• Why should I care about posterity? What's posterity ever done for me? (Groucho Marx)


• Le due conquiste più alte della mente umana sono i concetti gemelli di "lealtà" e di "dovere". Quando questi concetti gemelli vengono disprezzati… squagliati in fretta! Magari riuscirai a salvarti, ma è troppo tardi per salvare quella società. È spacciata.(Robert Heinlein)

1. Addestramento su Grandi Dataset: LLM come ChatGPT sono addestrati su vasti dataset di testi provenienti da diverse fonti, come libri, articoli, siti web, e conversazioni. Questo aiuta il modello a comprendere una vasta gamma di stili di scrittura, argomenti e lingue.

2. Capacità di Generazione e Comprensione del Linguaggio: Questi modelli sono capaci di generare testo coerente e contestualmente rilevante, comprendere richieste complesse, e rispondere a domande in modo che appare naturalmente umano.

3. Apprendimento Profondo: LLM utilizzano tecniche di apprendimento profondo, come le reti neurali, per processare e generare lingua. Sono in grado di catturare sottili sfumature linguistiche e apprendere relazioni complesse tra parole e frasi.

4. Versatilità: Grazie alla loro ampia esposizione a diversi tipi di testo, gli LLM sono estremamente versatili e possono essere applicati in una varietà di contesti, come la generazione di testo, la traduzione automatica, la sintesi vocale, e molto altro.

5. Costante Apprendimento e Aggiornamento: LLM sono spesso aggiornati e migliorati in base ai nuovi dati e al feedback ricevuto, il che aumenta la loro precisione e affidabilità nel tempo.

6. Gestione del Contesto e della Complessità: Sono capaci di gestire richieste complesse e di mantenere il contesto su più turni di conversazione, rendendoli utili per applicazioni come chatbot, assistenti virtuali, e altre interfacce di interazione uomo-macchina.

In sintesi, un Large Language Model è un sofisticato sistema di IA che simula la comprensione e la generazione del linguaggio umano su larga scala, trovando applicazioni in numerosi ambiti, dall'assistenza clienti alla creazione di contenuti, dall'educazione alla ricerca.

• Critique of Pure Reason (Kritik der reinen Vernunft, 1781)


• Prolegomena to any Future Metaphysics (1783)


• Critique of Practical Reason (Kritik der praktischen Vernunft, 1788)


• Metaphysics of Morals (Die Metaphysik der Sitten, 1797)


• Critique of Judgment (Kritik der Urteilskraft, 1790)


• Answer to the Question: What is Enlightenment?


• Groundwork of the Metaphysics of Morals (1785)


• Metaphysical Foundations of Natural Science (1786)


• An Inquiry into the Distinctness of the Fundamental Principles of Natural Theology and Morals (Untersuchung über die Deutlichkeit der Grundsätze der natürlichen Theologie und der Moral - 1764)

• declarative
• procedural
• problem-solving