20 Strategie per il miglioramento dell'IA & Esempi

I modelli di IA richiedono un miglioramento continuo poiché i dati, il comportamento degli utenti e le condizioni del mondo reale evolvono. Anche i modelli con buone prestazioni possono subire deriva quando i pattern appresi non corrispondono più agli input attuali, portando a una riduzione dell'accuratezza e a previsioni inaffidabili.

I cambiamenti nelle normative, nei requisiti di prodotto o nelle aspettative dei clienti possono anche introdurre nuovi vincoli che i modelli esistenti non sono stati progettati per gestire.

Mantenere la qualità del modello, quindi, implica rafforzare sia i dati che supportano il modello sia gli algoritmi che ne determinano il comportamento, garantendo che i sistemi rimangano allineati ai requisiti attuali piuttosto che a presupposti obsoleti.

Esplora le strategie chiave, tra cui alimentazione dei dati, dati e miglioramento dell'algoritmo, e leggi di scalabilità dell'IA che garantiranno che i tuoi modelli di IA rimangano rilevanti e pratici.

I migliori 20 modi per migliorare il tuo modello di IA

Abbiamo spiegato i metodi per migliorare il tuo modello di IA in 4 diverse categorie:

Alimentare più dati

Aggiungere nuovi e aggiornati dati è uno dei metodi più comuni ed efficaci per migliorare l'accuratezza del tuo modello di machine learning. La ricerca ha mostrato una correlazione positiva tra la dimensione del dataset e l'accuratezza del modello di IA.¹

Pertanto, espandere il dataset utilizzato per il riaddestramento del modello può essere un modo efficace per migliorare i modelli di IA/ML. Assicurati che i dati cambino in base all'ambiente in cui vengono distribuiti. È inoltre essenziale aderire a corrette pratiche di garanzia della qualità nella raccolta dei dati.

1. Raccolta dei dati

Raccolta/acquisizione dei dati può essere utilizzato per espandere il tuo dataset e alimentare più dati nel modello di IA/ML. In questo processo, nuovi dati vengono raccolti per riaddestrare il modello. Questi dati possono essere acquisiti tramite i seguenti metodi:

• Raccolta privata
• Raccolta automatica dei dati
• Crowdsourcing personalizzato

Per raccogliere con successo i dati per l'IA, le aziende devono prestare attenzione a:

• Le considerazioni etiche e legali nella raccolta dei dati devono essere rispettate per evitare qualsiasi problema etico.
• Bias nei dati di addestramento può portare a risultati indesiderati dell'IA.
• La preelaborazione dei dati grezzi è essenziale per affrontare i problemi di qualità e garantire l'integrità dei dati per l'addestramento IA/ML.
• Non tutti i dati sono facilmente accessibili a causa delle restrizioni relative alla sensibilità e alle normative sulla privacy.

Ulteriori informazioni sui metodi di raccolta dei dati.

Si consiglia inoltre di collaborare con un servizio di dati per l'IA per ottenere dataset pertinenti senza il fastidio della raccolta dei dati e per evitare problemi etici e legali.

2. Dati sintetici con modelli generativi

L'IA generativa ha fatto progredire la creazione di dati sintetici, producendo dataset di alta qualità che replicano le condizioni del mondo reale. I large language model e i modelli di diffusione possono ora generare dati strutturati e non strutturati per l'addestramento di modelli in domini in cui i dati reali sono limitati.

Esempi includono:

• Produrre casi medici rari per migliorare i modelli di machine learning in ambito sanitario.
• Generare dati di conversazione realistici per migliorare i sistemi di elaborazione del linguaggio naturale.
• Creare dataset visivi per testare la risoluzione delle immagini, la qualità delle foto o i modelli di riconoscimento delle immagini.

Auto-gioco sintetico e dati di addestramento sintetici

L'auto-gioco sintetico genera nuovi dati di addestramento consentendo a modelli o agenti di interagire con i compiti o tra di loro. Questi supplementi hanno una quantità limitata di dati umani di alta qualità.

Questo metodo fornisce:

• Produzione scalabile di dati di istruzione, ragionamento o dialogo.
• Copertura di scenari rari o costosi da raccogliere manualmente.
• Migliori prestazioni del modello in domini in cui la scarsità di dati è un vincolo primario.

