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.
concetto base37Visite
Intelligenza artificiale
Insieme di metodi e sistemi capaci di svolgere compiti associati all'intelligenza umana.
tecnologia base40Visite
Internet delle cose
Rete di oggetti fisici dotati di sensori e software capaci di scambiare dati.
acronimo base39Visite
LLM (Large Language Model)
Modello linguistico di grandi dimensioni addestrato su vaste raccolte di dati per elaborare e generare testo, codice o altre sequenze.
concetto base36Visite
LLM-as-a-judge
Uso di un modello linguistico per valutare risposte prodotte da un altro modello secondo criteri dichiarati.
concetto base35Visite
Machine learning
Il machine learning e' un insieme di metodi che apprendono modelli dai dati.
concetto intermedio41Visite
MCP (Model Context Protocol)
Protocollo aperto che standardizza il collegamento tra applicazioni AI e fonti di contesto, strumenti e prompt.
concetto base34Visite
Memoria persistente
Informazioni conservate fuori dal modello e recuperabili in elaborazioni o conversazioni successive.
concetto base35Visite
Modello linguistico
Sistema che apprende regolarità nelle sequenze e calcola probabilità sulle possibili continuazioni del linguaggio.
concetto base35Visite
Modello multimodale
Modello capace di elaborare più tipi di informazione, come testo, immagini, audio o video.
concetto base36Visite
Modello open-weight
Modello i cui pesi vengono distribuiti per permettere l’esecuzione o l’adattamento su infrastrutture proprie o di terzi.
concetto base34Visite
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.
concetto base39Visite
Origin binding
Mantenimento del legame tra un’informazione e la sua fonte originale dopo sintesi, trasformazioni o passaggi di memoria.
concetto base33Visite
Perplexity
Metrica derivata dalla cross-entropy che indica quanto una sequenza sia prevedibile per un modello linguistico.
concetto base37Visite
Pesi del modello
Parametri numerici appresi durante l’addestramento che codificano le regolarità utilizzate dal modello.
concetto base34Visite
Pre-training
Fase iniziale di addestramento in cui un modello apprende regolarità da grandi quantità di dati.
concetto base35Visite
Predizione del token successivo
Meccanismo con cui un modello linguistico stima quali token possano seguire quelli già presenti nel contesto.
concetto base35Visite
Prompt di sistema
Istruzioni applicate dal sistema per definire comportamento e priorità generali prima della richiesta dell’utente.
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