L’IA ha rivoluzionato il mondo come lo conosciamo, e al centro di questa rivoluzione tecnologica c’è ChatGPT, uno strumento potente che ha portato una consapevolezza diffusa e ha accelerato l’adozione dell’IA. Tuttavia, c’è molto di più nell’IA oltre all’IA generativa e ai modelli di linguaggio estesi. Esploriamo i diversi percorsi che l’IA può intraprendere per fornire valore alle imprese.
L’IA generativa, alimentata da modelli di lingua estesi come ChatGPT, è all’avanguardia della tecnologia. Può trasformare le proposte in nuovi contenuti ed è risultata preziosa per i professionisti del knowledge management, i creativi e le operazioni aziendali. Tuttavia, ha anche dei lati negativi, in quanto può produrre risultati imprevedibili e talvolta fabbricare informazioni.
L’IA del deep learning, sebbene simile nell’architettura delle reti neurali all’IA generativa, si concentra sulla fornitura di applicazioni intelligenti per la traduzione, la trascrizione vocale, il monitoraggio della sicurezza informatica e l’automazione. Estrae il significato dai dati non strutturati ma manca delle capacità generative di ChatGPT. Inoltre, il comportamento del suo modello può essere a volte difficile da spiegare, rendendolo un po’ una “scatola nera”.
D’altra parte, il machine learning classico, con i suoi metodi algoritmici e statistici, è il fondamento del riconoscimento di pattern, dell’intelligenza aziendale e delle decisioni basate su regole. Eccelle nella classificazione, nell’individuazione di pattern e nella previsione dei risultati da insiemi di dati più piccoli. Tuttavia, la sua precisione può essere inferiore rispetto ad altri approcci di IA e non è adatto per gestire dati non strutturati.
Ora, esploriamo cinque diversi modi per mettere l’IA al lavoro, classificandoli dal più semplice al più impegnativo:
1. Utilizzare le capacità di IA già integrate nelle applicazioni attualmente in uso. I principali fornitori di software come Adobe, Microsoft e Salesforce integrano l’IA nei loro strumenti, offrendo una soluzione conveniente.
2. Abbracciare piattaforme di IA come servizio che forniscono soluzioni specializzate per specifiche industrie o compiti. Queste piattaforme offrono la comodità di opzioni di pagamento basate sul consumo che possono scalare rapidamente.
3. Creare un flusso di lavoro personalizzato accedendo a un’IA generativa di classe mondiale tramite un’API. Ciò consente di integrare servizi di IA nelle proprie applicazioni e servizi.
4. Riaddestrare e ottimizzare i modelli esistenti su insiemi di dati specifici per creare modelli più piccoli e raffinati che siano convenienti e producano risultati accurati.
5. Sebbene l’addestramento di un proprio grande modello di lingua possa non essere fattibile per la maggior parte delle organizzazioni a causa dei costi immensi e del tempo richiesto, sfruttare modelli proprietari o open-source disponibili pubblicamente può comunque portare significativi vantaggi.
Quando si tratta di scegliere l’infrastruttura giusta per l’IA, fattori come il tipo di IA, l’applicazione e il modo in cui sarà utilizzata svolgono un ruolo cruciale. Abbinare i carichi di lavoro di IA a hardware e modelli adatti migliora l’efficienza e riduce i requisiti di potenza di calcolo.
In definitiva, il successo dell’implementazione dell’IA risiede nelle scelte corrette. Comprendere quale approccio di IA è più adatto alle proprie esigenze, abbinare modelli a specifiche applicazioni e utilizzare saggiamente le risorse di calcolo. Iniziare con piccoli passi, celebrare i successi e cercare il supporto delle comunità open-source e delle aziende tecnologiche sono anche fattori chiave nel percorso verso l’integrazione efficace dell’IA nell’azienda.
Informazioni su Intel:
Intel svolge un ruolo fondamentale nell’accelerare le applicazioni di IA con le sue soluzioni hardware e software. Queste soluzioni alimentano l’addestramento, l’inferenza e le applicazioni di IA su varie piattaforme.
Informazioni su Dell:
Dell Technologies offre una gamma completa di servizi professionali e tecnologie innovative per accelerare il percorso di IA dal potenziale al successo comprovato. Con una vasta rete di partner, Dell fornisce il supporto necessario per integrare in modo efficace le soluzioni di IA.
FAQ:
1. Cos’è ChatGPT?
ChatGPT è uno strumento potente alimentato da IA generativa e grandi modelli di linguaggio. Può trasformare le proposte in nuovi contenuti ed è risultato prezioso per i professionisti del knowledge management, i creativi e le operazioni aziendali.
2. Quali sono gli svantaggi dell’IA generativa?
L’IA generativa, come ChatGPT, può produrre risultati imprevedibili e talvolta fabbricare informazioni.
3. Cos’è l’IA del deep learning?
L’IA del deep learning si concentra sulla fornitura di applicazioni intelligenti per la traduzione, la trascrizione vocale, il monitoraggio della sicurezza informatica e l’automazione. Estrae il significato dai dati non strutturati ma manca delle capacità generative di ChatGPT.
4. Quali sono i vantaggi del machine learning classico?
Il machine learning classico, con i suoi metodi algoritmici e statistici, eccelle nella classificazione, nell’individuazione di pattern e nella previsione dei risultati da insiemi di dati più piccoli. È il fondamento del riconoscimento di pattern, dell’intelligenza aziendale e delle decisioni basate su regole.
5. Quali sono i cinque diversi modi per mettere l’IA al lavoro, classificati dal più semplice al più impegnativo?
– Utilizzare le capacità di IA integrate nelle applicazioni attuali.
– Abbracciare le piattaforme di IA come servizio che forniscono soluzioni specializzate di IA.
– Creare un flusso di lavoro personalizzato accedendo a un’IA generativa di classe mondiale tramite un’API.
– Riaddestrare e ottimizzare i modelli esistenti su insiemi di dati specifici.
– Sfruttare modelli proprietari o open-source disponibili pubblicamente.
6. Quali fattori devono essere considerati quando si sceglie l’infrastruttura giusta per l’IA?
Fattori come il tipo di IA, l’applicazione e il modo in cui sarà utilizzata svolgono un ruolo cruciale. Abbinare i carichi di lavoro di IA a hardware e modelli adatti migliora l’efficienza e riduce i requisiti di potenza di calcolo.
Termini Chiave:
– IA: Intelligenza Artificiale
– LLMs: Large Language Models (Grandi Modelli di Linguaggio)
– API: Interfaccia di Programmazione delle Applicazioni
Link Correlati:
– Intel AI
– Dell AI
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