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Modelli linguistici di grandi dimensioni

Per «Modelli linguistici di grandi dimensioni», definiamo l’ambito di applicazione a partire dall’obiettivo e dai vincoli, chiarendo in anticipo anche le condizioni in cui la tecnologia non deve essere usata. Non fissiamo in anticipo un modello o una piattaforma: separiamo dati, connessioni e monitoraggio, documentando le ragioni delle scelte.

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Tecnologie di AI generativa

Modelli linguistici di grandi dimensioni

Per «Modelli linguistici di grandi dimensioni», definiamo l’ambito di applicazione a partire dall’obiettivo e dai vincoli, chiarendo in anticipo anche le condizioni in cui la tecnologia non deve essere usata. Non fissiamo in anticipo un modello o una piattaforma: separiamo dati, connessioni e monitoraggio, documentando le ragioni delle scelte.

Ambito di applicazione

Per «Modelli linguistici di grandi dimensioni», definiamo l’ambito di applicazione a partire dall’obiettivo e dai vincoli, chiarendo in anticipo anche le condizioni in cui la tecnologia non deve essere usata.

  1. Decisioni di progettazione
  2. Metodo di verifica
  3. Verifiche durante la gestione
  4. Giudizio umano
  5. Pagine correlate

Decisioni di progettazione

Per «Modelli linguistici di grandi dimensioni», non fissiamo in anticipo un modello o una piattaforma: separiamo dati, connessioni e monitoraggio, documentando le ragioni delle scelte.

Metodo di verifica

Per «Modelli linguistici di grandi dimensioni», predisponiamo input e criteri riproducibili e verifichiamo il comportamento includendo anche i casi di errore.

Verifiche durante la gestione

Per «Modelli linguistici di grandi dimensioni», seguiamo la cronologia delle modifiche, le variazioni della qualità e l’utilizzo, prevedendo un percorso di ripristino quando necessario.

Giudizio umano

Per «Modelli linguistici di grandi dimensioni», le decisioni importanti non vengono affidate unicamente all’automazione: definiamo responsabili e punti di verifica umana.

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