Nuove serie che testano se/come modelli linguistici di grandi dimensioni convertono le domande su un set di dati in codice che viene eseguito al volo per analizzarlo, tutto sul lato web e lato client
I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) si sono dimostrati estremamente potenti per decine di applicazioni, alcune nemmeno previste in fase di progettazione, e i ricercatori (e i semplici utenti) sbloccano continuamente nuove funzionalità e, ovviamente, limitazioni. Ma c’è una domanda urgente e specifica sugli LLM che mi sono posto da quando GPT-3 è uscito per uso programmatico circa 2 anni fa:
Gli LLM possono aiutare con l’analisi dei dati in modo da consentire agli utenti di concentrarsi sul problema scientifico o ingegneristico, astraendo da eventuali competenze matematiche, algoritmi o di programmazione specifiche richieste?
Oppure, in un modo diverso, più personale e diretto:
Posso porre domande a un LLM su un set di dati con parole mie e fargli interpretare queste domande con la matematica o gli script necessari per rispondere?
Risposta breve: sì, ma…
Risposta lunga: continua a leggere e resta sintonizzato sui miei prossimi articoli, in cui svelerò la potenza e alcune limitazioni degli LLM per l’analisi dei dati. Fedele al mio stile, con codice e web app da provare online.
Questo è qualcosa che volevo fare da molto tempo da quando ho iniziato a lavorare con GPT-3 in modo programmatico circa un anno prima del…
Fonte: towardsdatascience.com