Esempio reale: Più dati per i chatbot

Un chatbot per il supporto IT aveva difficoltà a comprendere e classificare accuratamente le domande degli utenti. Per migliorare le sue prestazioni, 500 richieste di supporto IT sono state riscritte in molteplici varianti in sette lingue.

Questi dati aggiuntivi hanno aiutato il chatbot a riconoscere diversi formati di domande, migliorando la sua capacità di rispondere in modo più efficace.

Migliorare i dati

Migliorare i dati esistenti può anche portare a un modello di IA/ML migliorato.

Ora che le soluzioni di IA stanno affrontando problemi più complessi, sono necessari dati migliori e più diversificati per svilupparli. Ad esempio, una ricerca² su un modello di deep learning che aiuta i sistemi di rilevamento degli oggetti a comprendere le interazioni tra due oggetti, conclude che il modello è suscettibile³ al bias del dataset e richiede un dataset diversificato per produrre risultati.

I miglioramenti possono essere ottenuti attraverso:

3. Arricchire i dati

Espandere il dataset è un modo per migliorare l'IA. Un altro modo importante per migliorare i modelli di IA/ML è arricchire i dati. Ciò significa che i nuovi dati raccolti per espandere il dataset devono essere elaborati prima di essere inseriti nel modello.

Ciò può anche significare migliorare l'annotazione del dataset esistente. Poiché sono state sviluppate nuove e migliori tecniche di etichettatura, queste possono essere implementate sul dataset esistente o appena raccolto per migliorare l'accuratezza del modello.

4. Migliorare la qualità dei dati

Migliorare la qualità dei dati è essenziale per far progredire i sistemi di IA e migliorare le prestazioni dei modelli di IA. Sebbene i progressi nell'IA spesso enfatizzino algoritmi migliori e maggiore potenza di calcolo, dati di addestramento di alta qualità rimangono cruciali per prestazioni ottimali.

Adottare un approccio incentrato sui dati aiuta ad accelerare i progressi dell'IA garantendo che i dati utilizzati per l'addestramento siano abbondanti e di alta qualità.

La raccolta e la cura di dati di alta qualità consentono agli sviluppatori di creare modelli di IA più efficienti ed efficaci, che possono poi essere sfruttati per risolvere compiti complessi in vari settori. Concentrandosi sulla qualità dei dati, le aziende possono fare previsioni più accurate, ridurre i bias e migliorare le capacità dei sistemi di IA.

La qualità dei dati può essere notevolmente migliorata durante la fase di raccolta dei dati. Questo processo include garantire che i dati siano rappresentativi degli scenari del mondo reale che il modello incontrerà per eliminare i bias, ridurre il rumore e assicurarsi che siano sufficientemente diversificati da catturare tutte le variabili rilevanti.

Inoltre, mantenere la coerenza nell'etichettatura dei dati e colmare le lacune nel dataset può aiutare a ridurre gli errori nel processo di apprendimento del modello.

5. Sfruttare l'aumento dei dati

Alcune persone potrebbero confondere i dati aumentati con i dati sintetici; tuttavia, i due termini sono diversi. I dati aumentati si riferiscono all'aggiunta di informazioni a un dataset esistente, mentre i dati sintetici sono generati artificialmente per sostituire i dati reali.

Migliorare l'algoritmo

A volte, l'algoritmo creato inizialmente per il modello deve essere migliorato. Ciò può essere dovuto a diverse ragioni, tra cui un cambiamento nella popolazione su cui il modello viene distribuito.

Supponiamo che un algoritmo di IA/ML distribuito che valuta il rischio per la salute del paziente e non include il parametro del livello di reddito venga improvvisamente esposto a dati di pazienti con redditi più bassi. In tal caso, è improbabile che produca valutazioni eque.

Pertanto, aggiornare l'algoritmo e aggiungere nuovi parametri può essere un modo efficace per migliorare le prestazioni del modello. L'algoritmo può essere migliorato nei seguenti modi:

6. Migliorare l'architettura

Ci sono alcune cose che possono essere fatte per migliorare l'architettura di un algoritmo. Un modo è sfruttare le moderne funzionalità hardware, come le istruzioni SIMD o le GPUs.⁴

Inoltre, le strutture dati e gli algoritmi possono essere migliorati attraverso l'uso di layout dei dati ottimizzati per la cache e algoritmi efficienti. Infine, gli sviluppatori di algoritmi possono sfruttare i recenti progressi nel machine learning e nelle tecniche di ottimizzazione.

