Il mondo dell'intelligenza artificiale sta vivendo una rivoluzione senza precedenti, guidata dall'ascesa dei potenti modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). Questi sistemi all'avanguardia, alimentati da miliardi di parametri e allenati su enormi quantità di dati, stanno ridefinendo i confini di ciò che è possibile nell'elaborazione del linguaggio naturale.
Da assistenti virtuali in grado di sostenere conversazioni umane a sistemi che generano contenuti scritti di qualità professionale, i modelli linguistici di grandi dimensioni stanno diventando strumenti indispensabili per sviluppatori, aziende e appassionati di tecnologia.
Ma con tante opzioni disponibili, come fai a scegliere il modello giusto per le tue esigenze?
In questa guida approfondita, esploreremo i 12 migliori modelli linguistici di grandi dimensioni, analizzandone le capacità, i punti di forza e le applicazioni più interessanti. Scopriremo come queste architetture rivoluzionarie basate su trasformatori stanno plasmando il futuro dell'interazione uomo-macchina e come puoi sfruttarne la potenza per migliorare le tue applicazioni o semplicemente per esplorare le frontiere dell'intelligenza artificiale.
Che tu sia un innovatore tecnologico, un appassionato di IA o semplicemente curioso di scoprire dove ci sta portando questa rivoluzione linguistica, questa guida ti fornirà tutte le informazioni necessarie per navigare nel mondo affascinante degli LLM. Preparati a essere stupito dalle capacità di questi modelli e a immaginare le infinite possibilità che possono offrire.
Cosa sono i modelli linguistici di grandi dimensioni?
Immagina un mondo in cui le macchine possono conversare con noi in modo naturale, come se fossero esseri umani. Questa non è più solo una fantasia di fantascienza, ma una realtà resa possibile dai rivoluzionari modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM).
Questi sistemi di intelligenza artificiale all'avanguardia, come il leggendario GPT-4 di OpenAI, sono progettati per comprendere e generare testi simili a quelli umani con un'accuratezza sbalorditiva. Ma cosa li rende così speciali?
La risposta risiede nella loro enorme scala: stiamo parlando di modelli con miliardi, persino trilioni di parametri. Questa vastità consente loro di catturare i modelli più intricati e le sfumature più sottili del linguaggio umano, un'impresa che solo pochi anni fa sembrava impossibile.
Dietro le quinte, le architetture a trasformatori e le reti neurali lavorano instancabilmente per elaborare e generare testi contestualmente rilevanti e coerenti. Questi modelli sono pre-allenati su enormi quantità di dati, imparando a prevedere la parola successiva in una frase o addirittura interi passaggi di testo con una comprensione profonda della struttura del linguaggio, della grammatica e del contesto.
Le applicazioni degli LLM sono semplicemente mozzafiato: dalla stesura di e-mail alla generazione di codice, dalla risposta a domande complesse alla traduzione tra lingue. Persino i motori di ricerca stanno abbracciando questa rivoluzione, utilizzando LLM per migliorare la pertinenza e il contesto dei risultati.
Ma ciò che rende questi modelli davvero speciali è la loro natura pre-addestrata. Questo consente agli sviluppatori di adattarli a domini o compiti specifici con una messa a punto fine, rendendoli strumenti versatili per un'ampia gamma di applicazioni nel campo dell'intelligenza artificiale e della comprensione del linguaggio naturale.
Quindi, se stai cercando di creare un'esperienza utente coinvolgente, automatizzare compiti linguistici o semplicemente esplorare le frontiere dell'IA, i modelli linguistici di grandi dimensioni potrebbero essere la chiave per sbloccare un nuovo mondo di possibilità.
Differenza tra Open Source e Closed Source LLM
Nel mare vasto e profondo dei modelli linguistici di grandi dimensioni, una distinzione fondamentale emerge: quella tra open source e closed source. Questa divisione non riguarda solo l'accessibilità del codice, ma influenza direttamente il modo in cui sviluppatori e ricercatori possono sfruttare questi potenti strumenti.
