Benvenuto nella categoria Intelligenza Artificiale del nostro blog! Esplora con noi il mondo affascinante e in continua evoluzione dell’AI, dalle sue fondamenta teoriche alle applicazioni pratiche che stanno trasformando il nostro quotidiano.
Troverai articoli approfonditi su:
Apprendimento automatico (Machine Learning): algoritmi, modelli predittivi e come le macchine imparano dai dati.
Apprendimento profondo (Deep Learning): reti neurali, architetture complesse e le loro incredibili capacità.
Elaborazione del linguaggio naturale (NLP): come le macchine comprendono e generano il linguaggio umano.
Visione artificiale (Computer Vision): riconoscimento di immagini, analisi video e l’intelligenza artificiale che “vede”.
Robotica intelligente: l’intersezione tra AI e robot, automazione e sistemi autonomi.
Etica e implicazioni sociali dell’AI: dibattiti, sfide e opportunità legate all’intelligenza artificiale.
Le ultime novità e tendenze: scopri le ricerche più recenti, le startup innovative e le applicazioni emergenti dell’AI.
Che tu sia un esperto del settore, un semplice curioso o un appassionato di tecnologia, questa categoria è la tua porta d’accesso per comprendere a fondo l’intelligenza artificiale e il suo impatto sul futuro. Buona lettura!
Nel 2025 il tuo primo colloquio è con un robot. I software ATS (Applicant Tracking System) leggono, analizzano e scartano oltre il 70% dei CV prima ancora che arrivino a un selezionatore umano. Ma se il sistema può essere addestrato… può anche essere aggirato. In questo articolo ti guiderò attraverso tutti i trucchi – bianchi, […]
vLLM (pronunciato “vee-LLM”) è un motore di inferenza e servizio per grandi modelli linguistici (LLM, come GPT, LLaMA, Mistral) ottimizzato per velocità e efficienza. Sviluppato dall’Università della California, Berkeley, sfrutta tecniche innovative per gestire in modo intelligente la memoria durante la generazione di testo, riducendo i costi computazionali e migliorando le prestazioni. Potenzialità di vLLM […]
I Large Language Models (LLM), come GPT-4, LLaMA o Gemini, utilizzano tecniche di inferenza per generare risposte coerenti e contestualmente rilevanti a partire da un input (prompt). A differenza dei tradizionali motori di inferenza basati su regole logiche, gli LLM operano attraverso modelli statistici e reti neurali profonde, sfruttando l’apprendimento automatico per simulare un ragionamento […]
L’addestramento di modelli di linguaggio (LLM) è un processo complesso che richiede risorse computazionali significative. Tuttavia, con Unsloth, è possibile ottimizzare il training riducendo i tempi e i costi senza sacrificare la qualità del modello. Unsloth è una libreria open-source progettata per accelerare l’addestramento di LLM come Llama, Mistral e altri, sfruttando tecniche avanzate di […]
Come abbiamo già accennato nel predecente articolo, i backend di Ollama si riferiscono ai componenti server-side che gestiscono il funzionamento dell’ecosistema Ollama, specializzato nell’esecuzione, gestione e distribuzione di modelli di linguaggio (LLM) localmente o su server. Vediamo ora come funzionano nel dettaglio e come configurarli: Architettura del Backend di Ollama Il backend di Ollama è […]
In ambito di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM, Large Language Models), RAG sta per Retrieval-Augmented Generation (Generazione Aumentata dal Recupero di Informazioni). Cos’è il RAG? Il RAG è una tecnica ibrida che combina: Come funziona? Vantaggi del RAG ✔ Migliora l’accuratezza – Riduce il rischio di “allucinazioni” (risposte inventate) fornendo dati verificati.✔ Aggiornabilità dinamica […]
I backend di Ollama si riferiscono ai componenti server-side che gestiscono il funzionamento dell’ecosistema Ollama, specializzato nell’esecuzione, gestione e distribuzione di modelli di linguaggio (LLM) localmente o su server. Ecco una spiegazione più dettagliata: Cosa fa il backend di Ollama? Esempi di Backend in Ollama Differenza tra Backend e Frontend Continua a seguirci se vuoi […]
Nel’ambito dei Large Language Models (LLM) come GPT-4, il “contesto” si riferisce alle informazioni che il modello tiene a mente durante una conversazione o un task per generare risposte coerenti e pertinenti. Cosa include il contesto? Perché è importante? Esempio pratico 🔹 Utente: “Chi ha scritto ‘1984’?”🔹 LLM: “George Orwell.”🔹 Utente: “In che anno è […]
La quantizzazione in un LLM (Large Language Model) è una tecnica di ottimizzazione che riduce la precisione dei numeri utilizzati per rappresentare i parametri del modello (pesi e attivazioni), allo scopo di diminuire la dimensione del modello e migliorare l’efficienza computazionale senza sacrificare eccessivamente le prestazioni. A cosa serve? Tipi di quantizzazione Esempio pratico Svantaggi […]
Nel panorama in continua espansione dell’intelligenza artificiale generativa, le soluzioni più diffuse — da OpenAI a Anthropic, passando per Google e Meta — si basano quasi tutte su infrastrutture cloud centralizzate. Questi servizi offrono potenza e flessibilità, ma spesso al costo di: Per chi sviluppa applicazioni verticali, ha esigenze di privacy, o semplicemente vuole sperimentare […]
Per favore disabilita il blocco della pubblicità per proseguire.
