Modelli di IA
I modelli di intelligenza artificiale effettuano previsioni basandosi sui dati di addestramento. Possono funzionare in qualsiasi ambito, come numeri, testo o contenuti multimediali.
- LLMApprofondimento27 ago
LLM Automazione: I 7 migliori strumenti e 8 casi di studio
LLM l'automazione si riferisce al passaggio a strumenti di automazione intelligente che sfruttano gli LLM, inclusi agenti IA, LLM sottoposti a fine-tuning e modelli RAG per automatizzare e coordinare le attività. Scopri cos'è l'automazione LLM, le sue principali applicazioni reali e i principali strumenti: I modelli linguistici di grandi dimensioni nell'automazione sono un approccio sistematico…
- Modelli di IA24 ago
Benchmark sulla classificazione delle serie temporali: modelli foundation vs metodi classici
Abbiamo confrontato 13 metodi di classificazione delle serie temporali, dai modelli foundation preaddestrati per serie temporali a una baseline a 22 feature del 2019, su 33 dataset UCR/UEA con un unico protocollo congelato. Si tratta di 14.638 celle registrate metodo-dataset-ricampionamento, 11.874 delle quali valutate. Il grafico confronta 12 metodi sui 15 dataset univariati che tutti…
- LLMApprofondimento19 ago
ChatGPT per il Servizio Clienti: I 10 Migliori Casi d'Uso
ChatGPT è passato dall'essere una novità a un'infrastruttura nel servizio clienti. Le aziende lo utilizzano per ridurre i tempi di risposta, gestire il volume che i loro team non riescono ad assorbire e ridurre il costo delle interazioni di routine. Ma i risultati variano notevolmente a seconda di come viene implementato. OpenAI ha lanciato GPT-5.6,…
- LLMBenchmark16 ago
Densità di intelligenza di 71 LLMs per models più intelligenti e più densi
Abbiamo monitorato 71 LLMs rilasciati tra febbraio 2023 e maggio 2026 e raccolto 10 benchmark pubblici per misurare la densità di intelligenza. Abbiamo diviso il punteggio di capacità per la risorsa consumata dal model (parametri attivi, calcolo di addestramento e prezzo di inference). Per calcolare la densità di intelligenza, abbiamo eseguito i seguenti passaggi: Vedi…
- LLMBenchmark15 apr
LLM Quantizzazione: BF16 vs FP8 vs INT4
Abbiamo benchmarkato Qwen3-32B a 4 livelli di precisione (BF16, FP8, GPTQ-Int8, GPTQ-Int4) su una singola NVIDIA H100 80GB GPU. Ogni configurazione è stata valutata su 2 benchmark (~12,2K domande) che coprono conoscenza e generazione di codice, oltre a oltre 2.000 esecuzioni di inferenza per misurare il throughput. Int4 è 2,7x più veloce di BF16 pur…