20 Strategie per il Miglioramento dell'IA & Esempi

I modelli di IA richiedono un miglioramento continuo man mano che i dati, il comportamento degli utenti e le condizioni del mondo reale evolvono. Anche i modelli che funzionano bene possono subire un drift nel tempo quando i pattern appresi non corrispondono più agli input attuali, portando a una ridotta accuratezza e previsioni inaffidabili.

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

Mantenere la qualità del modello, quindi, comporta il rafforzamento sia dei dati che supportano il modello sia degli algoritmi che ne plasmano il comportamento, assicurando che i sistemi rimangano allineati con i requisiti attuali piuttosto che con ipotesi obsolete.

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

Le 20 migliori strategie per migliorare il tuo modello di IA

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

Alimentare più dati

Aggiungere nuovi e freschi 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

Di conseguenza, espandere il dataset utilizzato per il retraining del modello può essere un modo efficace per migliorare i modelli AI/ML. Assicurati che i dati cambino in base all'ambiente in cui vengono distribuiti. È anche essenziale attenersi alle pratiche di garanzia della qualità nella raccolta dei dati.

1. Raccolta dei dati

La raccolta/raccolta automatica dei dati può essere utilizzata per espandere il tuo dataset e alimentare più dati nel modello AI/ML. In questo processo, vengono raccolti dati freschi per ri-addestrare il modello. Questi dati possono essere raccolti attraverso i seguenti metodi:

• Raccolta privata
• Raccolta automatizzata dei dati
• Crowdsourcing personalizzato

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

• Le considerazioni etiche e legali nella raccolta dei dati devono essere rispettate per evitare problemi etici.
• Il bias nei dati di addestramento può portare a risultati AI indesiderati.
• Il pre-processing dei dati grezzi è essenziale per affrontare i problemi di qualità e garantire l'integrità dei dati per l'addestramento AI/ML.
• Non tutti i dati sono facilmente accessibili a causa di restrizioni relative alla sensibilità e alle normative sulla privacy.

Scopri di più sui metodi di raccolta dei dati.

Si consiglia inoltre di lavorare con un servizio di dati AI per ottenere dataset pertinenti senza la seccatura di raccogliere dati e per evitare problemi etici e legali. Consulta i servizi e le aziende di raccolta dati e le piattaforme di crowdsourcing dei dati per trovare il servizio di raccolta dati giusto per il tuo progetto AI.

2. Dati sintetici con modelli generativi

L'IA generativa ha avanzato la creazione di dati sintetici, producendo dataset di alta qualità che replicano le condizioni del mondo reale. I grandi modelli linguistici e i modelli di diffusione possono ora generare dati strutturati e non strutturati per il training di modelli in domini in cui i dati reali sono limitati.

Esempi includono:

• Produzione di casi medici rari per migliorare i modelli di machine learning nell'assistenza sanitaria.
• Generazione di dati di conversazione realistici per migliorare i sistemi di elaborazione del linguaggio naturale.
• Creazione di 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 ai modelli o agli agenti di interagire con i compiti o tra loro. Questi supplementi hanno dati umani di alta qualità limitati.

Questo metodo fornisce:

• Produzione scalabile di dati di istruzione, ragionamento o dialogo.
• Copertura di scenari che sono rari o costosi da raccogliere manualmente.
• Miglioramento delle 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 faticava a comprendere e classificare con precisione le domande degli utenti. Per migliorare le sue prestazioni, 500 query di supporto IT sono state riscritte in multiple variazioni 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 AI/ML migliorato.

Ora che le soluzioni AI affrontano problemi più complessi, sono necessari dati migliori e più diversificati per svilupparli. Ad esempio, la 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. Arricchimento dei dati

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

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

4. Miglioramento della qualità dei dati

Migliorare la qualità dei dati è essenziale per avanzare i sistemi AI e migliorare le prestazioni dei modelli AI. Mentre i progressi dell'IA spesso enfatizzano algoritmi migliori e più potenza di calcolo, i dati di addestramento di alta qualità rimangono cruciali per prestazioni ottimali.

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

La raccolta e la curatela di dati di alta qualità consentono agli sviluppatori di costruire modelli AI più efficienti ed efficaci, che possono quindi essere sfruttati per risolvere compiti complessi in vari settori. Concentrandosi sulla qualità dei dati, le aziende possono fare previsioni più accurate, ridurre il bias e potenziare le capacità dei sistemi AI.

