Inferenza dell’IA
Applicare un modello già addestrato agli input per ottenere un risultato.
Che cos’è l’inferenza dell’IA?
L’inferenza applica un modello addestrato agli input. Il risultato può essere previsione, classe o testo generato. Usa capacità apprese; un nuovo input non significa automaticamente altro addestramento. Secondo la struttura può avvenire localmente o su server, singolarmente o in lotti.
In un flusso prodotti inventato, un modello propone una categoria per una nuova foto. Questa è inferenza; adattare poi il modello con dati di addestramento appropriati sarebbe un’altra operazione. Il team stabilisce verifica e correzione della proposta incerta. Tempi, risorse e comportamento senza risultato fanno anche parte della pianificazione di quel passaggio.
Fonti
Termini correlati
- Apprendimento automaticoI modelli apprendono schemi dai dati e li applicano a nuovi input.
- Rete neuraleUn modello di nodi di calcolo collegati con parametri regolabili.
- Fine-tuningIl fine-tuning adatta un modello già addestrato con ulteriore addestramento. Fornire documenti attuali durante l’uso è un’altra operazione.
- Valutazione degli LLMLa valutazione degli LLM verifica risultati rispetto a compiti e criteri definiti. Un buon caso isolato non dimostra la qualità generale.
- 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.
Articoli sul tema
IA & automazione con ASES
Assistenti IA e processi automatizzati