20 strategie per migliorare l'IA ed esempi
I modelli di intelligenza artificiale richiedono un miglioramento continuo in quanto i dati, il comportamento degli utenti e le condizioni del mondo reale si evolvono. Anche i modelli più performanti possono subire delle deviazioni nel tempo, quando gli schemi appresi non corrispondono più agli input attuali, con conseguente riduzione dell'accuratezza e previsioni inaffidabili.
Anche le modifiche alle normative, ai requisiti di prodotto o alle aspettative dei clienti possono introdurre nuovi vincoli che i modelli esistenti non sono stati progettati per gestire.
Mantenere la qualità del modello implica quindi rafforzare sia i dati che lo supportano, sia gli algoritmi che ne definiscono il comportamento, garantendo che i sistemi rimangano in linea con i requisiti attuali piuttosto che con presupposti obsoleti.
Esplora le strategie chiave, tra cui l'alimentazione dei dati , il miglioramento dei dati e degli algoritmi e le leggi di scalabilità dell'IA , che garantiranno che i tuoi modelli di IA rimangano pertinenti e pratici.
I 20 modi migliori per migliorare il tuo modello di intelligenza artificiale
Abbiamo illustrato i metodi per migliorare il tuo modello di intelligenza artificiale in 4 diverse categorie:
Metodo | Descrizione | Sfide principali |
|---|---|---|
Fornisci più dati | Aggiungere dati reali o sintetici di alta qualità per migliorare la copertura e la generalizzazione. | Garantire la qualità dei dati, evitare pregiudizi, gestire la privacy e i limiti di accesso. |
Migliorare i dati | Migliorare l'etichettatura, la diversità e l'aumento dei dati per ridurre il rumore e i bias. | Trovare un equilibrio tra qualità e quantità, ridurre le distorsioni nei set di dati e mantenere la coerenza delle annotazioni. |
Migliorare l'algoritmo | Utilizzare architetture migliori, tecniche di ottimizzazione e pratiche di implementazione più efficaci. | Maggiore complessità e costi più elevati, comportamenti indesiderati, esigenze di privacy rigorose. |
Leggi di scala dell'IA | Aumentare la scalabilità, la capacità di calcolo, l'efficienza e le tecniche di recupero o multi-agente. | Rendimenti decrescenti, limiti di calcolo, impatto ambientale, complessità dell'integrazione. |
Fornisci più dati
L'aggiunta di dati nuovi e aggiornati è uno dei metodi più comuni ed efficaci per migliorare la precisione del modello di apprendimento automatico. La ricerca ha dimostrato una correlazione positiva tra la dimensione del dataset e l'accuratezza del modello di intelligenza artificiale. 1
Pertanto, ampliare il dataset utilizzato per il retraining del modello può essere un modo efficace per migliorare i modelli di IA/ML. È fondamentale assicurarsi che i dati cambino in base all'ambiente in cui vengono implementati. È inoltre essenziale attenersi a corrette pratiche di garanzia della qualità della raccolta dei dati.
1. Raccolta dati
La raccolta/acquisizione dei dati può essere utilizzata per espandere il set di dati e alimentare il modello di IA/ML con ulteriori dati. In questo processo, vengono raccolti nuovi dati per riaddestrare il modello. Questi dati possono essere raccolti attraverso i seguenti metodi:
- Foto private
- Raccolta dati automatizzata
- Crowdsourcing personalizzato
Per raccogliere dati in modo efficace per l'IA, le aziende devono prestare attenzione a:
- È necessario rispettare le considerazioni etiche e legali nella raccolta dei dati per evitare qualsiasi problema etico.
- I pregiudizi nei dati di addestramento possono portare a risultati indesiderati nell'intelligenza artificiale.
- La preelaborazione dei dati grezzi è essenziale per affrontare i problemi di qualità e garantire l'integrità dei dati per l'addestramento di sistemi di intelligenza artificiale e apprendimento automatico.
- Non tutti i dati sono facilmente accessibili a causa di restrizioni legate alla riservatezza e alle normative sulla privacy.
Scopri di più sui metodi di raccolta dati.
Si consiglia inoltre di avvalersi di un servizio di raccolta dati per l'IA al fine di ottenere set di dati pertinenti senza la necessità di raccoglierli manualmente ed evitare problemi etici e legali. Consulta i servizi e le aziende di raccolta dati e le piattaforme di crowdsourcing per trovare il servizio più adatto al tuo progetto di IA.