La qualità dei dati può essere significativamente migliorata durante la fase di raccolta dei dati. Questo processo include assicurarsi che i dati siano rappresentativi degli scenari del mondo reale che il modello incontrerà per eliminare il bias, ridurre il rumore e assicurarsi che siano abbastanza 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 differiscono. 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.

Consulta per saperne di più sulle diverse tecniche di aumento dei dati.

Migliorare l'algoritmo

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

Supponiamo che un algoritmo AI/ML distribuito che valuta il rischio sanitario del paziente e non include il parametro del livello di reddito sia improvvisamente esposto a dati di pazienti con livelli di reddito più bassi. In tal caso, è improbabile che produca valutazioni eque.

Di conseguenza, 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 funzionalità hardware moderne, come le istruzioni SIMD o GPUs.⁴

Inoltre, le strutture dati e gli algoritmi possono essere migliorati attraverso l'uso di layout di dati cache-friendly e algoritmi efficienti. Infine, gli sviluppatori di algoritmi possono sfruttare i recenti progressi nelle tecniche di machine learning e 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 sequenziali. Introdotto nel documento "Attention Is All You Need"⁵ , si basa pesantemente 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 consapevoli del contesto utilizzando l'auto-attenzione multi-testa per catturare le relazioni tra token, reti feedforward per l'elaborazione e connessioni residue con normalizzazione del livello per la stabilità.
• Il Decoder genera sequenze di output token per token, incorporando l'auto-attenzione multi-testa mascherata per prevenire l'accesso ai token futuri, l'attenzione incrociata per integrare gli output dell'Encoder e meccanismi feedforward e di normalizzazione simili per un apprendimento efficiente.

7. Architetture ibride dei modelli

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

I vantaggi chiave includono:

• Elaborazione più efficiente di sequenze lunghe.
• Uso ridotto della memoria per training e inference.
• Compatibilità con ambienti data center e edge.

Esempio reale: Kimi K2.5

Kimi K2.5 è un modello di IA agenziale 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 comprensione visiva e linguistica con il ragionamento agenziale, offrendo modalità istantanee e "pensanti" e supportando flussi di lavoro conversazionali e di agenti autonomi.⁶

I punti di forza 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 alle specifiche visive.
• Esecuzione di sciami di agenti: Supporta la decomposizione coordinata dei compiti, consentendo ai processi agenziali di eseguire in parallelo per flussi di lavoro complessi.

8. Re-ingegnerizzazione delle funzionalità

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

9. Modelli del mondo multimodali

I modelli del mondo multimodali apprendono da testo, immagini, audio, video, dati strutturati e input dei sensori. Questo crea una rappresentazione unificata attraverso le modalità.

Aspetti importanti includono:

• Migliore radicamento nelle informazioni del mondo reale.
• Interpretazione più accurata di scene, segnali e input multi-formato.
• Applicabilità a compiti che richiedono una comprensione integrata attraverso le modalità.

Esempio reale: DeepMind

Google DeepMind ha apportato significativi miglioramenti ai suoi modelli di IA ottimizzando la loro architettura e re-ingegnerizzando vari componenti per migliori prestazioni. 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 potenziato con un approccio di scaling ottimale dal punto di vista computazionale e miglioramenti del dataset per migliorare i compiti di ragionamento. Questi aggiornamenti architetturali hanno permesso una maggiore accuratezza e adattabilità.⁷

10. Sicurezza, allineamento e governance dell'IA

Migliorare gli 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 AI si comportino come previsto. Sviluppatori e organizzazioni stanno dando priorità ai metodi che:

• Allineano gli output dei modelli AI con i valori umani e i requisiti aziendali.
• Incorporano loop di feedback per prevenire comportamenti non intenzionali durante il deployment.
• Stabiliscono framework di governance che definiscono i limiti per l'uso degli strumenti in vari settori.

Questo cambiamento sottolinea che ottenere risultati migliori nell'IA comporta il miglioramento dell'accuratezza e dell'affidabilità, affrontando le considerazioni etiche e garantendo la sostenibilità a lungo termine.

Esempio reale: AI Sandbagging nel Rapporto Internazionale sulla Sicurezza dell'IA

Il Rapporto Internazionale sulla Sicurezza dell'IA evidenzia una preoccupazione nota come AI sandbagging, in cui un modello si comporta diversamente 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.

