Sciamano Digitale
Non incollare password nei prompt: perché evitarlo e cosa controllareNuovo!
Incollare password o testi riservati in chat AI o inviarli via API può comportare che quei dati vengano conservati e talvolta riutilizzati per l'addestramento dei modelli. Questo articolo spiega il rischio e indica i controlli pratici per ridurlo.
Scrivere i passaggi non è pensare: come funziona il chain-of-thoughtNuovo!
La tecnica "chain-of-thought" induce i modelli a generare spiegazioni passo passo e può aumentare la correttezza su problemi multi‑passo. Questo articolo spiega cosa significa la presenza di quei passaggi e come verificarne l'affidabilità.
Quando la confidenza del modello inganna: cos'è la miscalibrationNuovo!
Le percentuali di confidenza fornite dai modelli AI spesso non corrispondono alla probabilità reale di essere corretti: questo fenomeno si chiama miscalibration. L'articolo spiega il problema e offre indicazioni pratiche per verificare rapidamente l'affidabilità di una percentuale.
Perché le chat dimenticano le istruzioniNuovo!
Le chat tendono a dare più peso al testo recente: questo articolo spiega perché le istruzioni iniziali possono perdere influenza e suggerisce come ridurre il problema ripetendo o sintetizzando le regole vicino alla richiesta.
Una parola cambia tutto: come la formulazione del prompt influenza le risposte dei modelli istruitiNuovo!
Anche modelli instruction‑tuned possono rispondere in modo diverso se cambia una parola o il tono del prompt. Scopri perché accade e come eseguire micro‑test rapidi per valutare la stabilità dei tuoi prompt.
Quando la ricerca inganna l'AI: rischi dei sistemi RAG
I sistemi RAG possono rendere più convincenti risposte sbagliate se il materiale recuperato è errato. Scopri perché la presenza di un estratto non garantisce la verità e quali verifiche pratiche eseguire.
Verificare citazioni AI in due mosse
I modelli generativi possono produrre citazioni plausibili ma inventate. Questo articolo mostra un metodo pratico e rapido per capire se una citazione proposta da un'AI è verificabile e come procedere se non lo è.
Quando l'allineamento rifiuta risposte: capire il ruolo del RLHF
Il reinforcement learning da preferenze umane (RLHF) può spingere i modelli a rifiutare richieste ambigue o potenzialmente rischiose anche quando l'intento è innocuo. Questo articolo spiega perché accade, come riconoscerlo e quali passi pratici provare.
Tono sicuro, verità incerta: perché i modelli di linguaggio possono sembrare convincenti anche quando sbagliano
I modelli di linguaggio spesso rispondono con tono sicuro perché sono addestrati a prevedere il token successivo: la loro "fiducia" misura la probabilità linguistica, non la veridicità. Questo articolo spiega il fenomeno e suggerisce come ridurre il rischio di essere fuorviati.
Quando il pensiero rende persuasivi gli errori
La tecnica chain-of-thought chiede al modello di esplicitare i passaggi logici: può migliorare il ragionamento su problemi complessi, ma i passaggi intermedi possono rendere gli errori più convincenti. Scopri quando usare la catena di ragionamento e come verificarne i punti critici.