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Solution Engineer in Zenita Group e autore di Basi di AI. Oltre 24 anni di esperienza in infrastrutture ICT, networking, Unified Communication, software, automazione e intelligenza artificiale.
Il Transformer è un’architettura di rete neurale progettata per elaborare sequenze usando soprattutto il meccanismo di attenzione. È alla base di gran parte dei moderni modelli linguistici e di molti sistemi multimodali. Spiegazione pratica con funzionamento, esempi, limiti, confronti e FAQ.
Un’allucinazione è un output generato con sicurezza apparente ma non supportato da fatti, fonti o dati disponibili. Può riguardare nomi, numeri, citazioni, eventi, codice o relazioni causali. Spiegazione pratica con funzionamento, esempi, limiti, confronti e FAQ.
La context window stabilisce quante informazioni un modello AI può elaborare insieme. Scopri come influisce su qualità, costi, VRAM, RAG e Ollama.
La quantizzazione riduce memoria e requisiti dei modelli AI. Guida pratica a Q4, Q5, Q8, GGUF, RAM, VRAM, qualità e scelta per Ollama.
Cos’è l’inference AI e come misurare TTFT, token al secondo, latenza, throughput, RAM e VRAM su Ollama e sistemi locali.
Il training è il processo con cui un modello modifica i propri parametri per ridurre l’errore su esempi o obiettivi definiti. Nel caso dei modelli generativi può includere pre-addestramento, adattamento e allineamento. Spiegazione pratica con funzionamento, esempi, limiti, confronti e FAQ.
Un vector database memorizza e indicizza vettori ad alta dimensionalità per cercare rapidamente gli elementi più simili a una query. Conserva spesso anche testo originale, identificatori e metadati. Spiegazione pratica con funzionamento, esempi, limiti, confronti e FAQ.
Un agente AI è un sistema che usa un modello per decidere una sequenza di passi verso un obiettivo, mantenere uno stato e richiamare strumenti. Il grado di autonomia può variare da una scelta limitata a processi articolati. Spiegazione pratica con funzionamento, esempi, limiti, confronti e FAQ.
Come funziona il tool calling, come definire funzioni e schemi, collegare dati e azioni e applicare permessi, approvazioni e audit.
Un sistema multimodale può ricevere, mettere in relazione o generare più tipi di contenuto, come testo, immagini, audio e video. Non significa necessariamente che gestisca ogni modalità con la stessa qualità. Spiegazione pratica con funzionamento, esempi, limiti, confronti e FAQ.
Open weights indica un modello con pesi scaricabili. Ecco che cosa significa e perché non equivale automaticamente a open source.
LoRA permette di specializzare un modello addestrando piccoli adapter. Guida pratica a QLoRA, dataset, parametri, valutazione e uso con Ollama.