Il Transformer è un'architettura di deep learning che ha cambiato l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e altri campi consentendo una modellazione più efficiente ed efficace dei dati di sequenza. Introdotto nell'articolo “Attention Is All You Need”⁵ , si basa fortemente su un meccanismo chiamato self-attention, sostituendo le operazioni ricorrenti e convoluzionali utilizzate nei modelli precedenti come RNN e CNN.

Un Transformer è composto da un Encoder e un Decoder, ciascuno costruito da più livelli impilati:

• L'Encoder trasforma le sequenze di input in rappresentazioni sensibili al contesto utilizzando l'attenzione multi-testa per catturare le relazioni tra i token, reti feedforward per l'elaborazione e connessioni residue con normalizzazione dei livelli per la stabilità.
• Il Decoder genera sequenze di output token per token, incorporando l'attenzione multi-testa mascherata per impedire l'accesso ai token futuri, attenzione incrociata per integrare gli output dell'Encoder e meccanismi feedforward e di normalizzazione simili per un apprendimento efficiente.

7. Architetture di modelli ibridi

Le architetture di modelli ibridi combinano elementi di Transformer, modelli a spazio di stato e altri metodi di elaborazione di sequenze. Questo approccio supporta un contesto di lunga durata e riduce i requisiti di calcolo.

I principali vantaggi includono:

• Elaborazione più efficiente di sequenze lunghe.
• Riduzione dell'uso della memoria per l'addestramento e l'inferenza.
• Compatibilità con ambienti di data center e edge.

Esempio reale: Kimi K2.5

Kimi K2.5 è un modello di IA agentica open-source sviluppato da Moonshot IA, preaddestrato su circa 15 trilioni di token misti visivi e testuali.

Kimi K2.5’s design integra la comprensione della visione e del linguaggio con il ragionamento agentico, offrendo sia modalità istantanea che di 'pensiero' e supportando flussi di lavoro conversazionali e autonomi per agenti.⁶

Le caratteristiche principali sono:

• Multimodalità nativa: Elabora e ragiona su testo, immagini e video in un modello unificato.
• Codifica assistita dalla visione: Può generare codice da input visivi e allineare gli output con le specifiche visive.
• Esecuzione Agent Swarm: Supporta la scomposizione coordinata dei compiti, consentendo ai processi agentici di funzionare in parallelo per flussi di lavoro complessi.

8. Re-ingegnerizzazione delle feature

La re-ingegnerizzazione delle feature di un algoritmo è il processo di miglioramento delle feature dell'algoritmo per renderlo più efficiente ed efficace. Ciò può essere fatto modificando la struttura dell'algoritmo o regolando i suoi parametri.

9. Modelli mondiali multimodali

Multimodal world models learn from text, images, audio, video, structured data, and sensor inputs. This creates a unified representation across modalities.

Important aspects include:

• Better grounding in real-world information.
• More accurate interpretation of scenes, signals, and multi-format inputs.
• Applicability to tasks that require integrated understanding across modalities.

Esempio reale: DeepMind

Google DeepMind ha apportato miglioramenti significativi ai suoi modelli di IA ottimizzando la loro architettura e re-ingegnerizzando vari componenti per prestazioni migliori. Ad esempio, il modello Gemini è stato costruito con un'architettura multimodale, consentendogli di gestire compiti su testo, audio e immagini in modo più efficace.

Inoltre, PaLM 2 è stato migliorato con un approccio di scalabilità ottimale per il calcolo e miglioramenti del dataset per migliorare i compiti di ragionamento. Questi aggiornamenti architetturali hanno consentito una maggiore accuratezza e adattabilità.⁷

10. Sicurezza, allineamento e governance dell'IA

Il miglioramento degli algoritmi non è più limitato alle ottimizzazioni tecniche. La sicurezza, l'allineamento e la governance dell'IA sono sempre più critici per garantire che i sistemi di IA si comportino come previsto. Sviluppatori e organizzazioni stanno dando priorità a metodi che:

• Allineano gli output dei modelli di IA con i valori umani e i requisiti aziendali.
• Incorporano cicli di feedback per prevenire comportamenti indesiderati durante la distribuzione.
• Stabiliscono quadri di governance che definiscono i limiti per l'uso degli strumenti in vari settori.

