In questa puntata, Alex Raccuglia esplora il mondo degli Large Language Models (LLM) e delle nuove tecnologie di elaborazione del linguaggio naturale. Attraverso un'analisi dettagliata delle strutture dati, prompt avanzati e delle sfide del parsing strutturato, l'episodio affronta le potenzialità e i limiti di questi strumenti, confrontando modelli costosi e più economici, e proponendo soluzioni innovative come SQR (Structured Query Responses). Un viaggio tra tecnologie, code, e riflessioni sul futuro dell'intelligenza artificiale, con un tono spontaneo e ironico. 🎤
Nessun intervistato o ospite specifico menzionato in questa puntata, solo approfondimenti di Alex Raccuglia.
**Brand, servizi e link menzionati:**
- **GPT-4**: Modello di AI di OpenAI, tra i più potenti disponibili sul mercato.
- **OpenAI**: Servizio di AI e modelli linguistici (https://openai.com)
- **Antropic (Opus)**: alternativa ai modelli OpenAI, con costi più elevati (https://www.anthropic.com).
- **Runtime Radio**: Podcast network che ospita Techno Pillz (https://runtime.radio).
- **Telegram group “tecnopilzrate”**: community per condividere pensieri e approfondimenti sui temi trattati (https://t.me/tecnopilzrate).
🤓 Se sei curioso di come Alex cerca di strutturare e ottimizzare i modelli di AI per estrarre dati utili e strutturati, questa puntata fa al caso tuo!
**Nota**: L'episodio è ricco di riflessioni tecniche, esempi pratici e digressioni personali di Alex, imbastite con umorismo e una buona dose di analisi critica.
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[00:32:31] Il riassunto di Sciatta GPT
TechnoPillz
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