L’AI Generativa apre nuove prospettive per l’innovazione, l’efficienza e il coinvolgimento dei clienti. Comprendendo le basi, gestendo i rischi e implementando piani strategici ben strutturati, le imprese possono utilizzare l’AI in modo responsabile per raggiungere i loro obiettivi

Come la maggior parte dei sistemi di machine learning, l’AI Generativa utilizza algoritmi per creare nuovi dati basati sui modelli dei dati esistenti. Questi modelli di ML apprendono schemi e strutture nei dati di addestramento e utilizzano questa conoscenza per generare nuovi dati simili. Un’interazione efficace con l’AI Generativa richiede la comprensione di come elaborare prompt testuali che producano gli output desiderati chiamati “completions”. Questo implica l’uso di un linguaggio chiaro e specifico e la fornitura di un contesto sufficiente.

La sperimentazione e l’iterazione sono fondamentali per perfezionare prompt specifici e ottenere risultati ottimali. Altre tecniche, come il Retrieval Augmented Generation (RAG) e il Fine-tuning, possono affinare i risultati di un LLM. Il RAG combina modelli generativi con sistemi di recupero per migliorare la qualità e la rilevanza dei contenuti generati. Le tecniche RAG sono molto usate per consentire agli LLM di comprendere il contesto dei documenti aziendali privati. Anche il fine-tuning dei modelli su dati specifici del dominio può migliorarne le prestazioni. Tuttavia, il fine-tuning può essere costoso e richiede una profonda esperienza in data science, anche se nuovi strumenti stanno rendendo il processo più facile. I più recenti modelli “multimodali” sono progettati per comprendere nativamente i pattern di diversi tipi di dati, come testi e immagini, e per generare nuovi dati simili basati su questi vari tipi di input. Questo significa che un singolo modello multimodale può elaborare e interpretare sia testo che immagini , producendo contenuti coerenti e rilevanti che combinano entrambi i tipi di informazioni. GPT-4 di OpenAI, Claude 3 di Anthropic e Gemini 1.5 di Google sono modelli GenAI multimodali avanzati che mostrano questa capacità di integrare e generare dati multimodali.

Casi d’uso aziendali – Il potenziale dell’AI Generativa abbraccia numerosi settori. Nella sanità, può generare dati sintetici per migliorare la ricerca medica. In finanza, può creare simulazioni di mercato realistiche per una migliore gestione del rischio. L’industria dell’intrattenimento può utilizzare l’AI Generativa per produrre contenuti originali, dalla musica ai film. Diverse aziende hanno già integrato con successo l’AI Generativa. Per esempio, IBM Watson utilizza l’AI Generativa per assistere nelle diagnosi mediche generando potenziali diagnosi basate sui dati dei pazienti. Allo stesso modo, Codex di OpenAI alimenta GitHub Copilot, aiutando gli sviluppatori generando frammenti di codice.

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