{"id":49400,"date":"2023-04-20T17:31:04","date_gmt":"2023-04-20T15:31:04","guid":{"rendered":"https:\/\/www.makingscience.com\/?p=49400"},"modified":"2023-04-20T17:31:04","modified_gmt":"2023-04-20T15:31:04","slug":"making-science-lancia-trust-generative-ai","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.makingscience.com\/it\/blog\/making-science-lancia-trust-generative-ai\/","title":{"rendered":"Making Science lancia Trust Generative AI costruita su Google Cloud Platform e OpenAI (ChatGPT-3.5 Turbo)"},"content":{"rendered":"

Making Science, la societ\u00e0 di accelerazione digitale, lancia Trust Generative AI, una piattaforma di intelligenza artificiale generativa che risolve due problemi principali di sistemi come OpenAI<\/strong>: la difficolt\u00e0 di accedere a dati aziendali non pubblici e l’assenza di informazioni aggiornate nei modelli generativi.<\/p>\n

Il lancio avviene nel momento in cui l’intelligenza artificiale generativa, basata su modelli linguistici di grandi dimensioni come GPT e Bard, mira a trasformare il modo in cui le persone lavorano<\/strong>, portando le aziende a un livello superiore di automazione ed efficienza. Un recente studio del MIT, in cui \u00e8 stato chiesto a diversi professionisti di utilizzare Chat GPT per scrivere relazioni, comunicati stampa e altri documenti aziendali, ha ottenuto un risparmio di circa il 50% nella stesura delle relazioni e un miglioramento della loro qualit\u00e0<\/strong>.<\/p>\n

Tuttavia, i modelli linguistici di grandi dimensioni come il GPT-3 non possono accedere a informazioni aziendali non pubbliche e non dispongono di informazioni recenti. Il modello linguistico GPT-4 \u00e8 stato addestrato con dati fino a settembre 2021 e non ha aggiornato le informazioni dopo tale data.<\/p>\n

“La disponibilit\u00e0 di modelli linguistici di grandi dimensioni e di intelligenza artificiale generativa apre un mondo di possibilit\u00e0 impensabili solo due anni fa. In questo senso, Trust Generative AI \u00e8 una soluzione che crea un ponte tra i dati aziendali privati e recenti e i grandi modelli generati con informazioni pubbliche. Questo faciliter\u00e0 senza dubbio l’adozione dell’AI generativa”, spiega Jos\u00e9 Antonio Mart\u00ednez Aguilar, CEO di Making Science.<\/p><\/blockquote>\n

La piattaforma (sviluppata su Google Cloud Platform e OpenAI) ottimizza sia i cicli di dati che l’addestramento dei modelli di intelligenza artificiale. Convalida le risposte ottenute utilizzando i modelli sviluppati su Google Cloud Platform su dati privati dei clienti e su dati pi\u00f9 recenti<\/strong> che non esistono in modelli come GPT-3 e GPT-4.<\/p>\n

Pertanto, le aziende mantengono il controllo completo sui propri dati e possono generare contenuti meno generici<\/strong>, pi\u00f9 allineati alle proprie politiche, e guide di stile ottimizzate con informazioni aggiornate.<\/p>\n

Un esempio dell’efficienza dell’AI generativa \u00e8 il modo in cui Trust Generative AI ha generato 100.000 descrizioni di prodotti per il sito Ventis.it in pochi minuti e a un costo pi\u00f9 di 10.000 volte inferiore rispetto ai mezzi di generazione tradizionali. Le descrizioni generate sono state allineate per oltre il 95% con le altre descrizioni generate dal reparto editoriale e sono state prodotte utilizzando prompt ottimizzati da Trust Generative AI.<\/p>\n

Trust Generative AI pu\u00f2 inoltre generare tutti i tipi di contenuti, come conversazioni di call center, FAQ o e-mail, immagini e altre entit\u00e0, collegandosi a servizi come Vertex Generative AI di Google Cloud, DALL-E2 e Stable Diffusion.<\/p>\n

In un contesto di rapidi cambiamenti tecnologici e di incertezza sull’uso della tecnologia, \u00e8 fondamentale sviluppare strumenti che aiutino a creare fiducia nell’uso della tecnologia.<\/strong> Trust Generative AI<\/strong> si propone di svolgere questo ruolo.<\/p>\n

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