Year: 2023
Type: dissertation
Abstract: Il presente studio rivela il potenziale trasformativo dei Large Language Models (LLMs) nell'automatizzare l'analisi di dati complessi, un dominio un tempo esclusivo di architetture specializzate e team di sviluppo. \nAttraverso l'uso di modelli avanzati come GPT-4, si superano i limiti tradizionali, consentendo non solo la ricerca informativa in vasti database ma anche la generazione di codice eseguibile per l'analisi dati. \nFocalizzando su un caso di studio in ambito Industria 4.0, per la mia azienda Digibelt, questo lavoro illustra la costruzione di uno strumento basato su Large Language Models, esponendo le peculiarità di questa tecnologia e gli aspetti da tenere in considerazione per compiere scelte informate riguardo il modello. \nSono delineate le tecniche per migliorare la comunicazione con i LLM e per affinare le risposte ricevute, sottolineando come un design di prompt incisivo possa elevare l'efficacia di tali sistemi. \nIn particolare vedremo da dove derivano le abilità più utili dei modelli e apprenderemo come integrarle nella creazione di strumenti intelligenti. \nRiconoscendo la rapidità dell'evoluzione tecnologica, lo studio enfatizza l'importanza di progettare sviluppi che incorporino pro attivamente le imminenti innovazioni, assicurando che gli strumenti rimangano all'avanguardia e pronti per i cambiamenti futuri.
Author: Busi, Samuele
Language: Italian
Topic: Topic Modeling
Subfield: Artificial Intelligence
Field: Computer Science
Domain: Physical Sciences
Open Access status: green
OpenAlex ID: W7062536231