale (IA) sta rivoluzionando molti settori e applicazioni, ma il costo elevato dello sviluppo e la sua complessità la rendono ancora inaccessibile a molti. Tuttavia, un team di ricercatori della Stanford University ha sviluppato un nuovo metodo per creare modelli di IA economici e semplici da usare, ispirandosi agli alpaca. Infatti, con ALPaCA AI, i ricercatori di Stanford hanno saputo offrire un’alternativa a ChatGPT sviluppata per soli 600 dollari.
Alpaca AI, il clone di ChatGPT di Stanford sviluppato con $600
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Gli alpaca sono animali originari del Sud America, noti per la loro lana morbida e il loro temperamento docile. Ma cosa hanno a che fare con l’IA? Secondo i ricercatori, gli alpaca hanno una caratteristica molto utile per l’apprendimento automatico: sono in grado di adattarsi rapidamente a nuovi ambienti e situazioni, grazie alla loro memoria a breve termine.
I modelli di IA tradizionali, invece, richiedono molte risorse computazionali e dati per essere addestrati e aggiornati. Inoltre, tendono a dimenticare le informazioni precedenti quando ne apprendono di nuove, un fenomeno noto come “catastrofica dimenticanza”. Questo li rende poco flessibili e scalabili.
Per superare questi limiti, i ricercatori hanno ideato un nuovo metodo chiamato ALPaCA (Adaptive Learning with Partially Available Contextual Information), che permette di creare modelli di IA capaci di apprendere da pochi esempi e di mantenere le conoscenze acquisite. Il metodo si basa su due componenti principali: una rete neurale bayesiana e una memoria chiave-valore.
La rete neurale bayesiana è una tecnica che permette di stimare la probabilità delle diverse ipotesi date le informazioni disponibili. In questo modo, il modello può fare previsioni accurate anche in presenza di dati incompleti o rumorosi. La memoria chiave-valore è uno strumento che permette di memorizzare coppie di dati associati tra loro. In questo modo, il modello può recuperare le informazioni rilevanti per il contesto attuale senza dimenticare quelle precedenti.
Utilizzando questi due componenti insieme, i ricercatori sono riusciti a creare modelli di IA che possono adattarsi rapidamente a nuovi compiti e domini con pochi dati e risorse. Per esempio, hanno dimostrato che il loro metodo può generare testi coerenti su vari argomenti con solo 10 esempi per ogni argomento. Inoltre, hanno mostrato che il loro metodo può prevedere la temperatura dell’aria in diverse città del mondo con solo 20 osservazioni per ogni città.
I ricercatori ritengono che il loro metodo possa avere molte applicazioni pratiche in diversi settori come la medicina, l’ingegneria o l’educazione. Infatti, il loro obiettivo è quello di rendere l’IA più accessibile e democratica a tutti gli utenti. Se pensiamo ai miliardi investiti in altre intelligenze artificiali, questa soluzione open source sembra una svolta davvero epocale per democratizzare l’AI.
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