Glossario

Modello fondazionale

Che cos’è Modello fondazionale?

Un modello fondazionale (foundation model) è un grande modello di IA preaddestrato su dati molto ampi e variegati, che si può poi usare per molti compiti diversi. Il termine è stato coniato all’Università di Stanford nel 2021. Esempi noti sono i grandi modelli linguistici come Claude o GPT, oltre ai modelli per immagini. Le aziende in genere costruiscono le proprie applicazioni su questi modelli invece di addestrarne di propri; il regolamento europeo sull’IA parla di modelli di IA per finalità generali.

Come aiuta KI.ordo

KI.ordo utilizza i modelli fondazionali della famiglia Claude di Anthropic (Haiku, Sonnet, Opus) e li adatta con istruzioni e le tue conoscenze, senza riaddestrarli.

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Termini correlati

Modello linguistico di grandi dimensioni (LLM)

Un modello linguistico di grandi dimensioni (Large Language Model, LLM) è una rete neurale addestrata su enormi quantità di testo, in grado quindi di comprendere e generare linguaggio. Funziona calcolando passo dopo passo il token successivo più probabile. Gli LLM scrivono, riassumono, traducono, rispondono a domande e generano codice; esempi noti sono Claude, GPT, Gemini e Llama. Senza accesso a fonti aggiornate conoscono solo ciò che era nei dati di addestramento.

Modelli linguistici
IA generativa
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Transfer learning (apprendimento per trasferimento)

Nel transfer learning un modello che ha già imparato un compito ampio e generale viene usato come punto di partenza per un compito nuovo e specifico. Invece di partire da zero, lo si adatta, ad esempio con il fine-tuning, usando relativamente pochi dati propri. Si risparmiano così calcolo e dati, ad esempio quando un modello generico per immagini deve imparare a riconoscere difetti di produzione nelle foto.

Machine learning
Addestramento
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Claude

Claude è una famiglia di modelli linguistici di grandi dimensioni dell'azienda statunitense di IA Anthropic. I modelli comprendono e scrivono testi in molte lingue, analizzano documenti, programmano e possono usare strumenti, ad esempio per ricerche o automazioni. Le famiglie più note sono Haiku, Sonnet e Opus, che si differenziano per velocità, costi e capacità. Anthropic pone particolare attenzione alla sicurezza e all'affidabilità del comportamento dei modelli.

Anthropic
modello linguistico
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IA generativa

L’IA generativa indica i sistemi di IA che creano contenuti nuovi, come testi, immagini, audio, video o codice, invece di limitarsi a ordinare o valutare dati esistenti. Si basa su modelli che apprendono schemi da grandi quantità di dati e li usano per produrre nuovi output plausibili. In azienda si usa ad esempio per bozze di email, riassunti, descrizioni di prodotto o idee visive. I risultati possono contenere errori e vanno verificati prima dell’uso.

Concetto base
Creazione di contenuti
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