Guide Lines
Carlo Mario Poli

Impatto dei Parametri di Campionamento sull’Output LLM

Utilizzando l’applicazione “Tool Didattico per LM Studio (V3)”, abbiamo condotto un esperimento per dimostrare come la modifica dei parametri di inferenza API, in particolare quelli che controllano il campionamento (temperature, top_p, presence_penalty, frequency_penalty), influenzi la natura della risposta generata da un LLM, mantenendo invariato il prompt di input.

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Guide Lines
Carlo Mario Poli

L’Influenza del System Prompt sul Comportamento dell’LLM

Durante l’interazione con un Large Language Model (LLM) eseguito localmente tramite LM Studio e un’interfaccia Streamlit personalizzata, abbiamo condotto un esperimento per osservare come le istruzioni fornite tramite il “System Prompt” (o “System Message”) influenzano la capacità del modello di rispondere a richieste specifiche nel “User Prompt” (o “User Message”).

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Guide Lines
Carlo Mario Poli

Il Ruolo dell’Intelligenza Artificiale nel Vibe Coding

Il vibe coding è un nuovo approccio in cui l’IA genera codice da comandi in linguaggio naturale. Semplifica la programmazione, rendendola accessibile anche ai non esperti. Ideale per prototipi rapidi, presenta vantaggi in efficienza, ma richiede attenzione a qualità e sicurezza.

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Case Studies
Mauro Defilippi

I dati per l’addestramento dei modelli linguistici: caratteristiche, utilizzo, disponibilità e limiti.

I sistemi di intelligenza artificiale basati sul machine learning hanno necessità di grandi quantità di dati per poter essere addestrati a svolgere le funzioni previste. In questo articolo esamineremo le caratteristiche di questi dati, l’utilizzo e il loro ruolo nell’addestramento dei modelli linguistici, le differenze tra dati di qualità alta

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Technology
Carlo Mario Poli

Perché i Modelli Open-Source Eccellono nel Retrieval: Una Prospettiva per il Retrieval Augmented Generation (RAG)

Sebbene i modelli proprietari siano leader in applicazioni generali, i sistemi open-source stanno conquistando un ruolo centrale nei task specifici di retrieval e embedding. Comprendere e sfruttare questi vantaggi può aiutare le aziende e i ricercatori a sviluppare sistemi di retrieval più efficaci, mantenendo una posizione di vantaggio in un

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Market Analysis
Carlo Mario Poli

L’Italia e l’Adozione Digitale: Un’Analisi Strutturata per Comprendere il Gap e le Prospettive Future

Dall’analisi emerge chiaramente che l’Italia ha bisogno di una strategia coesa e orientata al lungo termine, che unisca istituzioni, enti formativi e aziende sotto una visione comune. È fondamentale promuovere una cultura dell’innovazione, che spinga non solo verso l’adozione delle tecnologie avanzate ma anche verso la comprensione dei benefici concreti

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