2. Dati sintetici con modelli generativi
L'intelligenza artificiale generativa ha fatto progredire la creazione di dati sintetici , producendo dataset di alta qualità che replicano le condizioni del mondo reale. Modelli linguistici e di diffusione di grandi dimensioni possono ora generare dati strutturati e non strutturati per addestrare modelli in ambiti in cui i dati reali sono limitati.
Alcuni esempi includono:
- Generare casi medici rari per migliorare i modelli di apprendimento automatico in ambito sanitario .
- Generare dati di conversazione realistici per migliorare i sistemi di elaborazione del linguaggio naturale .
- Creazione di set di dati visivi per testare la risoluzione delle immagini, la qualità delle foto o i modelli di riconoscimento delle immagini .
Autosimulazione sintetica e dati di allenamento sintetici
L'autoapprendimento sintetico genera nuovi dati di addestramento consentendo a modelli o agenti di interagire con i compiti o tra loro. Questi supplementi dispongono di dati umani di alta qualità limitati.
Questo metodo fornisce:
- Produzione scalabile di dati relativi a istruzioni, ragionamenti o dialoghi.
- Copertura di scenari rari o costosi da raccogliere manualmente.
- Prestazioni del modello migliorate in ambiti in cui la scarsità di dati rappresenta un vincolo primario.
Esempio concreto: più dati per i chatbot
Un chatbot per l'assistenza IT faticava a comprendere e classificare correttamente le domande degli utenti. Per migliorarne le prestazioni, 500 domande di assistenza IT sono state riscritte in diverse varianti e in sette lingue diverse.
Questi dati aggiuntivi hanno aiutato il chatbot a riconoscere diversi formati di domanda, migliorando la sua capacità di rispondere in modo più efficace.
Migliorare i dati
Il miglioramento dei dati esistenti può anche portare a un modello di IA/ML più performante.
Ora che le soluzioni di IA affrontano problemi più complessi, sono necessari dati migliori e più diversificati per svilupparle. Ad esempio, la ricerca 2 riguardo a un modello di apprendimento profondo che aiuta i sistemi di rilevamento degli oggetti a comprendere le interazioni tra due oggetti, conclude che il modello è suscettibile 3 È soggetto a distorsioni dovute al dataset e richiede un dataset diversificato per produrre risultati.
I miglioramenti possono essere ottenuti attraverso:
3. Arricchire i dati
Ampliare il dataset è un modo per migliorare l'IA. Un altro metodo importante per potenziare i modelli di IA/ML è arricchire i dati. Ciò significa che i nuovi dati raccolti per ampliare il dataset devono essere elaborati prima di essere inseriti nel modello.
Ciò può significare anche migliorare l'annotazione del dataset esistente. Poiché sono state sviluppate nuove e migliori tecniche di etichettatura, queste possono essere implementate sul dataset esistente o su quello di nuova acquisizione per migliorare la precisione del modello.
4. Migliorare la qualità dei dati
Il miglioramento della qualità dei dati è essenziale per lo sviluppo dei sistemi di intelligenza artificiale e per l'ottimizzazione delle prestazioni dei modelli di IA. Sebbene i progressi nell'IA si concentrino spesso su algoritmi migliori e maggiore potenza di calcolo, dati di addestramento di alta qualità rimangono cruciali per ottenere prestazioni ottimali.
Adottare un approccio incentrato sui dati contribuisce ad accelerare i progressi dell'IA, garantendo che i dati utilizzati per l'addestramento siano abbondanti e di alta qualità.
La raccolta e la gestione di dati di alta qualità consentono agli sviluppatori di creare modelli di intelligenza artificiale più efficienti ed efficaci, che possono poi essere utilizzati per risolvere compiti complessi in diversi settori. Concentrandosi sulla qualità dei dati, le aziende possono effettuare previsioni più accurate, ridurre i pregiudizi e migliorare le capacità dei sistemi di intelligenza artificiale.
La qualità dei dati può essere notevolmente migliorata durante la fase di raccolta. Questo processo include la verifica che i dati siano rappresentativi degli scenari reali che il modello incontrerà, al fine di eliminare i bias, ridurre il rumore e garantire 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 contribuire a ridurre gli errori nel processo di apprendimento del modello.
5. Sfruttare l'aumento dei dati
Alcuni 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 set di dati esistente, mentre i dati sintetici vengono generati artificialmente per sostituire dati reali.
