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Glossario

Specialista di controllo qualità dell'IA

Che cos’è Specialista di controllo qualità dell'IA?

Uno specialista di controllo qualità dell'IA verifica che le applicazioni di IA funzionino in modo affidabile, corretto e appropriato. Il ruolo comprende domande di test e benchmark, il confronto tra modelli, l'analisi delle valutazioni degli utenti e l'individuazione di allucinazioni e peggioramenti nel tempo. Ad esempio, prima di passare a un nuovo modello si fanno rispondere entrambi i modelli a 50 richieste tipiche dei clienti e si confrontano secondo criteri fissi.

Come aiuta KI.ordo

In KI.ordo il modello «Confrontare modelli (benchmark)» e le valutazioni 👍/👎 delle risposte supportano questo lavoro; le valutazioni servono a migliorare conoscenze e istruzioni, non ad addestrare modelli.

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Termini correlati

Benchmarking

Nell'IA il benchmarking è il confronto sistematico di modelli o sistemi in base a compiti e criteri prestabiliti. I benchmark pubblici misurano ad esempio conoscenze generali, ragionamento o capacità di programmazione; per l'uso pratico contano però soprattutto casi di prova tratti dal proprio lavoro quotidiano. Si confrontano di solito correttezza, completezza, tempi di risposta e costi. Così si può decidere se un modello più piccolo ed economico basta per un compito.

  • Confronto modelli
  • Valutazione
  • +1
Modello

Allucinazione

Si parla di allucinazione quando un modello di IA produce un output convincente ma errato o del tutto inventato, ad esempio una sentenza inesistente, un numero sbagliato o una fonte fittizia. La causa: i modelli linguistici generano formulazioni probabili, non consultano automaticamente i fatti. Il rischio diminuisce se le risposte si basano su fonti verificate, se vengono indicati i riferimenti e se le persone controllano i risultati importanti.

  • Modelli linguistici
  • Affidabilità
  • +1
Modello

Accuratezza e stabilità dei modelli di IA

L’accuratezza indica quanto spesso un modello di IA fornisce risultati corretti; la stabilità, quanto queste prestazioni restano affidabili con input leggermente diversi, nuovi dati o nel tempo. Un modello può essere molto accurato nei test e tuttavia instabile, se basta riformulare una domanda per ottenere un’altra risposta. Per l’uso reale entrambe le proprietà si verificano con casi di test fissi, validazione incrociata e monitoraggio continuo.

  • Qualità del modello
  • Robustezza
  • +1

Deriva del modello (model drift)

Il model drift è il progressivo calo della qualità predittiva di un modello in esercizio, perché la realtà cambia rispetto ai dati di addestramento. Si distinguono i cambiamenti nei dati in ingresso (data drift) e quelli nella relazione tra input e risultato (concept drift). Esempio: un modello antifrode non riconosce nuovi schemi di frode. I rimedi sono il monitoraggio continuo delle metriche e il riaddestramento periodico.

  • MLOps
  • qualità del modello
  • +1