I Large Language Models (LLMs) sono noti soprattutto per la loro capacità di generare testi scritti e altri contenuti in modo simile a quello umano. Ma l’utilità di questi algoritmi di intelligenza artificiale va ben oltre. I Large Language Models sono utilizzati in numerose applicazioni di scienza dei dati. La loro capacità di elaborare e interpretare grandi quantità di dati testuali li ha resi una parte indispensabile di molti flussi di lavoro di scienza dei dati.
La seconda learning session FOSSR, che si terrà in formato ibrido, in presenza (preferibilmente) a Roma, presso l’istituto CNR-ISTC, e online, promette un’analisi approfondita di come gli LLM stanno trasformando l’analisi dei dati.
La learning session su Data Analysis in the era of Large Language Models within FOSSR si articola su un programma di due giorni, dal 10 all’11 dicembre 2024.
Per iscriversi: https://l.cnr.it/fossr-learning-session-registration-form
Per ragioni legate al formato del corso e alla gestione del gruppo, la partecipazione alla sessione di apprendimento sarà limitata a un massimo di 25 partecipanti. Se il numero di iscrizioni supererà questo limite, verrà effettuata una selezione in base al background formativo/professionale relativo agli argomenti del corso, nonché alle motivazioni espresse nel modulo di iscrizione.
Il primo giorno, dalle 14:00 alle 18:00, i partecipanti saranno coinvolti in una serie di attività che adottano un approccio orientato all’apprendimento partecipativo. La sessione inizierà con un benvenuto e un’introduzione che spiegherà gli obiettivi e il formato dell’evento formativo di due giorni. Il docente introdurrà parole chiave importanti relative all’analisi dei dati e ai modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). Queste parole chiave getteranno le basi per la comprensione dei concetti fondamentali dell’analisi dei dati basata su LLM, con i relativi vantaggi e potenziali problemi. I partecipanti si divideranno in gruppi per raccogliere idee, definire concetti e discutere le sfide relative alle parole chiave assegnate sull’analisi dei dati basata su LLM. Questo esercizio favorirà la collaborazione e una comprensione più approfondita della terminologia. Ciascun gruppo presenterà quindi i propri risultati, condividendo approfondimenti sul significato, l’applicazione e le implicazioni delle parole chiave assegnate nel contesto dell’analisi dei dati con LLM. Successivamente, il docente fornirà approfondimenti teorici sui principi chiave dell’analisi dei dati, come l’ingegneria dei prompt, l’interpretabilità dei modelli e le considerazioni etiche, collegandoli alle idee condivise nelle discussioni di gruppo. La giornata si concluderà con una sessione di domande e risposte.
Il secondo giorno, dalle 10:00 alle 13:40, il docente introdurrà un esercizio sull’analisi dei dati che richiederà ai partecipanti di interagire con un LLM per trovare una soluzione. Di conseguenza, i partecipanti lavoreranno in gruppi per trovare la propria soluzione all’esercizio assegnato, utilizzando strumenti basati su LLM per analizzare un set di dati relativo al FOSSR. Infine, concluderemo con una discussione su come gli LLM stanno trasformando l’analisi dei dati con particolare attenzione alle impostazioni FOSSR e al potenziale che apportano a varie aree di ricerca. L’accento sarà posto sull’importanza di un uso responsabile e informato degli LLM da parte degli scienziati sociali.
L’obiettivo della learning session è fornire ai partecipanti una comprensione completa di come gli LLM possono essere applicati all’analisi dei dati. Attraverso un mix di approfondimenti teorici ed esercizi di gruppo, i partecipanti acquisiranno sia conoscenze concettuali che esperienza pratica, promuovendo un ambiente di apprendimento partecipativo e coinvolgente.