Questo crea un divario di valutazione: i benchmark tradizionali e i test red-team potrebbero non catturare appieno i rischi del mondo reale se i modelli possono adattare il loro comportamento in base al contesto. Per le aziende, questo implica che un test di sicurezza una tantum è insufficiente e deve essere completato da monitoraggio continuo, audit e meccanismi di governance.⁸

Figura 1: Esempio del modello o3 di OpenAI che mostra la 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 un'auto-correzione strutturata. I loro contributi principali includono:

• Maggiore accuratezza nei compiti di ragionamento e matematici.
• Tassi di fallimento più bassi grazie a controlli sistematici.
• 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 AI possono eseguire direttamente su dispositivi come smartphone, sensori IoT o hardware aziendale.

I vantaggi includono:

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

Questa tendenza è particolarmente rilevante in settori come l'assistenza sanitaria, l'automotive e la produzione, dove risposte tempestive e protezione dei dati sono cruciali.

Leggi di scaling dell'IA

Le leggi di scaling descrivono come le prestazioni del modello cambiano man mano che parametri, dati e potenza di calcolo scalano insieme in proporzioni bilanciate. La ricerca mostra che la perdita tende a seguire pattern di potenza prevedibili quando i modelli vengono addestrati con dati e risorse computazionali sufficienti rispetto alle loro dimensioni.

I primi lavori hanno identificato le relazioni tra parametri, token e calcolo di addestramento, mentre studi successivi hanno rivisto i rapporti ottimali, mostrando che molti grandi modelli erano sottotrained e che i modelli funzionano meglio quando parametri e token di addestramento sono scalati a magnitudini simili.

Analisi più recenti incorporano il costo dell'inference, indicando che modelli più piccoli addestrati più a lungo possono eguagliare le prestazioni di modelli più grandi quando i carichi di lavoro di inference sono elevati. Studi aggiuntivi si concentrano su come le capacità, non solo la perdita, scalano attraverso i benchmark e mostrano che l'efficienza del modello aumenta man mano che architetture, qualità dei dati e metodi di addestramento migliorano.

Questi risultati guidano la selezione del modello e la pianificazione delle risorse enfatizzando lo scaling bilanciato, dati di addestramento adeguati e l'importanza crescente dell'efficienza dei parametri e dell'inference.

Esempio reale: Parallel TTC Scaling con PaCoRe

PaCoRe (Parallel Coordinated Reasoning) è un framework open-source che introduce un nuovo approccio allo scaling del calcolo al momento dell'inference (TTC).

Invece di essere limitato dalla finestra di contesto di un modello, PaCoRe lancia un'esplorazione parallela massiccia, quindi compatta e sintetizza i risultati tramite un'architettura di passaggio messaggi, consentendo uno scaling efficace del calcolo di milioni di token durante l'inference.

PaCoRe include anche un server open che può essere utilizzato con endpoint LLM arbitrari, consentendo agli sviluppatori di applicare questo approccio di scaling parallelo su diversi modelli e provider.⁹

13. Scaling delle dimensioni del modello

Aumentare il numero di parametri in un modello significa renderlo più grande, tipicamente aggiungendo più livelli o rendendo i livelli esistenti più complessi. 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 una 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 10 volte della dimensione del modello non porta necessariamente a un miglioramento di 10 volte delle prestazioni.

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

14. Scaling dei 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 impara una gamma più ampia di pattern ed è meno soggetto a overfitting.
• Migliore comprensione di eventi rari: I grandi dataset aiutano il modello a imparare pattern rari e diversificati, il che lo renderebbe migliore nel gestire casi insoliti.

Tuttavia, lo scaling dei dati ha anche dei limiti:

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

15. Retrieval-augmented generation (RAG)

La generazione potenziata dal retrieval è diventata una strategia essenziale per potenziare i modelli AI senza fare affidamento esclusivamente su modelli più grandi o risorse computazionali aumentate. I sistemi RAG integrano un large language model con una base di conoscenza esterna, consentendo al modello di accedere a informazioni pertinenti in tempo reale.

I vantaggi chiave includono:

• Ridurre la necessità di ri-addestrare i modelli quando vengono create nuove informazioni.
• Migliorare le prestazioni su funzioni aziendali specializzate radicando gli output in fonti di dati curate.
• Mitigare i rischi di risposte obsolete o allucinate consentendo ai sistemi di citare fonti di background.

Questo approccio è ora comune nelle soluzioni AI aziendali, dove i dati di addestramento non riescono a 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 una memoria persistente o a livello di sessione. Questo consente al modello di mantenere il contesto attraverso compiti e interazioni.

