Inferenza
Fase in cui un modello già addestrato riceve input ed elabora una previsione o una risposta.
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51 risultati trovati
Instruction tuning
Addestramento successivo al pre-training che rende un modello più capace di seguire istruzioni e richieste esplicite.
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Intelligenza artificiale
Insieme di metodi e sistemi capaci di svolgere compiti associati all'intelligenza umana.
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Internet delle cose
Rete di oggetti fisici dotati di sensori e software capaci di scambiare dati.
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LLM (Large Language Model)
Modello linguistico di grandi dimensioni addestrato su vaste raccolte di dati per elaborare e generare testo, codice o altre sequenze.
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LLM-as-a-judge
Uso di un modello linguistico per valutare risposte prodotte da un altro modello secondo criteri dichiarati.
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Machine learning
Il machine learning e' un insieme di metodi che apprendono modelli dai dati.
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MCP (Model Context Protocol)
Protocollo aperto che standardizza il collegamento tra applicazioni AI e fonti di contesto, strumenti e prompt.
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Memoria persistente
Informazioni conservate fuori dal modello e recuperabili in elaborazioni o conversazioni successive.
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Modello linguistico
Sistema che apprende regolarità nelle sequenze e calcola probabilità sulle possibili continuazioni del linguaggio.
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Modello multimodale
Modello capace di elaborare più tipi di informazione, come testo, immagini, audio o video.
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Modello open-weight
Modello i cui pesi vengono distribuiti per permettere l’esecuzione o l’adattamento su infrastrutture proprie o di terzi.
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NIST AI RMF
Framework del NIST che aiuta le organizzazioni a governare, misurare e gestire i rischi dei sistemi di intelligenza artificiale.
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Orchestratore
Componente che coordina modelli, strumenti, contesto, stato, limiti e passaggi di un processo.
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Origin binding
Mantenimento del legame tra un’informazione e la sua fonte originale dopo sintesi, trasformazioni o passaggi di memoria.
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Perplexity
Metrica derivata dalla cross-entropy che indica quanto una sequenza sia prevedibile per un modello linguistico.
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Pesi del modello
Parametri numerici appresi durante l’addestramento che codificano le regolarità utilizzate dal modello.
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Pre-training
Fase iniziale di addestramento in cui un modello apprende regolarità da grandi quantità di dati.
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Predizione del token successivo
Meccanismo con cui un modello linguistico stima quali token possano seguire quelli già presenti nel contesto.
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Prompt di sistema
Istruzioni applicate dal sistema per definire comportamento e priorità generali prima della richiesta dell’utente.
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