Questo cambiamento sottolinea che ottenere migliori risultati nell'IA implica migliorare l'accuratezza e l'affidabilità, affrontare considerazioni etiche e garantire la sostenibilità a lungo termine.

Esempio reale: IA Sandbagging nel Rapporto internazionale sulla sicurezza dell'IA

Il Rapporto internazionale sulla sicurezza dell'IA evidenzia una preoccupazione nota come IA sandbagging, in cui un modello si comporta in modo diverso durante la valutazione rispetto all'uso nel mondo reale. In particolare, i sistemi avanzati possono apparire più sicuri o meno capaci durante i test formali, ma comportarsi diversamente una volta distribuiti.

Ciò crea un divario di valutazione: i benchmark tradizionali e i test red-team potrebbero non catturare completamente i rischi del mondo reale se i modelli possono adattare il loro comportamento a seconda del contesto. Per le aziende, ciò implica che i test di sicurezza una tantum sono insufficienti e devono essere integrati da monitoraggio, audit e meccanismi di governance continui.⁸

Figura 1: Esempio del modello o3 di OpenAI che mostra consapevolezza situazionale durante le valutazioni.

11. Modelli verificatori e pipeline di auto-correzione

I modelli verificatori valutano gli output prodotti da un modello base e identificano errori o incongruenze. Supportano l'auto-correzione strutturata. I loro contributi principali includono:

• Maggiore accuratezza nei compiti di ragionamento e matematici.
• Tassi di fallimento inferiori grazie al controllo sistematico.
• Maggiore affidabilità in applicazioni ad alto rischio o specifiche per dominio.

12. Ottimizzazione dell'IA su dispositivo e edge

L'ottimizzazione dell'IA su dispositivo e edge è diventata sempre più cruciale per migliorare la privacy, ridurre la latenza e migliorare l'efficienza. Invece di elaborare i dati in server centralizzati, i sistemi di IA possono funzionare direttamente su dispositivi come smartphone, sensori IoT o hardware aziendale.

I vantaggi includono:

• Migliore privacy mantenendo i dati sensibili localmente.
• Latenza inferiore, consentendo approfondimenti istantanei in tempo reale.
• Ridotta dipendenza dalla connettività costante e dall'infrastruttura cloud su larga scala.

Questa tendenza è particolarmente rilevante in settori come sanità, automotive e manifatturiero, dove risposte tempestive e protezione dei dati sono cruciali.

Leggi di scalabilità dell'IA

Scaling laws describe how model performance changes as parameters, data, and compute scale together in balanced proportions. Research shows that loss tends to follow predictable power-law patterns when models are trained with sufficient data and compute resources relative to their size.

Early work identified relationships among parameters, tokens, and training compute, while later studies revised the optimal ratios, showing that many large models were undertrained and that models perform best when parameters and training tokens are scaled to similar magnitudes.

Newer analyses incorporate inference cost, indicating that smaller models trained longer can match the performance of larger models when inference workloads are high. Additional studies focus on how capabilities scale across benchmarks and show that model efficiency increases as architectures, data quality, and training methods improve.

These findings guide model selection and resource planning by emphasizing balanced scaling, adequate training data, and the growing importance of parameter and inference efficiency.

Esempio reale: Scalabilità TTC parallela con PaCoRe

PaCoRe (Parallel Coordinated Reasoning) è un framework open-source che introduce un nuovo approccio alla scalabilità del calcolo in fase di test (TTC).

Invece di essere limitato dalla finestra di contesto del modello, PaCoRe avvia un'esplorazione parallela massiccia, quindi compatta e sintetizza i risultati tramite un'architettura di message-passing, consentendo una scalabilità di calcolo effettiva di milioni di token durante l'inferenza.

PaCoRe fornisce anche un server aperto che può essere utilizzato con endpoint LLM arbitrari, consentendo agli sviluppatori di applicare questo approccio di scalabilità parallela su diversi modelli e provider.⁹

13. Scalare la dimensione del modello

Aumentare il numero di parametri in un modello significa renderlo più grande, in genere aggiungendo più livelli o rendendo più complessi i livelli esistenti. I modelli più grandi possono:

• Catturare pattern più complessi: Con più parametri, il modello può rappresentare relazioni più intricate nei dati.
• Gestire dataset più grandi: I modelli più grandi hanno maggiore capacità di elaborare e apprendere da dati su larga scala.

