I Large Language Models (LLM) hanno visto notevoli progressi negli ultimi anni. Modelli come GPT-4, Gemini di Google e Claude 3 stanno stabilendo nuovi standard in termini di capacità e...
Man mano che i modelli di trasformatori crescono in dimensioni e complessità, devono affrontare sfide significative in termini di efficienza computazionale e utilizzo della memoria, in particolare quando si tratta di sequenze lunghe....
La capacità di generare risorse digitali 3D da istruzioni di testo rappresenta uno degli sviluppi recenti più interessanti nell'intelligenza artificiale e nella grafica computerizzata. Poiché il 3D...
I Large Language Models (LLM) sono strumenti potenti non solo per generare testo simile a quello umano, ma anche per creare dati sintetici di alta qualità. Questa capacità sta cambiando il modo in cui...
Gemma 2 si basa sul suo predecessore, offrendo prestazioni ed efficienza migliorate, insieme a una suite di caratteristiche innovative che lo rendono particolarmente interessante sia per la ricerca...
Gli incorporamenti di codice rappresentano un modo trasformativo per rappresentare frammenti di codice come vettori densi in uno spazio continuo. Questi incorporamenti catturano le relazioni semantiche e funzionali tra...
Gli LLM come GPT-3, GPT-4 e la loro controparte open source spesso hanno difficoltà a recuperare informazioni aggiornate e talvolta possono generare allucinazioni o informazioni errate. La Retrieval-Augmented Generation (RAG) è...
Machine Learning Operations (MLOps) è un insieme di pratiche e principi che mirano a unificare i processi di sviluppo, implementazione e mantenimento di modelli di machine learning in...
Il campo dell'intelligenza artificiale (AI) ha assistito a notevoli progressi negli ultimi anni e al centro di esso si trova la potente combinazione di elaborazione grafica...
I Large Language Models (LLM) sono in grado di comprendere e generare testo simile a quello umano, rendendoli preziosi per un'ampia gamma di applicazioni, come chatbot, generazione di contenuti,...
Nel mondo dell'Intelligenza Artificiale (AI) e del Machine Learning (ML), sono emersi nuovi professionisti, colmando il divario tra algoritmi all'avanguardia e implementazione nel mondo reale. Incontra il...
Introduzione agli autoencoder Gli autoencoder sono una classe di reti neurali che mirano ad apprendere rappresentazioni efficienti dei dati di input codificandoli e quindi ricostruendoli. Essi...
Poiché le capacità dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) continuano ad espandersi, lo sviluppo di robusti sistemi di intelligenza artificiale che sfruttano il loro potenziale è diventato sempre più complesso. Gli approcci convenzionali spesso...
Poiché il mondo è sempre più guidato dai dati, la domanda di tecnologie di ricerca accurate ed efficienti non è mai stata così alta. I motori di ricerca tradizionali, sebbene potenti, spesso faticano a...
Dopo mesi di attesa, il team Qwen di Alibaba ha finalmente presentato Qwen2, la prossima evoluzione della loro potente serie di modelli linguistici. Qwen2 rappresenta un salto significativo...