Capire il funzionamento dei parametri associati all’utilizzo di un modello linguistico è fondamentale per sfruttare al meglio le potenzialità dei più recenti LLM. In questo articolo, esploreremo il modo in cui influenzano la generazione delle risposte da parte dei modelli di linguaggio, spiegando il funzionamento di max_tokens, temperature e top_p, e forniremo consigli su quando e come utilizzarli per ottenere i risultati desiderati.

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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. Tuttavia, l’uso di questi modelli spesso comporta preoccupazioni legate alla privacy, alla sicurezza e alla dipendenza da servizi cloud esterni. Ollama, una piattaforma che consente di eseguire LLM localmente, offre una soluzione interessante per affrontare queste sfide. In questo articolo, esploreremo come implementare Ollama su OpenShift, una piattaforma di containerizzazione basata su Kubernetes, per sfruttare i vantaggi dei LLM in un ambiente sicuro e controllato, insieme a OpenWeb UI, per una gestione semplificata dei modelli.

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. Ma con questo cambiamento arrivano anche questioni etiche e politiche che non possiamo ignorare.

Nel campo della data science, ci sono molte applicazioni pratiche che possono aiutare le aziende a migliorare la loro strategia di business. Una di queste applicazioni è quella che si chiama “churn prediction”, ovvero la previsione dei clienti che potrebbero abbandonare un servizio o prodotto.

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). Un aspetto cruciale di questa gestione è la quantizzazione del modello, una tecnica che consente di ridurre l’uso della memoria a discapito di una leggera perdita di precisione.

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. In questo articolo, esploreremo come Ollama, una piattaforma per l’esecuzione di LLM, gestisce la memoria e quali strategie utilizza per ottimizzare le prestazioni.

Parliamo di robot domestici, una forma di intelligenza artificiale che sta guadagnando sempre più attenzione negli ultimi anni. In particolare, ci concentreremo su Neo Home Robot, un robot domestico avanzato sviluppato da 1X Robotics, e sulle implicazioni etiche legate al suo utilizzo, in particolare per quanto riguarda la privacy e il controllo umano a distanza.

Nel mondo dello sviluppo software, la chiarezza della documentazione e la rapidità nella risoluzione di bug tramite debugging condiviso sono fattori chiave per il successo di qualsiasi progetto, soprattutto in team che operano su stack multipli e con ritmi di aggiornamento serrati.