Le caratteristiche importanti includono:

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

17. Scaling computazionale

Lo scaling computazionale comporta l'aumento della potenza di calcolo disponibile durante l'addestramento o l'inference, tipicamente attraverso:

• Hardware più potente: GPUs, TPU o chip AI specializzati.
• Sistemi distribuiti: Addestramento su più macchine in parallelo per gestire grandi carichi di lavoro.
• Durata dell'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 abilita modelli più grandi: Lo scaling computazionale consente l'addestramento di 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, lo scaling computazionale presenta anche delle sfide:

• Rendimenti decrescenti: Mentre le prestazioni migliorano con più calcolo, il tasso di miglioramento rallenta man mano che le risorse aumentano.
• Costi e richieste energetiche: L'addestramento di modelli avanzati come GPT-4 richiede risorse finanziarie e ambientali estese.

Nonostante queste sfide, lo scaling computazionale è stato fondamentale nel guidare i miglioramenti del machine learning AI.

Nella fase di inference, le prestazioni di un modello AI, in particolare per compiti che richiedono matematica o ragionamento multi-step, possono migliorare allocando più tempo di calcolo. Questo è spesso ottenuto attraverso strategie come un calcolo aumentato per query o affinamento iterativo. Ecco come funziona:

Cosa succede durante l'inference?

L'inference 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'inference non aggiorna i pesi del modello ma si basa sulle sue capacità apprese per risolvere problemi specifici.

Perché più tempo di calcolo aiuta?

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

• Affinamento iterativo: Per compiti che richiedono più passaggi logici, il modello può suddividere il problema in parti più piccole, risolvere ciascuna parte e affinare iterativamente la sua soluzione. Allocare più calcolo permette al modello di elaborare questi passaggi in modo più approfondito.
• Maggiore precisione: Nei compiti matematici, un tempo di inference più lungo permette un'esplorazione più profonda dei pattern o meccanismi di prova ed errore per approssimare soluzioni corrette.
• Migliore comprensione del contesto: In compiti come il ragionamento multi-step, un modello con più tempo di calcolo può valutare il contesto ripetutamente, per assicurarsi che i passaggi intermedi siano allineati con il problema più ampio.

18. Scaling computazionale al momento dell'inference

Lo scaling computazionale al momento dell'inference si riferisce all'allocazione di più calcolo a un modello durante l'inference. 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 affinare iterativamente i passaggi intermedi per compiti che richiedono ragionamento.
• L'accuratezza aumenta quando al modello è permesso di eseguire percorsi di inference più profondi.
• I guadagni di prestazioni sono ottenuti senza ri-addestramento, il che rende questo metodo adatto per aggiornamenti frequenti.

Esempio reale: Guadagni di capacità post-addestramento e al momento dell'inference

Anthropic's Claude Opus 4.6 illustra come i sistemi AI all'avanguardia stiano avanzando attraverso miglioramenti nel ragionamento al momento dell'inference e nell'integrazione degli strumenti. Questi guadagni si manifestano in una codifica agenziale più capace, dove 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 di agenti coordinati, come team di agenti in Claude Code che dividono 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.

Insieme, questi sviluppi evidenziano come il design del sistema e le tecniche al momento dell'inference stiano guidando guadagni di capacità significativi oltre al 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 AI che operano in ambienti terminali.¹⁰

Esempio reale: Gemini 3 Deep Think

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

Deep Think migliora le prestazioni cambiando il modo in cui il modello ragiona al momento dell'inference, allocando più calcolo ai problemi più difficili invece di fare affidamento esclusivamente su un numero maggiore di parametri.

Questo 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 accanto al numero di parametri e ai miglioramenti di tooling/deployment.

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

Esempio reale: GPT-5.3-Codex-Spark

OpenAI's GPT-5.3-Codex-Spark è un modello focalizzato sulla codifica posizionato come una variante ottimizzata per la velocità di GPT-5.3-Codex, destinata a flussi di lavoro per sviluppatori in tempo reale.

I punti di forza includono:

• Inference ad alto throughput: Progettato per assistenza alla codifica a bassa latenza, con velocità di output riportate a 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 interattivi di codifica: Mirato a compiti di codifica iterativi come modifica, debug e affinamento del codice in tempo reale.
• Enfasi sull'infrastruttura: Costruito per eseguire su infrastrutture di inference a bassa latenza, inclusi deployment su hardware Cerebras.