Scopri di più sulle diverse tecniche di aumento dei dati.
Migliorare l'algoritmo
A volte, l'algoritmo inizialmente creato per il modello necessita di essere migliorato. Ciò può essere dovuto a diverse ragioni, tra cui una modifica della popolazione su cui il modello viene applicato.
Supponiamo che un algoritmo di IA/ML, già implementato per valutare il rischio per la salute di un paziente e che non tenga conto del livello di reddito, venga improvvisamente esposto ai dati di pazienti con redditi inferiori. In tal caso, è improbabile che produca valutazioni eque.
Pertanto, l'aggiornamento dell'algoritmo e l'aggiunta di nuovi parametri possono rappresentare un metodo efficace per migliorare le prestazioni del modello. L'algoritmo può essere migliorato nei seguenti modi:
6. Migliorare l'architettura
Esistono diverse soluzioni per migliorare l'architettura di un algoritmo. Una di queste consiste nello sfruttare le moderne funzionalità hardware, come le istruzioni SIMD o le GPU. 4
Inoltre, le strutture dati e gli algoritmi possono essere migliorati grazie all'utilizzo di layout di dati ottimizzati per la cache e di algoritmi efficienti. Infine, gli sviluppatori di algoritmi possono sfruttare i recenti progressi nell'apprendimento automatico e nelle tecniche di ottimizzazione.
Transformer è un'architettura di deep learning che ha rivoluzionato l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e altri campi, consentendo una modellazione più efficiente ed efficace dei dati sequenziali. Introdotta nel documento "Attention Is All You Need". 5 , si basa fortemente su un meccanismo chiamato autoattenzione, che sostituisce le operazioni ricorrenti e convoluzionali utilizzate nei modelli precedenti come RNN e CNN.
Un Transformer è costituito da un codificatore e un decodificatore, ciascuno costruito a partire da più strati sovrapposti:
- L'encoder trasforma le sequenze di input in rappresentazioni sensibili al contesto utilizzando l'autoattenzione multi-testa per catturare le relazioni tra i token, reti feedforward per l'elaborazione e connessioni residue con normalizzazione a livelli per la stabilità.
- Il decodificatore genera sequenze di output token per token, incorporando un'attenzione multi-testa mascherata per impedire l'accesso futuro ai token, un'attenzione incrociata per integrare gli output del codificatore e meccanismi di feedforward e 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 contesti di lunga durata e riduce i requisiti di calcolo.
I principali vantaggi includono:
- Elaborazione più efficiente di sequenze lunghe.
- Riduzione dell'utilizzo della memoria per l'addestramento e l'inferenza.
- Compatibilità sia con ambienti data center che con ambienti edge.
Esempio concreto: Kimi K2.5
Kimi K2.5 è un modello di intelligenza artificiale agentica open-source sviluppato da Moonshot AI, pre-addestrato su circa 15 trilioni di token misti visivi e testuali.
Il design di Kimi K2.5 integra la visione e la comprensione del linguaggio con il ragionamento agentivo, offrendo sia la modalità istantanea che quella "riflessiva" e supportando flussi di lavoro conversazionali e agenti autonomi. 6
Le caratteristiche principali sono:
- Multimodalità nativa: processi e ragionamenti su testo, immagini e video in un modello unificato.
- Programmazione assistita da visione: consente di generare codice a partire da input visivi e di allineare gli output alle specifiche visive.
- Esecuzione di Agent Swarm: supporta la scomposizione coordinata delle attività, consentendo l'esecuzione in parallelo di processi agentici per flussi di lavoro complessi.
8. Reingegnerizzazione delle funzionalità
La reingegnerizzazione delle caratteristiche di un algoritmo è il processo di miglioramento delle sue funzionalità al fine di renderlo più efficiente ed efficace. Ciò può essere fatto modificando la struttura dell'algoritmo o regolandone i parametri.
9. Modelli mondiali multimodali
I modelli del mondo multimodali apprendono da testo , immagini , audio, video , dati strutturati e input provenienti da sensori. Questo crea una rappresentazione unificata tra le diverse modalità.
Tra gli aspetti importanti figurano:
- Una migliore conoscenza delle informazioni del mondo reale.
- Interpretazione più accurata di scene, segnali e input multiformato.
- Applicabilità a compiti che richiedono una comprensione integrata tra diverse modalità.
