@aitech@feddit.it<\/p>\n
In questi giorni \u00e8 difficile stare dietro a tutte le notizie su quanto succede nel mondo degli LLM, soprattutto se uno nella vita dovrebbe fare dell’altro. Torno sulla storia di DeepSeek per commentare questo articolo di Georg Zoeller<\/a>, che vede le cose da un punto di vista non solo tecnico ma economico.<\/p>\n Gi\u00e0 il titolo \u00e8 emblematico, anche se confesso che ho dovuto chiedere al mio socialino di nicchia che significasse “Chinese Quant”. (Sono gli analisti quantitativi: come penso sappiate DeepSeek \u00e8 un progetto collaterale di una societ\u00e0 di trading) Il punto chiave \u00e8 “The Greatest Growth Hack of All Times”, che \u00e8 ancora pi\u00f9 perfido della mia “bolla” ma ha in comune il fatto che tutta la pubblicit\u00e0 su queste AI \u00e8 stata montata ad arte solo per far crescere il valore delle azioni. Che significato ha per esempio che la capitalizzazione di borsa di Nvidia fosse arrivata a mille miliardi<\/b> di dollari, quasi la met\u00e0 del PIL italiano? (ok, non dovrei mischiare mele con pere, ma \u00e8 per dare un’idea). Col senno di poi avremmo dovuto accorgerci che il continuo cambio di nomi e acronimi, e lo stillicidio di prodotti lanciati e lasciati poi marcire perch\u00e9 c’era il nuovo sistema ancora pi\u00f9 potente, per non parlare dei consumi sempre pi\u00f9 esagerati significava che in realt\u00e0 l’unico piano che c’era era far crescere artificialmente<\/a> un mercato che non aveva nessuno sbocco reale, come ben sa chi ha provato a usare davvero in pratica questi sistemi e non solo a giocare con i chatbot. Il mantra era “solo i BigTech possono stare sul mercato delle AI”.<\/p>\n Zoeller continua presentando un sistema text-to-speech, Kokoro-82M<\/a>, il cui addestramento \u00e8 costato una cifra dell’ordine di 400$ e che d\u00e0 risultati “sufficientemente buoni in molti casi”. Dovrei chiedere ai miei vecchi amici di Loquendo che ne pensano. Chiaramente un sistema di questo tipo mina alla base i modelli di prezzo dei grandi text-to-speech aziendali. DeekSeek fa lo stesso: usa il sistema Chain-of-Thought Prompting<\/a> che OpenAI aveva ideato l’anno scorso per migliorare la sua capacit\u00e0 di “ragionamento”. (In due parole, il Chain-of-Thought prevede che la risposta sia generata come un processo dove viene costruita man mano, usando il testo generato per migliorare le previsioni su come continuare. La cosa non \u00e8 affatto stupida, anche noi umani facciamo cos\u00ec, e i risultati si vedono). Ma soprattutto DeepSeek nella sua versione R1 mostra che il fossato che le grandi societ\u00e0 avevano creato – vedi il mantra sopra – era facilmente superabile. Ok, non “facilmente” nel senso che lo puoi fare con il tuo Mac a casa (anche se spuntano gi\u00e0 i modelli distillati usando R1 che possono girare su una workstation appena un po’ carrozzata), ma che era alla portata di un’azienda di media grandezza come progetto collaterale. Inoltre il fatto che il modello (non i dati di training) sia stato rilasciato con la liberale licenza MIT d\u00e0 un duro colpo ai sistemi americani che formalmente partivano da Open Source (per avere manodopera gratuita) ma erano molto attenti a non pubblicare le loro<\/i> migliorie se non con un ritardo sufficiente a farli stare due o tre passi avanti. Ora non si potr\u00e0 pi\u00f9 fare nulla del genere. Se davvero il progetto open-r1<\/a> prender\u00e0 piede, anche il dataset sar\u00e0 davvero open source, e ne vedremo delle belle. <\/p>\n Per quanto riguarda le conclusioni dell’articolo, ho dei dubbi che l’EU rider\u00e0 per non essersi lanciata subito nella corsa alle AI ma si sia messa a legiferare (cosa che di per s\u00e9 non trovo sbagliata, eh. Ma non doveva essere l’unica), mentre sono pi\u00f9 d’accordo sul fatto che Nvidia alla fine non perder\u00e0 molto, perch\u00e9 la potenza di calcolo servir\u00e0 comunque. Lo stesso per la sua previsione che le allucinazioni non potranno essere eliminate semplicemente aggiungendo potenza di calcolo, e che il pendolo si sposter\u00e0 di nuovo su sistemi di ambito pi\u00f9 limitato ma pi\u00f9 facili da far funzionare bene. Ma la cosa pi\u00f9 importante \u00e8 quella che leggo tra le righe, quando Zoeller scrive del “fundamentally unsafe patters of using a single input for both data and instruction into LLMs”, che porta ai problemi di prompt injection nel bene (superare i blocchi inseriti per esempio in DeepSeek cambiando l’input o dando istruzioni particolari) e nel male (pensate a come si possono usare questi trucchi da parte degli scammer). Il tutto senza che almeno per quanto io veda qualcuno si stia preoccupando. Io non sono certo un esperto di intelligenza artificiale, ma vedo che le persone che danno davvero informazioni utili sono molto poche, e soprattutto manca un livello di mezzo non troppo tecnico per far capire le conseguenze di quello che succede. \u00c8 chiaro che \u00e8 pi\u00f9 facile guardarsi reel su reel di TikTok, ma se non si d\u00e0 la possibilit\u00e0 di farsi un’idea cosa si spera?<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Un punto di vista diverso sulla lotta tra 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