AI FONDAMENTALI

Zero-Shot Learning

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Definizione

Lo zero-shot learning e la capacita di un modello AI di svolgere un compito senza aver mai visto esempi specifici di quel compito. Si fornisce solo una descrizione testuale di cosa fare. I modelli moderni come Claude e GPT-4 eccellono nello zero-shot, rendendo possibile usare l'AI per nuovi compiti aziendali semplicemente descrivendo cosa serve.

Termini correlati

AI Fondamentali

Few-Shot Learning

Il few-shot learning e una tecnica in cui si forniscono al modello AI alcuni esempi del compito desiderato direttamente nel prompt. Per esempio, mostrando 3 email classificate come 'urgente' o 'normale', il modello impara il pattern e classifica le email successive. E un modo rapido e pratico per personalizzare l'AI senza necessita di fine-tuning.

AI Fondamentali

Prompt

Il prompt e l'istruzione o la domanda che si fornisce a un modello AI per ottenere una risposta. La qualita del prompt determina in larga misura la qualita dell'output. Scrivere prompt efficaci (prompt engineering) e una competenza chiave per sfruttare al meglio gli strumenti AI in azienda, dalla generazione di report alla creazione di contenuti.

Machine Learning

Transfer Learning

Il transfer learning e la tecnica di riutilizzare un modello addestrato su un compito per risolverne un altro correlato. Invece di partire da zero, si parte da un modello che ha gia imparato pattern generali e lo si adatta al proprio caso specifico. E il motivo per cui le PMI possono ottenere risultati eccellenti con l'AI anche con pochi dati proprietari.

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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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