Tuttavia, la relazione tra dimensione del modello e prestazioni può mostrare rendimenti decrescenti. Un aumento di 10x nella dimensione del modello non porta necessariamente a un miglioramento di 10x delle prestazioni.

I modelli più grandi richiedono anche esponenzialmente più risorse di calcolo e memoria, il che può renderli costosi e più difficili da addestrare. Oltre un certo punto, aumentare la dimensione del modello potrebbe produrre guadagni trascurabili, in particolare se il dataset o le risorse di calcolo sono insufficienti.

14. Scalare i dati

La disponibilità e la dimensione del dataset utilizzato per addestrare un modello influenzano significativamente le sue prestazioni:

• Dataset più grandi migliorano la generalizzazione: Con dati più diversificati e completi, il modello apprende una gamma più ampia di pattern ed è meno soggetto a overfitting.
• Migliore comprensione degli eventi rari: I grandi dataset aiutano il modello ad apprendere pattern rari e diversificati, il che lo renderebbe migliore nella gestione di casi insoliti.

Tuttavia, scalare i dati ha anche dei limiti:

• Raggiungimento dei guadagni: Dopo un certo punto, aggiungere più dati fornisce rendimenti decrescenti nelle prestazioni perché il modello ha appreso la maggior parte dei pattern utili.
• Qualità oltre la quantità: Dati di scarsa qualità o rumorosi potrebbero non migliorare le prestazioni, anche in grandi volumi.
• Collo di bottiglia di calcolo: Dataset più grandi richiedono più potenza di calcolo e tempo di addestramento, il che può essere proibitivo.

15. Generazione aumentata dal retrieval (RAG)

Retrieval-augmented generation has become an essential strategy for enhancing IA models without relying solely on larger models or increased compute resources. RAG systems integrate a large language model con una base di conoscenza esterna, consentendo al modello di accedere a informazioni pertinenti in tempo reale.

I principali vantaggi includono:

• Ridurre la necessità di riaddestrare i modelli quando vengono create nuove informazioni.
• Migliorare le prestazioni su funzioni aziendali specializzate ancorando gli output a fonti di dati curate.
• Mitigare i rischi di risposte obsolete o allucinate consentendo ai sistemi di citare le fonti di base.

Questo approccio è ora comune nelle soluzioni di IA aziendale, dove i dati di addestramento non possono tenere il passo con domini in rapida evoluzione, come la finanza, il diritto o il servizio clienti.

16. Sistemi potenziati dalla memoria

I sistemi potenziati dalla memoria danno ai modelli accesso a memoria persistente o a livello di sessione. Ciò consente al modello di mantenere il contesto attraverso compiti e interazioni.

Le caratteristiche importanti includono:

• Supporto per contesti a lungo termine non limitati dalla lunghezza del prompt.
• Maggiore coerenza attraverso flussi di lavoro multi-step.
• Migliore allineamento con i casi d'uso che richiedono continuità, come il lavoro di progetto o l'analisi complessa.

17. Scalare il calcolo

Scalare il calcolo implica aumentare la potenza di calcolo disponibile durante l'addestramento o l'inferenza, tipicamente attraverso:

• Hardware più potente: GPUs, TPU o chip IA specializzati.
• Sistemi distribuiti: Addestramento su più macchine in parallelo per gestire grandi carichi di lavoro.
• Durata di addestramento più lunga: Consentire al modello di ottimizzare i suoi pesi su più iterazioni.

La relazione tra calcolo e prestazioni del modello è fondamentale:

• Più calcolo consente modelli più grandi: Scalare il calcolo consente di addestrare modelli con più parametri.
• Addestramento esteso: Con calcolo sufficiente, i modelli possono addestrarsi su dataset più grandi per periodi più lunghi, il che porterebbe a una migliore ottimizzazione.

Tuttavia, scalare il calcolo presenta anche sfide:

• Rendimenti decrescenti: Mentre le prestazioni migliorano con più calcolo, il tasso di miglioramento rallenta all'aumentare delle risorse.
• Costi e richieste energetiche: Addestrare modelli avanzati come GPT-4 richiede risorse finanziarie e ambientali estese.

Nonostante queste sfide, scalare il calcolo è stato determinante nel guidare i miglioramenti del machine learning dell'IA.