Esempio concreto: DeepMind
DeepMind ha apportato miglioramenti significativi ai suoi modelli di intelligenza artificiale ottimizzandone l'architettura e riprogettando vari componenti per ottenere prestazioni migliori. Ad esempio, il modello Gemini è stato costruito con un'architettura multimodale, che gli consente di gestire in modo più efficace attività che coinvolgono testo, audio e immagini.
Inoltre, PaLM 2 è stato migliorato con un approccio di scalabilità ottimizzato per il calcolo e con miglioramenti al set di dati per ottimizzare le attività di ragionamento. Questi aggiornamenti architetturali hanno consentito una maggiore precisione e adattabilità. 7
10. Sicurezza, allineamento e governance dell'IA
Il miglioramento degli algoritmi non si limita più alle ottimizzazioni tecniche. La sicurezza, l'allineamento e la governance dell'IA sono sempre più cruciali per garantire che i sistemi di IA si comportino come previsto. Sviluppatori e organizzazioni stanno dando priorità ai metodi che:
- Allineare i risultati dei modelli di intelligenza artificiale ai valori umani e ai requisiti aziendali.
- Integrare meccanismi di feedback per prevenire comportamenti indesiderati durante la fase di implementazione.
- Definire quadri di governance che stabiliscano limiti all'utilizzo degli strumenti nei diversi settori.
Questo cambiamento evidenzia come il raggiungimento di risultati migliori nell'ambito dell'IA implichi il miglioramento dell'accuratezza e dell'affidabilità, la gestione delle questioni etiche e la garanzia della sostenibilità a lungo termine.
Esempio concreto: la manipolazione dell'IA nel Rapporto internazionale sulla sicurezza dell'IA
Il Rapporto internazionale sulla sicurezza dell'IA evidenzia una problematica nota come "sandbagging dell'IA", in cui un modello si comporta in modo diverso durante la fase di valutazione rispetto all'utilizzo nel mondo reale. In particolare, i sistemi avanzati possono apparire più sicuri o meno performanti durante i test formali, ma comportarsi diversamente una volta implementati.
Ciò crea un divario nella valutazione: i benchmark tradizionali e i test red team potrebbero non cogliere appieno i rischi reali se i modelli sono in grado di adattare il proprio comportamento in base al contesto. Per le aziende, questo implica che i test di sicurezza una tantum non sono sufficienti e devono essere integrati da meccanismi continui di monitoraggio, audit e governance. 8
Figura 1: Esempio del modello o3 di OpenAI che mostra la consapevolezza situazionale durante le valutazioni.
11. Modelli di verifica e pipeline di autocorrezione
I modelli di verifica valutano gli output prodotti da un modello di base e identificano errori o incongruenze. Supportano l'autocorrezione strutturata. I loro principali contributi includono:
- Maggiore precisione nei compiti di ragionamento e matematici.
- Riduzione dei tassi di guasto grazie a controlli sistematici.
- Maggiore affidabilità in applicazioni critiche o specifiche di un determinato settore.
12. Ottimizzazione dell'IA on-device e edge
L'ottimizzazione dell'IA on-device e edge è diventata sempre più cruciale per migliorare la privacy, ridurre la latenza e aumentare l'efficienza. Anziché elaborare i dati su server centralizzati, i sistemi di IA possono essere eseguiti direttamente su dispositivi come smartphone, sensori IoT o hardware aziendale.
I vantaggi includono:
- Maggiore tutela della privacy grazie alla conservazione dei dati sensibili in locale.
- Latenza ridotta, che consente di ottenere informazioni in tempo reale in modo immediato.
- Riduzione della dipendenza da una connettività costante e da infrastrutture cloud su larga scala.
Questa tendenza è particolarmente rilevante in settori come quello sanitario , automobilistico e manifatturiero , dove la tempestività delle risposte e la protezione dei dati sono fondamentali.
Leggi di scala dell'IA
Le leggi di scala descrivono come le prestazioni di un modello cambiano al variare di parametri, dati e risorse computazionali in proporzioni equilibrate. La ricerca dimostra che la funzione di perdita tende a seguire schemi di legge di potenza prevedibili quando i modelli vengono addestrati con dati e risorse computazionali sufficienti rispetto alle loro dimensioni.
I primi studi hanno identificato le relazioni tra parametri, token e potenza di calcolo per l'addestramento, mentre studi successivi hanno rivisto i rapporti ottimali, dimostrando che molti modelli di grandi dimensioni erano sotto-addestrati e che i modelli offrono prestazioni migliori quando parametri e token di addestramento sono scalati a valori simili.
