Ora che il focus del costo di utilizzo dei modelli è sempre più stringente sui token, è importante capire cosa sono, come vengono calcolati e perché sono così cruciali per l’utilizzo efficiente dei modelli di linguaggio.

Computer vision, o visione artificiale: un ambito poco noto, ma che ha un ruolo molto importante nella vita quotidiana, e soprattutto in ambiti come la sicurezza, la robotica e il monitoraggio ambientale.

Capire il funzionamento dei parametri associati all’utilizzo di un modello linguistico è fondamentale per sfruttare al meglio le potenzialità dei più recenti LLM.

Benvenuti nell’era della GEO - Generative Engine Optimization! Prima parte (2096 caratteri)

Negli ultimi anni, l’adozione di modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) è cresciuta esponenzialmente, rivoluzionando il modo in cui interagiamo con la tecnologia.

Parlare di AI significa prendere una posizione politica. Inutile negarlo: le tecnologie che ruotano intorno al mondo dell’intelligenza artificiale stanno cambiando il nostro modo di vivere, lavorare e interagire con il mondo.

Nel campo della data science, ci sono molte applicazioni pratiche che possono aiutare le aziende a migliorare la loro strategia di business.

In un precedente articolo, abbiamo parlato di come Ollama gestisce la memoria durante il caricamento e l’esecuzione dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM).

Guardare dietro le quinte di come funzionano i modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) è fondamentale per comprendere le loro prestazioni e limitazioni, e uno degli aspetti più critici è la gestione della memoria, che influisce direttamente sulla velocità di risposta e sulla capacità del modello di mantenere il contesto durante una conversazione.

Parliamo di robot domestici, una forma di intelligenza artificiale che sta guadagnando sempre più attenzione negli ultimi anni.