I vantaggi dell'intelligenza artificiale (IA)

L'intelligenza artificiale generativa crea nuovi contenuti usando i modelli di deep learning.

L'apprendimento automatico, in inglese machine learning (ML), insegna ai computer a identificare gli schemi ed eseguire analisi predittive.

La tecnica di deep learning elabora i dati mediante algoritmi modellati sui processi di apprendimento del cervello umano.

Un modello fondativo è una particolare tipologia di modello di machine learning (ML) che viene addestrato per eseguire una specifica serie di attività.

I modelli linguistici di grandi dimensioni, in inglese Large Language Model (LLM), comprendono e generano il linguaggio umano.

Un'infrastruttura di IA rende più efficiente il lavoro dei data scientist e degli sviluppatori.

Le operazioni di machine learning, conosciute anche come MLOps, integrano i modelli di machine learning nei processi di sviluppo software.

Le operazioni di intelligenza artificiale, dette anche AIOps, sfruttano l'intelligenza artificiale per migliorare o sostituire parzialmente una serie di attività e processi operativi IT.

L'intelligenza artificiale e il machine learning offrono vantaggi a svariati settori, in una serie di applicazioni diverse.

Nel settore sanitario, l'intelligenza artificiale può servire agli operatori delle bioscienze, ai prestatori di servizi sanitari e ai contribuenti.

I provider di servizi utilizzano l'IA per superare le complessità delle reti, le inefficienze operative e la competitività del mercato.

L'intelligenza artificiale può migliorare il servizio clienti e l'efficienza operativa degli istituti bancari.

Con l'Edge AI i dispositivi prendono decisioni più intelligenti in meno tempo.

LLMOps gestisce e automatizza il ciclo di vita dei modelli LLM.

Una piattaforma di IA è una raccolta di tecnologie utili per sviluppare, addestrare ed eseguire i modelli di apprendimento automatico.

InstructLab è un progetto open source che ha la finalità di migliorare i modelli LLM.

La retrieval augmented generation (RAG) è una tecnica di intelligenza artificiale che collega un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) con nuove risorse esterne per migliorare l'accuratezza dell'output.

Le applicazioni intelligenti utilizzano l'IA per migliorare il flusso di lavoro umano.

RAG e fine tuning hanno entrambi l'obiettivo di migliorare gli LLM, ma per farlo utilizzano metodi diversi. La RAG evita di alterare il modello, mentre il fine tuning richiede l'adeguamento dei parametri.

Granite è una serie di LLM creata da IBM per le applicazioni aziendali che supportano gli scenari di utilizzo dell'IA gen come linguaggio e codice.

Un agente di IA (o Agentic AI) è un software progettato per interagire con dati e strumenti in modo tale da richiedere il minimo intervento da parte dell'utente.

Confronta l'IA predittiva e l'IA gen per scoprire quale opzione è più adatta ai tuoi scenari di utilizzo dell'intelligenza artificiale.

Sia gli LLM che gli SLM (modelli linguistici di piccole dimensioni) sono tipi di sistemi di intelligenza artificiale addestrati a interpretare il linguaggio umano, compresi i linguaggi di programmazione.

L'inferenza IA è il momento in cui un modello di IA fornisce una risposta basata sui dati.

vLLM è una libreria di codice open source che consente ai modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) di eseguire calcoli in modo più efficiente e su larga scala.

Sia LoRA che QLoRA sono tecniche per l'ottimizzazione efficiente degli LLM, ma si differenziano fra loro per il modo in cui operano sui modelli e utilizzano lo storage.

Il fine tuning efficiente dei parametri (PEFT) consiste in un insieme di tecniche grazie alle quali è possibile ottimizzare solo una parte dei parametri di un LLM e quindi risparmiare risorse.