I modelli LLM open source, come BERT e le implementazioni di GPT, hanno il loro codice sorgente accessibile a tutti. Chiunque può visualizzarlo, modificarlo e distribuirlo, aprendo le porte alla trasparenza e alla collaborazione della comunità. Questa natura aperta incoraggia contributi e miglioramenti diversi, consentendo agli utenti di personalizzare il codice per adattarlo alle loro esigenze specifiche o per affrontare sfide particolari. L'adattabilità degli LLM open source porta a un'ampia gamma di applicazioni e casi d'uso, alimentando l'innovazione e la creatività.
Dall'altro lato della barricata, troviamo i modelli LLM closed source o proprietari. In questo caso, il codice sorgente non è disponibile al pubblico, ma è di proprietà e mantenuto da un'entità o un'organizzazione specifica. Gli utenti non hanno la possibilità di modificare o personalizzare il codice sottostante, utilizzando invece il modello come un servizio o un software senza accesso diretto al suo funzionamento interno. La distribuzione e gli aggiornamenti sono controllati dall'entità proprietaria, e gli utenti devono affidarsi ai rilasci ufficiali forniti dal proprietario.
Mentre i modelli open source beneficiano del supporto e dei miglioramenti della comunità, i modelli closed source dipendono dall'entità che li possiede per il supporto e gli aggiornamenti. Esempi di modelli closed source includono alcuni modelli linguistici commerciali o sviluppati da aziende private.
Nel contesto degli LLM, giganti come GPT-3 di OpenAI sono stati distribuiti commercialmente, consentendo agli utenti di accedere al modello attraverso un'API, mentre l'architettura del modello sottostante rimane proprietaria.
Scegliere tra un modello open source o closed source è una decisione cruciale per sviluppatori e ricercatori, poiché determina il livello di accessibilità, collaborazione e personalizzazione disponibile. Entrambe le opzioni hanno i loro vantaggi e svantaggi, e la scelta dipende dalle esigenze specifiche del progetto e dalle preferenze personali.
Indipendentemente dalla strada che scegli, una cosa è certa: i modelli linguistici di grandi dimensioni stanno rivoluzionando il modo in cui interagiamo con la tecnologia, e il futuro promette ancora più meraviglie da esplorare.
L'Evoluzione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni: Una Rivoluzione AI Senza Precedenti
Il percorso che ha portato all'ascesa dei potenti modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) è stato un viaggio avvincente, costellato di scoperte rivoluzionarie e progressi epocali. Questa evoluzione non solo ha sfidato i limiti di ciò che è possibile nel campo dell'intelligenza artificiale, ma ha anche plasmato il modo in cui interagiamo con la tecnologia stessa.
I Primi Passi: Sistemi Basati su Regole e Approcci Statistici
Nelle fasi pionieristiche, i primi modelli linguistici erano caratterizzati da sistemi basati su regole e approcci statistici. Tuttavia, questi metodi si sono scontrati con la complessità intrinseca del linguaggio umano, spesso non riuscendo a cogliere le sfumature semantiche e il contesto, elementi cruciali per una vera comprensione.
La Svolta delle Reti Neurali
Fu l'avvento del deep learning a segnare un vero e proprio cambio di paradigma nell'evoluzione dei modelli linguistici. Le reti neurali, in particolare le reti neurali ricorrenti (RNN) e le reti a memoria a breve termine (LSTM), hanno apportato miglioramenti significativi nella gestione dei dati sequenziali, mostrando una maggiore capacità di comprensione del linguaggio rispetto ai loro predecessori. Tuttavia, la loro scalabilità rimaneva ancora limitata.
L'Architettura Transformer: Un Vero Cambiamento di Gioco
Il momento di svolta è arrivato con l'introduzione dell'innovativa architettura Transformer. Questa rivoluzionaria struttura ha facilitato la parallelizzazione, consentendo l'addestramento di modelli con un numero enorme di parametri, un fattore cruciale nell'evoluzione dei modelli linguistici di grandi dimensioni. Grazie ai Transformer, i confini di ciò che era possibile nell'elaborazione del linguaggio naturale sono stati spinti oltre ogni limite precedente.
L'Ascesa dei Trasformatori Generativi Pre-Addestrati (GPT)
La serie Generative Pre-Trained Transformer (GPT) di OpenAI ha rappresentato un vero e proprio punto di riferimento nell'evoluzione dei LLM. A partire dal modello originale GPT, le versioni successive, tra cui GPT-2, GPT-3 e oltre, hanno visto un sostanziale aumento dei parametri, consentendo a questi modelli di mostrare capacità di comprensione e generazione del linguaggio semplicemente sorprendenti.