Nella fase di inferenza, le prestazioni di un modello di IA, in particolare per compiti che richiedono matematica o ragionamento multi-step, possono migliorare allocando più tempo di calcolo. Ciò è spesso ottenuto attraverso strategie come l'aumento della computazione per query o il raffinamento iterativo. Ecco come funziona:

Cosa succede durante l'inferenza?

L'inferenza è la fase in cui un modello pre-addestrato viene utilizzato per generare previsioni o eseguire compiti basati su nuovi input. A differenza dell'addestramento, l'inferenza non aggiorna i pesi del modello ma si basa sulle sue capacità apprese per risolvere problemi specifici.

Perché un tempo di calcolo maggiore aiuta?

Quando si eseguono compiti come calcoli matematici o ragionamento multi-step, il modello beneficia di più tempo e risorse per query perché:

• Raffinamento iterativo: Per compiti che richiedono passaggi logici multipli, il modello può suddividere il problema in parti più piccole, risolvere ogni parte e raffinare iterativamente la soluzione. Allocare più calcolo consente al modello di elaborare questi passaggi in modo più approfondito.
• Maggiore precisione: Nei compiti matematici, un tempo di inferenza più lungo consente un'esplorazione più approfondita dei pattern o meccanismi di tentativi ed errori per approssimare soluzioni corrette.
• Migliore comprensione contestuale: In compiti come il ragionamento multi-step, un modello con più tempo di calcolo può valutare ripetutamente il contesto, per garantire che i passaggi intermedi siano allineati con il problema più ampio.

18. Scalabilità del calcolo in fase di inferenza

La scalabilità del calcolo in fase di inferenza si riferisce all'allocazione di più calcolo a un modello durante l'inferenza. Questo approccio supporta tracce di ragionamento più lunghe e valutazioni multi-step senza modificare i parametri del modello.

I punti chiave includono:

• I modelli possono raffinare iterativamente i passaggi intermedi per compiti che richiedono ragionamento.
• L'accuratezza aumenta quando al modello è consentito eseguire percorsi di inferenza più profondi.
• I miglioramenti delle prestazioni sono ottenuti senza riaddestramento, il che rende questo metodo adatto per aggiornamenti frequenti.

Esempio reale: Guadagni di capacità post-addestramento e in fase di inferenza

Anthropic’s Claude Opus 4.6 illustra come i sistemi di IA di frontiera stiano avanzando attraverso miglioramenti nel ragionamento in fase di inferenza e nell'integrazione degli strumenti. Questi guadagni si manifestano in una codifica agentica più capace, in cui il modello può pianificare compiti software multi-step, navigare in grandi codebase e correggere iterativamente i propri errori.

Appaiono anche in un uso più forte degli strumenti e flussi di lavoro agentici coordinati, come i team di agenti in Claude Code che suddividono ed eseguono compiti complessi.

Inoltre, Opus 4.6 supporta finestre di contesto lunghe (fino a ~1 milione di token in beta), consentendogli di mantenere la coerenza attraverso documenti estesi, codebase e interazioni multi-step.

Together, questi sviluppi evidenziano come la progettazione del sistema e le tecniche in fase di inferenza stiano guidando guadagni di capacità significativi oltre il solo addestramento di base.

Figura 2: Grafico che mostra le prestazioni di Opus 4.6 su Terminal Bench. Terminal Bench è una suite di benchmarking per valutare agenti di IA che operano in ambienti terminal.¹⁰

Esempio reale: Gemini 3 Deep Think

Google’s Gemini 3 Deep Think è progettato per affrontare complessi problemi scientifici, matematici e ingegneristici con una ricerca inferenziale più profonda e un'esplorazione multi-ipotesi.

Deep Think migliora le prestazioni cambiando il modo in cui il modello ragiona in fase di inferenza, allocando più calcolo ai problemi più difficili anziché fare affidamento esclusivamente su un numero maggiore di parametri.

Ciò mostra che le modalità di ragionamento, in cui un modello può passare a una modalità di pensiero profondo ottimizzata per compiti analitici più difficili, stanno emergendo come un concetto distinto di progresso dell'IA insieme al conteggio dei parametri e ai miglioramenti di strumentazione/distribuzione.

Figura 3: Grafico che mostra le prestazioni di Deep Think sui benchmark ARC-AGI 2, Humanity’s Last Exam, MMMU-Pro e Codeforces.¹¹

Esempio reale: GPT-5.3-Codex-Spark

OpenAI’s GPT-5.3-Codex-Spark è un modello incentrato sulla codifica, posizionato come variante ottimizzata per la velocità di GPT-5.3-Codex, pensato per flussi di lavoro degli sviluppatori in tempo reale.

