Gli LLM sono attualmente addestrati su grandi quantità di dati e hanno capacità avanzate di ragionamento, ma presentano una serie di limiti strutturali che portano loro a generare informazioni inaccurate o fuorvianti, contribuendo maggiormente alla misinformazione. In un contesto globale di crescente misinformazione e disinformazione, o di eccessiva informazione che può manipolare la percezione della realtà, diventa cruciale il ruolo degli LLM nella vita dell'uomo e nel fact checking automatico.
ALLUCINAZIONI NEI LARGE LANGUAGE MODELS: ANALISI CRITICA E STRATEGIE DI MITIGAZIONE PER IL FACT CHECKING AUTOMATICO
VITALE, ANTONIO
2024/2025
Abstract
Gli LLM sono attualmente addestrati su grandi quantità di dati e hanno capacità avanzate di ragionamento, ma presentano una serie di limiti strutturali che portano loro a generare informazioni inaccurate o fuorvianti, contribuendo maggiormente alla misinformazione. In un contesto globale di crescente misinformazione e disinformazione, o di eccessiva informazione che può manipolare la percezione della realtà, diventa cruciale il ruolo degli LLM nella vita dell'uomo e nel fact checking automatico.File in questo prodotto:
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https://hdl.handle.net/20.500.14253/82167