Il leggendario GPT-4, con i suoi miliardi di parametri, ha dimostrato il potenziale di sfruttare vasti insiemi di dati per una miriade di applicazioni, aprendo la strada a nuove frontiere nell'interazione uomo-macchina.
Questa rivoluzione nell'elaborazione del linguaggio naturale è stata resa possibile grazie alle iniziative open-source e ai continui progressi di giganti come OpenAI, Google, Microsoft e Meta, che hanno spinto i modelli linguistici in territori inesplorati, plasmando il futuro stesso dell'intelligenza artificiale.
Ora che abbiamo compreso l'evoluzione di questi sistemi rivoluzionari, è giunto il momento di esplorare i 12 migliori modelli linguistici di grandi dimensioni che stanno ridefinendo i confini di ciò che è possibile nell'elaborazione del linguaggio naturale.
I 12 Migliori Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni: Esplorando l'Avanguardia dell'Elaborazione del Linguaggio Naturale
Nel vasto panorama dei modelli linguistici di grandi dimensioni, alcuni emergono come veri pionieri, spingendo i confini di ciò che è possibile nell'elaborazione del linguaggio naturale. Questi 12 modelli rappresentano l'avanguardia dell'innovazione nell'intelligenza artificiale, plasmando il futuro dell'interazione uomo-macchina con le loro capacità rivoluzionarie. Preparatevi a essere stupiti da ciò che questi sistemi all'avanguardia possono realizzare.
1. GPT-3.5: Il Modello che ha Ridefinito gli Standard
Quando si parla di modelli linguistici di grandi dimensioni, GPT-3.5 di OpenAI è una vera leggenda. Con i suoi 175 miliardi di parametri, questo colosso è uno dei sistemi più grandi e potenti mai realizzati nel campo dell'elaborazione del linguaggio naturale. La sua immensa scala gli consente di comprendere e generare testi altamente contestualizzati con un'abilità sbalorditiva, rendendolo un campione versatile in una miriade di applicazioni.
GPT-3.5 eccelle nella comprensione del linguaggio naturale, nella generazione di contenuti creativi e nella risoluzione di problemi complessi. Ha dimostrato di saper scrivere saggi coerenti, completare frammenti di codice e persino impegnarsi in conversazioni dinamiche e contestualmente rilevanti, superando le aspettative degli sviluppatori e degli utenti.
Sebbene le sue dimensioni massicce contribuiscano alla sua richiesta computazionale, GPT-3.5 è diventato un vero punto di riferimento nel campo dell'intelligenza artificiale, mostrando il potenziale rivoluzionario dei modelli a trasformatori su larga scala nel superare i confini della comprensione del linguaggio. Basandosi sui successi dei suoi predecessori, GPT-3.5 è una testimonianza dei continui progressi delle architetture basate su trasformatori.
2. GPT-4: Il Nuovo Orizzonte dei Modelli Linguistici Generativi
Mentre GPT-3.5 ha già lasciato un segno indelebile nel panorama dell'intelligenza artificiale, il suo successore GPT-4 promette di spingersi ancora oltre. Costruito sulle solide fondamenta del suo predecessore, GPT-4 vanta un numero di parametri ancora maggiore, mirando a migliorare ulteriormente le capacità di comprensione e generazione del linguaggio naturale.
Si prevede che questo modello si spinga oltre i confini dei modelli linguistici tradizionali, offrendo prestazioni eccezionali in attività cruciali come la creazione di contenuti, la generazione di codice e le interazioni conversazionali complesse. L'evoluzione da GPT-3 a GPT-4 riflette la continua ricerca di progressi nell'elaborazione del linguaggio e l'esplorazione di architetture neurali sempre più grandi e sofisticate.
Mentre il futuro di GPT-4 è ancora avvolto nel mistero, una cosa è certa: questo modello promette di aprire nuove frontiere nell'interazione uomo-macchina, spingendo i limiti di ciò che è possibile nell'elaborazione del linguaggio naturale.