Le caratteristiche principali includono:

• Inferenza ad alta velocità: Progettato per assistenza alla codifica a bassa latenza, con velocità di output riportate di oltre 1.000 token al secondo in ambienti supportati.
• Finestra di contesto ampia: Supporta fino a 128.000 token di contesto, consentendo l'uso con codebase più grandi e sessioni più lunghe.
• Flussi di lavoro di codifica interattivi: Mirati a compiti di codifica iterativi come modifica, debugging e raffinamento del codice in tempo reale.
• Enfasi sull'infrastruttura: Costruito per funzionare su un'infrastruttura di inferenza a bassa latenza, inclusi deployment su hardware Cerebras.

Figura 4: Prestazioni benchmark di OpenAI’s GPT-5.3-Codex-Spark su SWE-Bench Pro.¹²

19. IA agentica

Invece di fare affidamento su un unico modello più grande, i sistemi agentici utilizzano modelli diversi con ruoli definiti, come pianificazione, ragionamento ed esecuzione.

I vantaggi includono:

• Scalare le capacità di ragionamento senza aumentare all'infinito il numero di parametri.
• Maggiore flessibilità nell'uso degli strumenti assegnando compiti al modello più capace.
• Incorporazione più diretta del feedback di utenti e stakeholder in diverse fasi di un processo.

Un esempio è un sistema multi-agente in cui un modello gestisce le attività di project management, un altro interpreta gli input in linguaggio naturale e un terzo gestisce il recupero e l'integrazione dei dati. Together, questi modelli forniscono risultati migliori rispetto a un singolo modello che lavora da solo.

20. Tecniche di efficienza del modello

In risposta al costo e all'impatto ambientale dell'addestramento di modelli più grandi, le tecniche di efficienza sono recentemente diventate un punto focale. Questi metodi consentono agli sviluppatori di migliorare le prestazioni utilizzando meno risorse:

• Quantizzazione riduce l'impronta di memoria abbassando la precisione dei parametri del modello senza perdere qualità nelle previsioni.
• Distillazione della conoscenza trasferisce le capacità da un modello grande a un modello più piccolo, consentendo un'inferenza più rapida.
• Potatura rimuove i parametri ridondanti per ridurre la complessità mantenendo l'accuratezza.
• Adattamento a basso rango (LoRA) consente un fine-tuning efficiente di modelli di grandi dimensioni su compiti specifici del dominio con risorse limitate.

Queste tecniche consentono ai sistemi di IA di essere più scalabili in vari modelli e contesti aziendali, consentendo risultati migliori a costi inferiori.

Raccomandazioni su come affrontare il miglioramento del modello di IA/ML

Il miglioramento di un modello di IA/ML richiede un approccio strategico per identificare le aree in cui implementare soluzioni efficaci. Combinando il monitoraggio delle prestazioni con un processo decisionale guidato da ipotesi, i modelli di IA/ML possono essere perfezionati e ottimizzati per risultati migliori:

Monitorare le prestazioni

Puoi migliorare qualcosa conoscendo le sue aree di miglioramento. Ciò può essere fatto monitorando le caratteristiche del modello di IA/ML. Tuttavia, se non tutte le caratteristiche del modello possono essere monitorate, è possibile osservare un numero selezionato di caratteristiche chiave per studiare le variazioni nel loro output che possono influire sulle prestazioni del modello.

Generazione di ipotesi

Prima di selezionare il metodo giusto, raccomandiamo di eseguire la generazione di ipotesi. Questo è un processo pre-decisionale che struttura il processo decisionale e restringe le opzioni.

Questo processo implica l'acquisizione di conoscenze del dominio, lo studio del problema che il modello di IA/ML sta affrontando e la riduzione delle opzioni prontamente disponibili che possono affrontare i problemi identificati.

Miglioramento iterativo e sperimentazione

Il miglioramento del modello di IA/ML è un processo continuo. Dopo aver formulato ipotesi e selezionato potenziali soluzioni, la sperimentazione e l'iterazione sono fondamentali per perfezionare il modello.

Test A/B: Testa diversi modelli o modifiche su sottoinsiemi di dati per confrontare i risultati. Questo aiuta a identificare quali miglioramenti sono più efficaci.

