AI FONDAMENTALI

Inferenza

AI Fondamentali

Definizione

L'inferenza e il processo con cui un modello AI gia addestrato produce previsioni o risposte a partire da nuovi dati. Mentre l'addestramento avviene una volta (ed e costoso), l'inferenza avviene ogni volta che usi il modello. I costi operativi dell'AI dipendono principalmente dall'inferenza: per questo ottimizzare la velocita e il costo di inferenza e cruciale per le PMI.

Termini correlati

AI Fondamentali

Training (Addestramento)

Il training e la fase in cui un modello AI impara dai dati, regolando i propri parametri per migliorare le prestazioni su un compito specifico. Puo richiedere enormi risorse computazionali e grandi quantita di dati. Le PMI raramente addestrano modelli da zero: usano modelli pre-addestrati tramite fine-tuning o prompt engineering, riducendo drasticamente costi e tempi.

Machine Learning

Model Serving

Il model serving e il processo di rendere un modello ML disponibile per l'uso in produzione tramite API o servizi web. Include la gestione del carico, la scalabilita, il monitoraggio delle latenze e la gestione delle versioni. Piattaforme come AWS SageMaker, Google Vertex AI e soluzioni open source rendono il deployment accessibile anche alle PMI.

AI Fondamentali

Token

Un token e l'unita base di testo elaborata dai modelli linguistici. Puo corrispondere a una parola, una parte di parola o un carattere di punteggiatura. Per esempio, 'automazione' potrebbe essere un singolo token, mentre 'automatizzazione' potrebbe essere suddiviso in piu token. Il costo dei servizi AI e spesso calcolato in base al numero di token elaborati.

ESPLORA

Altri termini in AI Fondamentali

Intelligenza Artificiale

L'intelligenza artificiale e la disciplina informatica che sviluppa sistemi capaci di svolgere compiti che normalmente richiedono intelligenza umana: comprendere il linguaggio, riconoscere immagini, prendere decisioni. Per le PMI italiane, l'AI rappresenta un'opportunita concreta per automatizzare processi ripetitivi e ottenere vantaggi competitivi misurabili.

Machine Learning

Il machine learning e un sottocampo dell'AI in cui i sistemi imparano automaticamente dai dati senza essere programmati esplicitamente per ogni scenario. Gli algoritmi di ML analizzano pattern nei dati storici per fare previsioni su dati nuovi. Nella pratica aziendale, si usa per prevedere la domanda, classificare documenti e ottimizzare processi produttivi.

Deep Learning

Il deep learning e una tecnica avanzata di machine learning che utilizza reti neurali con molti strati (da qui 'deep') per apprendere rappresentazioni complesse dei dati. E alla base dei moderni sistemi di riconoscimento vocale, traduzione automatica e generazione di testo. Richiede grandi quantita di dati ma produce risultati straordinariamente accurati.

Rete Neurale

Una rete neurale artificiale e un modello computazionale ispirato al funzionamento del cervello umano, composto da nodi (neuroni) organizzati in strati interconnessi. Ogni connessione ha un peso che viene regolato durante l'addestramento. Le reti neurali sono alla base di quasi tutti i sistemi AI moderni, dal riconoscimento immagini alla generazione di testo.

Modello Linguistico

Un modello linguistico e un sistema AI addestrato su enormi quantita di testo per comprendere e generare linguaggio naturale. I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) come GPT e Claude possono scrivere testi, rispondere a domande, tradurre e ragionare su problemi complessi. Per le aziende, rappresentano assistenti versatili per qualsiasi compito basato sul testo.

GPT

GPT (Generative Pre-trained Transformer) e l'architettura alla base di ChatGPT, sviluppata da OpenAI. E un modello linguistico pre-addestrato su vasti corpora di testo che puo essere usato per generare contenuti, rispondere a domande e svolgere compiti testuali complessi. GPT-4 e le versioni successive hanno dimostrato capacita di ragionamento sempre piu avanzate.

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