Analisi più recenti includono il costo dell'inferenza, indicando che i modelli più piccoli addestrati più a lungo possono eguagliare le prestazioni dei modelli più grandi quando i carichi di lavoro di inferenza sono elevati. Ulteriori studi si concentrano su come le capacità, e non solo la funzione di perdita, si evolvono nei benchmark e dimostrano che l'efficienza del modello aumenta con il miglioramento delle architetture, della qualità dei dati e dei metodi di addestramento.
Questi risultati guidano la selezione del modello e la pianificazione delle risorse, sottolineando l'importanza di una scalabilità equilibrata, di dati di addestramento adeguati e della crescente importanza dell'efficienza dei parametri e dell'inferenza.
Esempio pratico: scalabilità parallela di TTC 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).
Anziché essere vincolato dalla finestra di contesto di un modello, PaCoRe avvia un'esplorazione parallela su vasta scala, per poi compattare e sintetizzare i risultati tramite un'architettura di passaggio di messaggi, consentendo una scalabilità di calcolo effettiva di milioni di token durante l'inferenza.
PaCoRe include anche un server aperto utilizzabile con endpoint LLM arbitrari, consentendo agli sviluppatori di applicare questo approccio di scalabilità parallela a diversi modelli e provider. 9
13. Scalatura delle dimensioni del modello
Aumentare il numero di parametri in un modello significa ingrandirlo, in genere aggiungendo più livelli o rendendo più complessi quelli esistenti. I modelli più grandi possono:
- Catturare schemi più complessi: con un maggior numero di parametri, il modello può rappresentare relazioni più intricate nei dati.
- Gestione di set di dati più grandi: i modelli più grandi hanno una maggiore capacità di elaborare e apprendere da dati su larga scala.
Tuttavia, la relazione tra dimensione del modello e prestazioni potrebbe mostrare rendimenti decrescenti. Un aumento di 10 volte della dimensione del modello non porta necessariamente a un miglioramento di 10 volte delle prestazioni.
I modelli più grandi richiedono anche risorse di calcolo e di memoria esponenzialmente maggiori, il che può renderli costosi e più difficili da addestrare. Oltre un certo limite, l'aumento delle dimensioni del modello potrebbe produrre vantaggi trascurabili, soprattutto se il set di dati o le risorse di calcolo sono insufficienti.
14. Scalatura dei dati
La disponibilità e le dimensioni del set di dati utilizzato per addestrare un modello influenzano significativamente le sue prestazioni:
- Set di dati più ampi migliorano la generalizzazione: con dati più diversificati e completi, il modello apprende una gamma più ampia di schemi ed è meno probabile che si verifichi l'overfitting.
- Migliore comprensione degli eventi rari: i set di dati di grandi dimensioni aiutano il modello ad apprendere schemi rari e diversificati, il che lo renderebbe più efficace nella gestione di casi insoliti.
Tuttavia, anche la scalatura dei dati ha dei limiti:
- Stabilizzazione dei miglioramenti: dopo un certo punto, l'aggiunta di ulteriori dati produce rendimenti decrescenti in termini di prestazioni, poiché il modello ha già appreso la maggior parte degli schemi utili.
- La qualità è più importante della quantità: dati di scarsa qualità o rumorosi potrebbero non migliorare le prestazioni, nemmeno in grandi volumi.
- Collo di bottiglia computazionale: set di dati più grandi richiedono maggiore potenza di calcolo e tempo di addestramento, il che può risultare proibitivo.
15. Generazione potenziata dal recupero (RAG)
La generazione aumentata tramite recupero di informazioni (Retrieval-Augmented Generation, RAG) è diventata una strategia essenziale per potenziare i modelli di intelligenza artificiale senza dover ricorrere esclusivamente a modelli più grandi o a maggiori risorse di calcolo. I sistemi RAG integrano un ampio modello linguistico con una base di conoscenza esterna, consentendo al modello di accedere alle informazioni rilevanti in tempo reale.
I principali vantaggi includono:
- Ridurre la necessità di riaddestrare i modelli quando vengono create nuove informazioni.
- Migliorare le prestazioni nelle funzioni aziendali specializzate basando i risultati su fonti di dati selezionate.
- Attenuare i rischi di risposte obsolete o inaccurate consentendo ai sistemi di citare le fonti di riferimento.
