Automazione dei processi robotici (RPA)
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L’Automazione dei Processi Robotici (RPA) impiega robot software, spesso potenziati …
Efficiency
Terms tagged with Efficiency
Qwen3 5 Moe
Definition
Questo termine si riferisce a un’architettura specializzata all’interno della …
Quantizzato
Definition
La quantizzazione è una tecnica di ottimizzazione dei modelli che riduce la precisione …
Potatura
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La potatura consiste nell’identificare ed eliminare neuroni, connessioni o filtri …
Prompt Tuning
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Il prompt tuning consiste nell’aggiungere prompt morbidi addestrabili (vettori …
Apprendimento proattivo
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Nell’apprendimento proattivo, il sistema di intelligenza artificiale determina …
Prefix Tuning
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Il Prefix Tuning è una tecnica di adattamento efficiente nei parametri per i transformer …
Phi
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Phi, acronimo di ‘Modelli fondamentali basati sul paradigma di …
P-Tuning
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Il P-Tuning (Prompt Tuning) è una tecnica progettata per adattare i grandi modelli …
Ottimizzazione multitask
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L’ottimizzazione multitask comporta l’addestramento di un singolo modello per …
Apprendimento multitask
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Questa tecnica sfrutta il bias induttivo condiviso tra compiti correlati per migliorare …
Miscela di Esperti
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La Miscela di Esperti (MoE) è un’architettura di machine learning progettata per …
Model Compression
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Questa categoria include metodi come la potatura (pruning), la quantizzazione e la …
Mixtral
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Mixtral è un pionieristico LLM open-weight che utilizza un’architettura Sparse …
DeepSeek V3
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DeepSeek V3 è un’iterazione avanzata nella famiglia di modelli DeepSeek, …
Automazione dei processi aziendali
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L’Automazione dei Processi Aziendali (BPA) implica l’utilizzo di software e …
Elaborazione in batch
Definition
L’elaborazione in batch prevede l’aggregazione degli input dei dati in un …
Apprendimento automatico automatizzato
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AutoML (Automated Machine Learning) semplifica lo sviluppo di modelli ML automatizzando …
Processo decisionale automatizzato
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Il processo decisionale automatizzato (ADM) si affida a sistemi software per prendere …
Apprendimento attivo
Definition
L’apprendimento attivo riduce la quantità di dati etichettati richiesti consentendo …
Apprendimento Zero-Shot
Definition
L’apprendimento zero-shot consente a un modello di machine learning di classificare …
QLoRA
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QLoRA combina l’Adattamento a Basso Rango (LoRA) con la quantizzazione a 4 bit per …
Apprendimento Few-Shot
Definition
L’apprendimento few-shot mira a consentire ai modelli di generalizzare da pochi …
Adattatore
Definition
Gli adattatori sono una tecnica di fine-tuning efficiente nei parametri, utilizzata …
senza addestramento
Definition
Gli approcci senza addestramento si riferiscono a tecniche che modificano il …
pre-addestrato
Definition
Un modello pre-addestrato è un modello di intelligenza artificiale di base che ha subito …
a basso costo
Definition
L’IA a basso costo si concentra sull’efficienza, mirando a ridurre le …
Apprendimento per trasferimento
Definition
L’apprendimento per trasferimento sfrutta modelli pre-addestrati per migliorare le …
Mamba
Definition
Mamba rappresenta un avanzamento significativo nella modellazione delle sequenze …
LoRA
Definition
LoRA congela i pesi del modello pre-addestrato e inserisce matrici di decomposizione …
Diretto
Definition
Nel contesto dell’IA, ‘diretto’ descrive spesso architetture o percorsi …
Automatizzato
Definition
L’automazione nell’IA implica l’utilizzo di algoritmi e sistemi per …