The question restaurants wrestle with is if people can have their food in the comfort of their own home — and save on beverages and other menu items typically driven by table-service — would they stop coming altogether?

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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.

For transparency, I speak from the perspective of someone who has written code. I’ve written automated checks in VB and C#, and created small scripts in other languages to help me do bits and pieces. However, I don’t write code on a daily basis and I am by no means proficient in any particular programming language. It can feel quite hard to admit that when I see what everyone else is doing, and at times I’ve wondered if I could be much better at my job if I sat down and invested the time in becoming more skilled at it.

When I became a tester I had some experience in using the Command line, and writing SQL queries. I came from a tech support background, but hadn’t really been exposed to writing code. I’ve spent most of my testing career to date exploring, investigating, learning and discovering without coding. Though I fully realise that exploratory testing and programming are not mutually exclusive. In my current role it’s becoming more and more necessary for me to understand and write code, so I’m learning as I go along and getting assistance from others.  

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