3. BERT: L'Innovazione Bidirezionale che ha Rivoluzionato la Comprensione del Linguaggio
Sviluppato dai ricercatori di Google, BERT (Rappresentazioni di codificatori bidirezionali da trasformatori) ha introdotto un approccio rivoluzionario alla comprensione del linguaggio: il contesto bidirezionale. Questo modello consente di considerare sia le parole precedenti che quelle successive per comprendere il significato di una parola in una frase, un cambiamento di paradigma che ha migliorato significativamente la comprensione contestuale.
BERT si è rivelato particolarmente efficace in compiti complessi come la risposta alle domande e la sentiment analysis, diventando una base fondamentale per molte applicazioni di elaborazione del linguaggio naturale. Ampiamente utilizzato in vari domini, dai motori di ricerca ai chatbot, BERT dimostra la sua adattabilità grazie alla pre-formazione su grandi insiemi di dati e alla messa a punto per compiti specifici.
Questo modello ha aperto la strada a nuovi orizzonti nella comprensione del linguaggio, consentendo agli sviluppatori di sfruttare le sue capacità per una vasta gamma di applicazioni, dall'analisi del sentiment all'estrazione di informazioni, e oltre.
4. T5: L'Approccio Unificato per l'Elaborazione del Linguaggio Naturale
Sviluppato dai ricercatori di Google, T5 (Trasformatore di trasferimento da testo a testo) introduce un quadro unificato per affrontare diversi compiti di elaborazione del linguaggio naturale, inquadrandoli tutti come problemi di conversione da testo a testo. Questo approccio innovativo semplifica l'architettura del modello e il processo di addestramento, facilitando l'adattamento di T5 a compiti diversi con minimi sforzi.
La vera forza di T5 risiede nella sua versatilità: è in grado di gestire compiti NLP diversi, trattandoli in modo uniforme come conversione del testo di ingresso in testo di arrivo. Questo offre una soluzione coesa ed efficiente per un'ampia gamma di sfide linguistiche, dalla traduzione alla sintesi e alla risposta alle domande.
Grazie alla sua flessibilità e alle sue prestazioni eccezionali, T5 si è guadagnato un posto di rilievo tra i migliori modelli linguistici di grandi dimensioni, dimostrando il potenziale rivoluzionario dell'approccio unificato per l'elaborazione del linguaggio naturale.
5. XLNet: L'Approccio Ibrido che Cattura le Sfumature del Contesto
Frutto della collaborazione tra Google e la Carnegie Mellon University, XLNet rappresenta un'innovazione rivoluzionaria nel campo dell'elaborazione del linguaggio naturale. Questo modello incorpora un approccio ibrido che combina metodi sia autoregressivi che di autocodifica, unendo i punti di forza di modelli come BERT e dei tradizionali trasformatori autoregressivi.
Grazie a questa architettura unica, XLNet è in grado di catturare il contesto bidirezionale mantenendo al contempo la coerenza nei compiti generativi. Questa straordinaria capacità gli permette di gestire un'ampia gamma di compiti di comprensione del linguaggio con una comprensione sfumata del contesto che va ben oltre i modelli tradizionali.
XLNet ha dimostrato la sua efficacia in numerosi benchmark di elaborazione del linguaggio naturale, dimostrando una versatilità senza pari nel gestire sfide complesse con precisione e accuratezza. Che si tratti di analisi del sentiment, generazione di testi o risposta alle domande, questo modello innovativo si distingue per le sue prestazioni eccezionali.
6. RoBERTa: Un Approccio BERT Ottimizzato per Prestazioni Superiori
Sviluppato da Facebook AI Research (FAIR), RoBERTa è una variante ottimizzata del modello BERT che mira a migliorarne ulteriormente le prestazioni e la robustezza. Attraverso la modifica di iperparametri chiave e obiettivi di formazione, RoBERTa è stato perfezionato per eccellere in una vasta gamma di compiti di elaborazione del linguaggio naturale, tra cui analisi del sentiment, classificazione dei testi e risposta alle domande.
Le ottimizzazioni apportate a RoBERTa mirano a superare alcune limitazioni del modello BERT originale, portando a una migliore generalizzazione e a prestazioni superiori in diversi compiti. Questo approccio innovativo ha dimostrato la sua efficacia in numerose applicazioni, consentendo agli sviluppatori di sfruttare le capacità avanzate di RoBERTa per creare soluzioni all'avanguardia nell'elaborazione del linguaggio naturale.
