Intelligenza Artificiale Generativa e LLM: arrivano gli Standard Globali

Rassegna StampAI: Le novità dal mondo AI

La nuov-AI frontiera degli esperimenti sociali

Ricercatori del MIT e di Harvard hanno creato un sistema che utilizza i grandi modelli di linguaggio, per sviluppare e testare automaticamente teorie nelle scienze sociali.
Il sistema impiega modelli causali strutturali come base per progettare eventi ed esperimenti, permettendo una transizione fluida dalla teoria alla progettazione sperimentale, fino alla generazione e raccolta dei dati.

Questi modelli, che rappresentano matematicamente le relazioni di causa-effetto, guidano il sistema nella generazione di eventi e scenari che variano in funzione delle variabili inserite nel modello.

Per valutare le prestazioni del sistema, i ricercatori hanno condotto esperimenti su diversi scenari sociali: in alcuni casi, il sistema ha proposto e testato ipotesi autonomamente, mentre in altri, i ricercatori hanno fornito input selezionando ipotesi e modificando alcuni fattori.

La sollecitazione diretta di previsioni ha portato a una notevole sovrastima delle stime dei percorsi. Tuttavia, quando sono state fornite le stime dei percorsi sperimentali e gli è stato chiesto di prevedere esiti per diverse combinazioni di variabili, le previsioni del LLM sono state notevolmente più accurate.

Lo studio condotto ha suggerito che i LLM contengono informazioni latenti sul comportamento umano che possono essere efficacemente estratte ed esplorate attraverso l’uso di modelli causali strutturali e simulazioni.

Un chip da 800 token al secondo

Groq, una startup che sviluppa chip per l’Intelligenza Artificiale, ha ottenuto prestazioni a dir poco impressionanti in un test di benchmark dove il loro chip ha elaborato oltre 800 token al secondo sul modello LLaMA 3 di Meta.

Questo suggerisce che l’hardware di Groq potrebbe migliorare significativamente la velocità e l’efficienza nell’esecuzione di grandi modelli di linguaggio rispetto ai servizi cloud esistenti.

Il Tensor Streaming Processor (TSP) di Groq è progettato specificamente per compiti di deep learning e utilizza un hardware specializzato per evitare le inefficienze riscontrate nei processori general-purpose.

Con l’aumento delle dimensioni dei grandi modelli di linguaggio (LLM), diventa cruciale un’elaborazione efficiente e il chip di Groq potrebbe sfidare aziende consolidate come Nvidia e offrire un’alternativa competitiva nel mercato dei processori AI.
Non ci rimane che restare a guardare la lotta all’ultimo chip!

GenAI e LLM: i paletti da rispettare secondo gli standard globali

L’Ant Group cinese, Baidu e Tencent Holdings hanno collaborato con importanti aziende tecnologiche globali tra cui OpenAI, Microsoft e Nvidia per pubblicare due standard internazionali sull’Intelligenza Artificiale Generativa (GenAI) e sui modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM).

Le aziende hanno rilasciato lo “Standard per il Testing e la Validazione della Sicurezza delle Applicazioni AI Generative” e il “Metodo di Testing della Sicurezza per i Large Language Model” durante un evento collaterale alla Conferenza delle Nazioni Unite sulla Scienza e la Tecnologia, a Ginevra.

Questi sono i primi standard globali specificamente dedicati alla GenAI e agli LLM, tecnologie alla base di servizi AI sempre più popolari come ChatGPT di OpenAI e Copilot di Microsoft, supportato dalla tecnologia di OpenAI.
Anche il gestore del motore di ricerca cinese Baidu ha lanciato il proprio chatbot AI, Ernie Bot, mentre Tencent e Ant hanno lanciato i loro rispettivi LLM.

Il nuovo standard GenAI è stato redatto da ricercatori di Nvidia, del proprietario di Facebook Meta Platforms e altri, ed è stato revisionato da aziende tra cui Amazon, Google, Microsoft, Ant, Baidu e Tencent.

La linea guida LLM, redatta da 17 dipendenti di Ant e revisionata da Nvidia, Microsoft, Meta e altri, delinea una gamma diversificata di metodologie di attacco per testare la resistenza degli LLM agli attacchi informatici, secondo le dichiarazioni ufficiali.

Con lo sviluppo rapido della GenAI e il suo crescente utilizzo da parte di Aziende e Utenti, le aziende tecnologiche si sono allertate per mettere in campo i loro sforzi per mantenere sicura la tecnologia.
Al riguardo, il CEO di OpenAI, Sam Altman, al suo ritorno in carica a novembre, aveva dichiarato che “investire nella sicurezza” sarebbe stata una delle priorità dell’azienda.

Il clone AI diventa realistico con Microsoft

I ricercatori di Microsoft hanno sviluppato un nuovo sistema VASA che può creare volti parlanti realistici a partire da una singola immagine e un clip audio.
VASA-1, il primo modello realizzato con questo framework, è in grado di produrre espressioni facciali, movimenti delle labbra sincronizzati con precisione e movimenti naturali della testa. Questo potenziale permette di creare esperienze più coinvolgenti e realistiche in varie applicazioni.

VASA-1 va oltre il semplice abbinamento dei movimenti delle labbra all’audio.
Può catturare una vasta gamma di emozioni, sfumature facciali sottili e movimenti naturali della testa, rendendo i volti generati più credibili.
Offre anche controllo sul video generato, permettendo agli utenti di specificare la direzione dello sguardo del personaggio, la distanza percepita e persino il suo stato emotivo.

I ricercatori sottolineano l’efficienza in tempo reale di VASA-1, capace di produrre video ad alta risoluzione (512×512 pixel) ad alti frame rate. In modalità offline, genera frame a 45 frame al secondo, mentre la generazione online offre 40 frame al secondo.

Riconoscendo il potenziale pericolo derivante da un uso improprio, i ricercatori enfatizzano le applicazioni positive di VASA-1, tra cui il miglioramento delle esperienze educative, l’assistenza alle persone con difficoltà di comunicazione e la possibilità di fornire compagnia o supporto terapeutico.

Al momento non è dato sapere se e quando VASA-1 sarà disponibile per il Pubblico, anche perché per adesso il suo funzionamento è stato testato solo con degli avatar creati con l’Intelligenza Artificiale.