Questo approccio è ormai comune nelle soluzioni di intelligenza artificiale aziendali , dove i dati di addestramento non riescono a tenere il passo con settori in rapida evoluzione, come la finanza , il diritto o il servizio clienti .
16. Sistemi con memoria aumentata
I sistemi con memoria aumentata consentono ai modelli di accedere alla memoria persistente o a livello di sessione. Ciò permette al modello di mantenere il contesto tra le diverse attività e interazioni.
Tra le caratteristiche importanti si annoverano:
- Supporto per un contesto a lungo termine non limitato dalla durata del prompt.
- Migliore coerenza nei flussi di lavoro a più fasi.
- Migliore allineamento con i casi d'uso che richiedono continuità, come il lavoro di progetto o le analisi complesse.
17. Scalabilità del calcolo
L'ampliamento della potenza di calcolo implica l'incremento della potenza computazionale disponibile durante l'addestramento o l'inferenza, in genere attraverso:
- Hardware più potente: GPU, TPU o chip specializzati per l'intelligenza artificiale.
- Sistemi distribuiti: addestramento su più macchine in parallelo per gestire carichi di lavoro elevati.
- Tempi di addestramento più lunghi: consentono al modello di ottimizzare i propri pesi su un maggior numero di iterazioni.
La relazione tra le prestazioni di calcolo e quelle del modello è fondamentale:
- Una maggiore potenza di calcolo consente di creare modelli più grandi: l'aumento della potenza di calcolo permette di addestrare modelli con un numero maggiore di parametri.
- Addestramento esteso: con una potenza di calcolo sufficiente, i modelli possono essere addestrati su set di dati più ampi per periodi più lunghi, il che porterebbe a una migliore ottimizzazione.
Tuttavia, anche l'aumento della capacità di calcolo presenta delle sfide:
- Rendimenti decrescenti: sebbene le prestazioni migliorino con una maggiore potenza di calcolo, il tasso di miglioramento rallenta all'aumentare delle risorse.
- Costi e fabbisogno energetico: l'addestramento di modelli avanzati come GPT-4 richiede ingenti risorse finanziarie e ambientali.
Nonostante queste difficoltà, l'aumento della potenza di calcolo si è rivelato fondamentale per il miglioramento dell'apprendimento automatico nell'ambito dell'intelligenza artificiale.
Nella fase di inferenza, le prestazioni di un modello di intelligenza artificiale, in particolare per le attività che richiedono calcoli matematici o ragionamenti a più fasi, possono migliorare allocando più tempo di elaborazione. Ciò si ottiene spesso attraverso strategie come l'aumento del tempo di calcolo per query o il perfezionamento iterativo. Ecco come funziona:
Cosa accade durante il processo di inferenza?
L'inferenza è la fase in cui un modello pre-addestrato viene utilizzato per generare previsioni o eseguire compiti sulla base di 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 maggiore tempo di elaborazione è utile?
Quando si eseguono attività come calcoli matematici o ragionamenti a più fasi, il modello beneficia di più tempo e risorse per query perché:
- Perfezionamento iterativo: per le attività che richiedono più passaggi logici, il modello può suddividere il problema in parti più piccole, risolvere ciascuna parte e perfezionare iterativamente la soluzione. L'assegnazione di una maggiore potenza di calcolo consente al modello di elaborare questi passaggi in modo più completo.
- Maggiore precisione: nei compiti matematici, un tempo di inferenza più lungo consente un'esplorazione più approfondita dei modelli o meccanismi di tentativi ed errori per approssimare le soluzioni corrette.
- Migliore comprensione del contesto: in compiti come il ragionamento a più fasi, un modello con più tempo di calcolo può valutare ripetutamente il contesto, per garantire che le fasi intermedie siano in linea con il problema più ampio.
18. Scalabilità del calcolo in fase di inferenza
Il ridimensionamento computazionale in fase di inferenza si riferisce all'allocazione di maggiori risorse di calcolo a un modello durante la fase di inferenza. Questo approccio supporta tracce di ragionamento più lunghe e valutazioni a più fasi senza modificare i parametri del modello.
I punti chiave includono:
- I modelli possono perfezionare iterativamente i passaggi intermedi per le attività che richiedono ragionamento.
- L'accuratezza aumenta quando al modello è consentito di eseguire percorsi di inferenza più profondi.
- Si ottengono miglioramenti delle prestazioni senza necessità di riaddestramento, il che rende questo metodo adatto ad aggiornamenti frequenti.