7. DistilBERT: L'Essenza di BERT in un Pacchetto Compatto
Creato da Hugging Face, DistilBERT è una versione distillata del modello BERT progettata per ridurre le risorse computazionali richieste, mantenendo al contempo prestazioni eccezionali. Attraverso un processo di distillazione della conoscenza, DistilBERT conserva gli aspetti essenziali di BERT, offrendo una soluzione più leggera e ottimizzata adatta ad applicazioni con risorse limitate.
Nonostante la sua dimensione ridotta, DistilBERT ha dimostrato la sua efficienza in compiti cruciali come la classificazione dei testi e l'analisi del sentiment, rendendolo una scelta pratica per gli scenari in cui l'efficienza computazionale è una priorità. Grazie alla sua architettura compatta e alle sue prestazioni affidabili, DistilBERT si è affermato come un'opzione allettante per gli sviluppatori che desiderano sfruttare la potenza di BERT senza compromettere le risorse di sistema.
8. Claude: L'Assistente AI Etico per un Futuro Responsabile
Sviluppato da Anthropic, Claude è un innovativo assistente di intelligenza artificiale che si distingue per il suo approccio all'IA costituzionale. Questo principio guida implica che Claude è stato progettato per dare priorità a principi etici che garantiscono che i suoi risultati siano utili, innocui e accurati.
Aderendo a questi valori fondamentali, Claude mira a creare una forma di IA più etica e responsabile, capace di giovare agli utenti in vari modi senza compromettere la sicurezza o l'integrità. I due prodotti principali di Anthropic basati su Claude, Claude Instant e Claude 3, sfruttano le capacità avanzate di questo assistente AI, con Claude 3 che eccelle in particolare nel ragionamento complesso.
Grazie alla sua capacità di affrontare problemi intricati e fornire soluzioni sofisticate, Claude 3 si posiziona come un potente strumento per gli utenti che richiedono alti livelli di ragionamento e di risoluzione dei problemi nelle loro attività quotidiane.
Man mano che Anthropic continua a sviluppare e migliorare le capacità di Claude, il potenziale di questo innovativo assistente AI di rivoluzionare il modo in cui interagiamo con la tecnologia diventa sempre più evidente.
Claude rappresenta un passo avanti verso un futuro in cui l'intelligenza artificiale non solo è potente, ma anche etica e responsabile, dimostrando che è possibile coniugare innovazione e integrità per il bene dell'umanità.
9. Gemini/Bard: Il Chatbot di Google che Porta l'IA al Livello Successivo
Quando si tratta di esplorare le frontiere dell'intelligenza artificiale, BARD di Google AI rappresenta un vero e proprio punto di svolta. Questo chatbot LLM all'avanguardia è stato addestrato su un'ampia gamma di dati di testo e codice, permettendogli di dimostrare una versatilità senza pari in diversi compiti, dalla generazione di testo alla traduzione multilingue, dalla creazione di codice alla fornitura di risposte informative e dettagliate.
Ciò che distingue BARD dagli altri chatbot è la sua capacità di attingere ai dati del mondo reale attraverso Google Search. Questa connessione gli consente di comprendere e rispondere a una gamma più ampia di richieste e domande, offrendo informazioni accurate e pertinenti in tempo reale.
BARD si è rivelato uno strumento prezioso per chiunque cerchi assistenza o informazioni in vari ambiti. Uno dei suoi punti di forza è sicuramente il campo della traduzione linguistica: grazie alla sua abilità di tradurre con precisione e velocità in molteplici lingue, BARD può facilitare la comunicazione globale, abbattendo le barriere linguistiche e consentendo interazioni fluide tra persone di culture diverse.
Con BARD, Google AI ha compiuto un passo avanti significativo nella tecnologia dell'intelligenza artificiale, offrendo un assistente virtuale affidabile e capace di affrontare sfide complesse con abilità e precisione.
10. Falcon: Il Re dei Modelli Open Source per l'Elaborazione del Linguaggio Naturale
Nel regno dei modelli linguistici di grandi dimensioni open source, un nome brilla come una stella cometa: Falcon. Sviluppato dal Technology Innovation Institute, Falcon si è rapidamente guadagnato il riconoscimento della comunità grazie alle sue capacità avanzate e alle prestazioni superiori nel campo dell'elaborazione del linguaggio naturale.