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

19. IA agenziale

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

I vantaggi includono:

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

Un esempio è un sistema multi-agente in cui un modello gestisce compiti di project management, un altro interpreta input in linguaggio naturale e un terzo gestisce il recupero e l'integrazione dei dati. Insieme, questi modelli offrono 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 diventate recentemente un focus. Questi metodi permettono agli sviluppatori di migliorare le prestazioni utilizzando meno risorse:

• Quantizzazione riduce l'impronta di memoria riducendo 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'inference più rapida.
• Potatura rimuove parametri ridondanti per ridurre la complessità mantenendo l'accuratezza.
• Adattamento a basso rango (LoRA) abilita un fine-tuning efficiente di grandi modelli su compiti specifici del dominio con risorse limitate.

Queste tecniche permettono ai sistemi AI di essere più scalabili attraverso vari modelli e contesti aziendali, consentendo risultati migliori a un costo inferiore.

Scopri altri nostri benchmark e approfondimenti basati sui dati nella Ricerca Google.

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Raccomandazioni su come approcciare il miglioramento dei modelli AI/ML

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

Monitorare le prestazioni

Puoi migliorare qualcosa conoscendo le sue aree di miglioramento. Questo può essere fatto monitorando le funzionalità del modello AI/ML. Tuttavia, se non tutte le funzionalità del modello possono essere monitorate, un numero selezionato di funzionalità chiave può essere osservato per studiare le variazioni nel loro output che possono influenzare le prestazioni del modello.

Generazione di ipotesi

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

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

Miglioramento iterativo e sperimentazione

Il miglioramento dei modelli AI/ML è un processo continuo. Dopo aver formulato ipotesi e selezionato potenziali soluzioni, la sperimentazione e l'iterazione sono fondamentali per raffinare 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.

Re-training del modello: Ri-addestra regolarmente il modello con nuovi dati, aggiornamenti delle funzionalità o aggiustamenti algoritmici per assicurarti che rimanga rilevante e si adatti alle condizioni mutevoli.

Monitoraggio automatizzato e loop di feedback: Utilizza sistemi automatizzati per fornire feedback AI continuo, consentendo regolazioni rapide e iterazione rapida sui miglioramenti.

Incorporare il feedback degli stakeholder

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

Integrare questo loop di feedback aiuta a garantire che il modello si adatti continuamente e rimanga allineato con le esigenze operative.

Questo loop di feedback garantisce che il modello rimanga allineato con le esigenze e le aspettative del mondo reale.

Prioritizzare i 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 agli iperparametri dell'algoritmo.

Documentare e standardizzare il processo di miglioramento

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

Standardizzare questo processo permette ai futuri miglioramenti di seguire un approccio collaudato e strutturato, assicurando che i miglioramenti possano essere misurati, confrontati e tracciati.

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Collegamenti di riferimento

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Professional Services - Telstra Enterprise

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[2111.09297] Learning to Compose Visual Relations

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Gemini 3 Deep Think: AI model update designed for science

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Introducing GPT-5.3-Codex | OpenAI

Cem Dilmegani

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Cem è analista principale presso AIMultiple dal 2017. AIMultiple fornisce informazioni a centinaia di migliaia di aziende (secondo SimilarWeb), tra cui il 55% delle aziende Fortune 500, ogni mese. Il lavoro di Cem è stato citato da importanti pubblicazioni globali come Business Insider, Forbes, Washington Post, società globali come Deloitte e HPE, ONG come il World Economic Forum e organizzazioni sovranazionali come la Commissione Europea. È possibile consultare l'elenco di altre aziende e risorse autorevoli che hanno citato AIMultiple. Nel corso della sua carriera, Cem ha lavorato come consulente tecnologico, responsabile acquisti tecnologici e imprenditore nel settore tecnologico. Ha fornito consulenza alle aziende sulle loro decisioni tecnologiche presso McKinsey & Company e Altman Solon per oltre un decennio. Ha anche pubblicato un report di McKinsey sulla digitalizzazione. Ha guidato la strategia tecnologica e gli acquisti di un'azienda di telecomunicazioni, riportando direttamente al CEO. Ha inoltre 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 zero in soli 2 anni. Il lavoro di Cem in Hypatos è stato oggetto di articoli su importanti pubblicazioni tecnologiche come TechCrunch e Business Insider. Cem partecipa regolarmente come relatore a conferenze internazionali di settore. Si è laureato in ingegneria informatica presso l'Università di 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, specializzata in email marketing e video di vendita. In precedenza, ha lavorato come reclutatrice in società di project management e consulenza. Sıla ha conseguito un Master in Psicologia Sociale e una laurea in Relazioni Internazionali.

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