IA generativa
L’IA generativa produce testi, immagini o codice. La qualità si valuta rispetto all’uso previsto e alle informazioni di partenza disponibili.
Generare nuovi contenuti per uno scopo
L’IA generativa comprende metodi che producono testi, immagini, audio o codice. L’uscita dipende, tra l’altro, dall’ingresso e dagli schemi appresi dal modello. Un modello linguistico è una forma; non tutte le applicazioni generative producono testo.
In un esempio fittizio, un sistema propone una descrizione partendo da dati di prodotto approvati. Se manca il materiale, un’aggiunta plausibile non va adottata come caratteristica confermata. La proposta viene confrontata con le informazioni di partenza.
La classificazione assegna invece, per esempio, un messaggio a una categoria predefinita. Non richiede necessariamente testo libero. Il metodo adatto dipende dal risultato voluto. Un contenuto generato non è nemmeno automaticamente corretto o pubblicabile senza ulteriori verifiche.
Fonti
Termini correlati
- Modello linguistico di grandi dimensioniUn LLM elabora il linguaggio tramite schemi appresi. Un testo scorrevole non dimostra correttezza né accesso ai dati aziendali aggiornati.
- PromptUn prompt è l’ingresso di un modello generativo. Una descrizione chiara del compito aiuta, ma non sostituisce collegamenti ai dati o permessi.
- Allucinazione dell’IAUn’allucinazione dell’IA è un contenuto plausibile ma falso o inventato. La scorrevolezza del linguaggio non ne dimostra la correttezza.
- Model cardLa model card documenta scopo, basi, condizioni di valutazione e limiti noti di una determinata versione di un modello di IA.
- Preparazione all’IALa preparazione all’IA riguarda i presupposti di un progetto: obiettivo, dati utilizzabili, competenze, responsabilità e gestione operativa.
- Context engineeringIl context engineering prepara le informazioni per ogni chiamata al modello: istruzioni, messaggi, fonti e stati attuali pertinenti.
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