Ciò che rende Falcon un vero campione è la sua impressionante precisione ed efficienza nella gestione di una vasta gamma di dati di testo e di codice. Il design del suo modello autoregressivo gli consente non solo di generare risposte coerenti e contestualmente accurate, ma anche di adattarsi senza sforzo a lingue e dialetti diversi. Questa versatilità rende Falcon adatto a una miriade di applicazioni, dall'assistenza alla traduzione di documenti multilingue all'assistenza alla codifica.
Ma ciò che distingue davvero Falcon dagli altri modelli linguistici è l'utilizzo di un set di dati di qualità superiore e di un'architettura più sofisticata, che si traduce in un'elaborazione dei dati e in capacità di previsione più efficaci. Riducendo il numero di parametri necessari per l'addestramento (40 miliardi), Falcon raggiunge prestazioni superiori utilizzando meno risorse computazionali rispetto ad altri modelli NLP all'avanguardia.
Questa combinazione di prestazioni eccezionali e efficienza computazionale rende Falcon un'opzione allettante per le organizzazioni che desiderano sfruttare modelli linguistici all'avanguardia per attività quali l'analisi del sentiment, la generazione di contenuti o i sistemi di dialogo, senza compromettere le risorse di sistema.
11. Cohere: La Scelta Aziendale per Soluzioni di IA Personalizzate
Nel panorama delle soluzioni di intelligenza artificiale aziendali, Cohere si distingue come un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) di livello superiore. Sviluppato da uno degli autori dell'innovativo documento di ricerca "Attention Is All You Need", che ha introdotto il modello transformer nel 2017, Cohere ha una solida base di principi di AI all'avanguardia.
Ciò che rende Cohere un'opzione privilegiata per le aziende è la sua capacità di essere adattato e perfezionato per soddisfare le esigenze e i casi d'uso specifici di ciascuna organizzazione. Questo lo rende uno strumento prezioso per le aziende che desiderano sfruttare la tecnologia AI in modo personalizzato.
Nonostante i suoi vantaggi, Cohere è più costoso dei modelli offerti da OpenAI. Tuttavia, per molte aziende l'investimento vale la pena grazie alle caratteristiche e alle capacità uniche di questo LLM. A differenza di altri modelli linguistici di grandi dimensioni limitati a specifiche piattaforme cloud, Cohere offre una maggiore flessibilità in quanto non è vincolato a un unico fornitore come Microsoft Azure.
Nel complesso, la reputazione di Cohere per l'elevata accuratezza e la robustezza lo rende una scelta privilegiata per le aziende che cercano soluzioni di IA avanzate e personalizzate per le loro esigenze individuali.
12. PaLM 2: Il Modello Linguistico Massiccio che Spinge i Confini dell'IA
Preparatevi a essere sbalorditi dalle capacità di PaLM 2, il modello linguistico di grandi dimensioni sviluppato da Google che sta ridefinendo gli standard dell'elaborazione del linguaggio naturale. Con ben 540 miliardi di parametri, questo colosso closed-source è in grado di fornire risposte rapide e dati aggiornati con un'accuratezza senza precedenti.
PaLM 2 è il migliore della sua categoria quando si tratta di fornire informazioni pertinenti e conversazioni coinvolgenti attraverso il suo chatbot AI Bard. Sfruttando le sue dimensioni massicce e l'architettura avanzata dei trasformatori, PaLM 2 è in grado di elaborare grandi quantità di dati testuali e di generare risposte non solo tempestive, ma anche incredibilmente sofisticate nella comprensione della logica formale, della matematica e della codifica in più lingue.
L'ampiezza del processo di addestramento di PaLM 2 su pod TPU 4 specializzati dimostra che si tratta di uno dei modelli linguistici più avanzati oggi disponibili. La sua forza risiede nella capacità di ragionare in modo efficace e di comprendere argomenti complessi in vari ambiti, rendendolo uno strumento versatile per un'ampia gamma di applicazioni.
Sebbene la natura closed-source di PaLM 2 significhi che il suo codice non è pubblicamente accessibile, la dedizione di Google all'innovazione e la tecnologia all'avanguardia sono culminate in un modello linguistico potente che continua a spingere i confini dei sistemi di conversazione guidati dall'intelligenza artificiale.
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