Riaddestramento del modello: Riaddestra regolarmente il modello con nuovi dati, aggiornamenti delle caratteristiche o aggiustamenti dell'algoritmo per garantire che rimanga rilevante e si adatti alle condizioni mutevoli.

Monitoraggio automatizzato e cicli di feedback: Utilizza sistemi automatizzati per fornire feedback continuo sull'IA, consentendo regolazioni rapide e iterazioni rapide sui miglioramenti.

Incorporare il feedback degli stakeholder

Una parte spesso trascurata del processo di miglioramento del modello è la raccolta di input dagli utenti finali o dagli stakeholder. Il feedback sull'IA raccolto da team aziendali, esperti di dominio o utenti finali offre un contesto prezioso per perfezionare le previsioni e affrontare i punti ciechi del mondo reale.

Integrare questo ciclo di feedback aiuta a garantire che il modello si adatti continuamente e rimanga allineato alle esigenze operative.

Questo ciclo di feedback garantisce che il modello rimanga allineato alle esigenze e alle aspettative del mondo reale.

Dare priorità ai cambiamenti più impattanti

Non tutti i miglioramenti avranno lo stesso livello di impatto. È essenziale dare priorità ai cambiamenti che affrontano direttamente i problemi di prestazioni più critici.

Ad esempio, migliorare la qualità dei dati o affrontare un bias significativo nel modello potrebbe avere effetti più sostanziali rispetto a piccoli aggiustamenti degli iperparametri dell'algoritmo.

Documentare e standardizzare il processo di miglioramento

Per miglioramenti continui, documenta i metodi, gli esperimenti e i risultati.

Standardizzare questo processo consente ai miglioramenti futuri di seguire un approccio strutturato e comprovato, garantendo che i miglioramenti possano essere misurati, confrontati e tracciati.

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}

Collegamenti di riferimento

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Professional Services - Telstra Enterprise

2.

[2111.09297] Learning to Compose Visual Relations

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More complex deep learning models require more complex data | by Anyverse | Anyverse™ | Medium

Anyverse™

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Contributors to Wikimedia projects

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Claude Opus 4.6 \ Anthropic

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Gemini 3 Deep Think: AI model update designed for science

Google

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Introducing GPT-5.3-Codex | OpenAI

Cem Dilmegani

Analista principale

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Cem è l'analista principale di AIMultiple dal 2017. AIMultiple informa centinaia di migliaia di aziende (secondo SimilarWeb) compreso il 60% delle Fortune 500 ogni mese.

Il lavoro di Cem è stato citato da importanti pubblicazioni globali tra cui Business Insider, Forbes, Washington Post, aziende globali come Deloitte, HPE e ONG come il World Economic Forum e organizzazioni sovranazionali come la Commissione europea.

Nel corso della sua carriera, Cem ha lavorato come consulente tecnologico, acquirente di tecnologia e imprenditore tecnologico. Ha consigliato aziende sulle loro decisioni tecnologiche presso McKinsey & Company e Altman Solon per oltre un decennio. Ha anche pubblicato un rapporto McKinsey sulla digitalizzazione.

Ha guidato la strategia tecnologica e gli approvvigionamenti di una società di telecomunicazioni rispondendo direttamente al CEO. Ha anche guidato la crescita commerciale dell'azienda deep tech Hypatos che ha raggiunto un fatturato annuo ricorrente a 7 cifre e una valutazione a 9 cifre partendo da 0 in 2 anni. Il lavoro di Cem in Hypatos è stato trattato da importanti pubblicazioni tecnologiche come TechCrunch e Business Insider.

Cem interviene regolarmente a conferenze tecnologiche internazionali. Si è laureato in ingegneria informatica all'Università Bogazici e ha conseguito un MBA presso la Columbia Business School.

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Ricercato da

Sıla Ermut

Analista di Settore

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Sıla Ermut è un'analista di settore presso AIMultiple e si occupa di modelli di IA, infrastrutture di IA, governance dell'IA e applicazioni aziendali dell'IA. La sua ricerca si concentra principalmente sull'uso dell'IA nel marketing, nella sanità, nelle catene di approvvigionamento e nella sostenibilità. In precedenza ha lavorato come recruiter in società di project management e consulenza. Sıla possiede un Master of Science in Psicologia Sociale e un Bachelor of Arts in Relazioni Internazionali.

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