Esempio pratico: miglioramenti delle capacità post-addestramento e in fase di inferenza
Claude Opus 4.6 di Anthropic illustra come i sistemi di intelligenza artificiale all'avanguardia stiano progredendo grazie a miglioramenti nel ragionamento in fase di inferenza e nell'integrazione degli strumenti. Questi progressi si traducono in una programmazione agentiva più efficiente, in cui il modello può pianificare attività software a più fasi, navigare in grandi basi di codice e correggere iterativamente i propri errori.
Si manifestano anche in un utilizzo più efficace degli strumenti e in flussi di lavoro coordinati tra agenti, come ad esempio i team di agenti in Claude Code che si dividono ed eseguono compiti complessi.
Inoltre, Opus 4.6 supporta finestre di contesto lunghe (fino a circa 1 milione di token nella versione beta), consentendo di mantenere la coerenza tra documenti estesi, codebase e interazioni a più fasi.
Nel loro insieme, questi sviluppi evidenziano come la progettazione del sistema e le tecniche di inferenza in fase di elaborazione stiano generando significativi miglioramenti delle capacità, che vanno ben oltre il semplice addestramento di base.
Figura 2: Grafico che mostra le prestazioni di Opus 4.6 su Terminal Bench. Terminal Bench è una suite di benchmark per la valutazione di agenti di intelligenza artificiale operanti in ambienti terminali. 10
Esempio concreto: Gemelli 3 Pensiero Profondo
Gemini 3 Deep Think di Google è progettato per affrontare problemi scientifici, matematici e ingegneristici complessi con una ricerca inferenziale più approfondita e un'esplorazione di ipotesi multiple.
Deep Think migliora le prestazioni modificando il modo in cui il modello ragiona in fase di inferenza, allocando maggiori risorse di calcolo ai problemi più complessi anziché affidarsi esclusivamente a un numero maggiore di parametri.
Ciò dimostra che le modalità di ragionamento, in cui un modello può passare a una modalità di pensiero profondo ottimizzata per compiti analitici più complessi, si stanno affermando come un concetto distinto di progresso nell'IA, al pari del numero di parametri e dei miglioramenti degli strumenti e dell'implementazione.
Figura 3: Grafico che mostra le prestazioni di Deep Think nei 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 focalizzato sulla programmazione, posizionato come una variante ottimizzata per la velocità di GPT-5.3-Codex, destinato ai flussi di lavoro di sviluppo in tempo reale.
Le caratteristiche principali includono:
- Inferenza ad alta velocità: progettata per l'assistenza alla codifica a bassa latenza, con velocità di output superiori a 1.000 token al secondo negli ambienti supportati.
- Ampia finestra di contesto: supporta fino a 128.000 token di contesto, consentendo l'utilizzo con codebase più grandi e sessioni più lunghe.
- Flussi di lavoro di programmazione interattivi: pensati per attività di programmazione iterative come la modifica, il debug e il perfezionamento del codice in tempo reale.
- Enfasi sull'infrastruttura: progettato per funzionare su infrastrutture di inferenza a bassa latenza, comprese le implementazioni su hardware Cerebras.
Figura 4: Prestazioni del benchmark OpenAI's GPT-5.3-Codex-Spark su SWE-Bench Pro. 12
19. Intelligenza artificiale agentica
Anziché basarsi su un unico modello di grandi dimensioni, i sistemi agentici utilizzano diversi modelli con ruoli ben 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'utilizzo degli strumenti, grazie all'assegnazione dei compiti al modello più adatto.
- Un'integrazione più semplice del feedback degli utenti e delle parti interessate nelle diverse fasi di un processo.
Un esempio è un sistema multi-agente in cui un modello gestisce le attività di gestione del progetto, un altro interpreta gli input in linguaggio naturale e un terzo si occupa del recupero e dell'integrazione dei dati. Insieme, questi modelli forniscono risultati migliori rispetto a un singolo modello che opera da solo.
20. Tecniche di efficienza del modello
In risposta ai costi e all'impatto ambientale dell'addestramento di modelli di grandi dimensioni, le tecniche di efficienza sono diventate recentemente oggetto di attenzione. Questi metodi consentono agli sviluppatori di migliorare le prestazioni utilizzando meno risorse:
- La quantizzazione riduce l'ingombro di memoria diminuendo la precisione dei parametri del modello senza compromettere la qualità delle previsioni.
