Buongiorno, mi sembra un ottimo esempio, a riprova che, chi si ritiene "non esperto" su una tecnologia, in realtà, se conosce il contesto al quale poterla applicare, pensa a nuovi casi d'uso e a come impiegarla per aumentare il valore di quel che ha fatto finora ;-)
P Da "nexa" [email protected] A "Guido Vetere" [email protected] Cc [email protected] Data Tue, 15 Oct 2024 07:28:04 +0200 Oggetto Re: [nexa] Large language models reduce public knowledge sharing on online Q&A platforms Volevo condividere con voi, che a differenza mia siete esperti del tema, come ho deciso di utilizzare ChatGPT e l'IA per la didattica. Ai miei corsi di laurea magistrale, quindi con 30/40 studenti, da sempre riesco a farli lavorare per task su un paper scientifico: 1. descrizione, 2. punti di forza, 3. punti di debolezza, 4. implicazioni applicative. Con queste indicazioni devono preparare un breve doc e un ppt da presentare in aula. Nel farlo, devono attingere ai temi del corso e alla letteratura. L'avvento di ChatGPT et similia cambia le regole del gioco. Ho quindi deciso di introdurre questi strumenti in modo esplicito nel corso: i 4 task di cui sopra vengono chiesti anche a ChatGPT e ad altri tools (da me), per ogni paper distribuito ai singoli gruppi di lavoro. Il risultato viene poi condiviso in anticipo con gli studenti e rappresenta il... 18/30, quindi la baseline. Condivido così in modo esplicito una base comune e loro devono dimostrare, come in effetti è, di apportare un valore aggiunto e specifico rispetto al machine learning. ciao fb Il giorno mar 15 ott 2024 alle ore 07:19 Guido Vetere <[email protected]> ha scritto: la spiegazione in questo caso è semplice: i programmatori non cercano più le soluzioni ai loro problemi su stackoverflow, perché le ottengono più facilmente dai LLM se ne discute anche su quella piattaforma [link] chi mette contenuto su stackoverflow, lo fa perché le soluzioni migliori vengono votate, e il ranking che uno sviluppatore ottiene su quella piattaforma è un'ottima referenza professionale venendo meno il meccanismo di rewarding, viene meno il motivo di fornire contenuti alla piattaforma per cui sì, gli LLM 'uccidono' alcuni business, ma caso per caso, in relazione a specifici business model: la generalizzazione è indebita non è chiaro se prosciugando la 'sorgente umana' delle soluzioni di programmazione, i co-programmatori automatici stanno in realtà segando il ramo sul quale sono seduti, o se riusciranno ad auto-alimentarsi, o impareranno in qualche misura a ragionare con la testa loro - almeno sugli if-then-else, perbacco! buona giornata, G. On Mon, 14 Oct 2024 at 23:57, Giacomo Tesio <[email protected]> wrote: Large language models (LLMs) are a potential substitute for human-generated data and knowledge resources. This substitution, however, can present a significant problem for the training data needed to develop future models if it leads to a reduction of human-generated content. In this work, we document a reduction in activity on Stack Overflow coinciding with the release of ChatGPT, a popular LLM. To test whether this reduction in activity is specific to the introduction of this LLM, we use counterfactuals involving similar human-generated knowledge resources that should not be affected by the introduction of ChatGPT to such extent. Within 6 months of ChatGPT’s release, activity on Stack Overflow decreased by 25% relative to its Russian and Chinese counterparts, where access to ChatGPT is limited, and to similar forums for mathematics, where ChatGPT is less capable. We interpret this estimate as a lower bound of the true impact of ChatGPT on Stack Overflow. The decline is larger for posts related to the most widely used programming languages. We find no significant change in post quality, measured by peer feedback, and observe similar decreases in content creation by more and less experienced users alike. Thus, LLMs are not only displacing duplicate, low-quality, or beginner-level content. Our findings suggest that the rapid adoption of LLMs reduces the production of public data needed to train them, with significant consequences. https://academic.oup.com/pnasnexus/article/3/9/pgae400/7754871 Com'era la favoletta che i LLM non competono sul mercato con i contenuti usati per programmarli statisticamente? Giacomo -- Professor of Economic Sociology CPS Department University of Torino https://unito.webex.com/meet/filippo.barbera NEW!!!! 2023 Le piazza vuote. Riprendiamo gli spazi della politica, Bari, Laterza