- La distillazione della conoscenza trasferisce le funzionalità da un modello di grandi dimensioni a un modello più piccolo, consentendo un'inferenza più rapida.
- La potatura elimina i parametri ridondanti per ridurre la complessità mantenendo la precisione.
- L'adattamento a basso rango (LoRA) consente una messa a punto efficiente di modelli di grandi dimensioni su compiti specifici del dominio con risorse limitate.
Queste tecniche consentono ai sistemi di intelligenza artificiale di essere più scalabili in diversi modelli e contesti aziendali, permettendo di ottenere risultati migliori a costi inferiori.
Raccomandazioni su come affrontare il miglioramento dei modelli 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 basato su ipotesi, i modelli di IA/ML possono essere perfezionati e ottimizzati per ottenere risultati migliori.
Monitorare le prestazioni
È possibile migliorare qualcosa individuandone le aree di miglioramento. Ciò si ottiene monitorando le caratteristiche del modello di IA/ML. Tuttavia, se non è possibile monitorare tutte le caratteristiche del modello, si può osservare un numero selezionato di caratteristiche chiave per studiare le variazioni nel loro output che possono influenzare le prestazioni del modello.
Generazione di ipotesi
Prima di selezionare il metodo più appropriato, consigliamo di formulare delle ipotesi. Si tratta di un processo preliminare che struttura il processo decisionale e restringe il campo delle opzioni.
Questo processo prevede l'acquisizione di conoscenze specifiche del settore, lo studio del problema che il modello di IA/ML si trova ad affrontare e la selezione delle opzioni più facilmente disponibili per risolvere le problematiche identificate.
Miglioramento iterativo e sperimentazione
Il miglioramento dei modelli 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 : Testare modelli o modifiche differenti su sottoinsiemi di dati per confrontare i risultati. Questo aiuta a identificare quali miglioramenti sono più efficaci.
Riaddestramento del modello : riaddestrare regolarmente il modello con nuovi dati, aggiornamenti delle funzionalità o modifiche all'algoritmo per garantire che rimanga pertinente e si adatti alle condizioni mutevoli.
Monitoraggio automatizzato e cicli di feedback : utilizzare sistemi automatizzati per fornire un feedback continuo dall'IA, consentendo rapidi aggiustamenti e iterazioni veloci sui miglioramenti.
Integrare il feedback delle parti interessate
Un aspetto spesso trascurato del processo di miglioramento dei modelli è la raccolta di input dagli utenti finali o dalle parti interessate. Il feedback sull'IA raccolto da team aziendali, esperti di settore o utenti finali offre un contesto prezioso per affinare le previsioni e affrontare i punti ciechi del mondo reale.
L'integrazione di questo ciclo di feedback contribuisce 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 di maggiore impatto
Non tutti i miglioramenti avranno lo stesso impatto. È fondamentale dare priorità alle modifiche che affrontano direttamente i problemi di prestazioni più critici.
Ad esempio, migliorare la qualità dei dati o correggere un bias significativo nel modello potrebbe avere effetti più sostanziali rispetto a piccole modifiche agli iperparametri dell'algoritmo.
Documentare e standardizzare il processo di miglioramento
Per un miglioramento continuo, documentare metodi, esperimenti e risultati.
La standardizzazione di questo processo consente di implementare in futuro miglioramenti basati su un approccio collaudato e strutturato, garantendo che i progressi possano essere misurati, confrontati e monitorati.
FAQ
L'evoluzione dell'intelligenza artificiale ha portato a notevoli progressi nell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP). I sistemi di IA odierni sono in grado di comprendere, interpretare e generare il linguaggio umano con una precisione senza precedenti. Questo significativo passo avanti è evidente nei chatbot più sofisticati, nei servizi di traduzione automatica e negli assistenti vocali.
Per migliorare la precisione del tuo modello di intelligenza artificiale, valuta la possibilità di raccogliere dati di addestramento più numerosi, di alta qualità e diversificati. Inoltre, affina gli iperparametri del modello, sperimenta diversi algoritmi e applica tecniche come la convalida incrociata per ottimizzare le prestazioni.
Previeni l'overfitting dell'IA utilizzando tecniche di regolarizzazione, implementando layer di dropout nelle reti neurali e impiegando l'arresto anticipato durante l'addestramento. Aumentare le dimensioni del dataset e garantire la diversità dei dati può inoltre aiutare il modello a generalizzare meglio a nuovi input.
Collegamenti di riferimento
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