I Large Language Models (LLM), come GPT-4, LLaMA o Gemini, utilizzano tecniche di inferenza per generare risposte coerenti e contestualmente rilevanti a partire da un input (prompt). A differenza dei tradizionali motori di inferenza basati su regole logiche, gli LLM operano attraverso modelli statistici e reti neurali profonde, sfruttando l’apprendimento automatico per simulare un ragionamento […]
L’addestramento di modelli di linguaggio (LLM) è un processo complesso che richiede risorse computazionali significative. Tuttavia, con Unsloth, è possibile ottimizzare il training riducendo i tempi e i costi senza sacrificare la qualità del modello. Unsloth è una libreria open-source progettata per accelerare l’addestramento di LLM come Llama, Mistral e altri, sfruttando tecniche avanzate di […]
Come abbiamo già accennato nel predecente articolo, i backend di Ollama si riferiscono ai componenti server-side che gestiscono il funzionamento dell’ecosistema Ollama, specializzato nell’esecuzione, gestione e distribuzione di modelli di linguaggio (LLM) localmente o su server. Vediamo ora come funzionano nel dettaglio e come configurarli: Architettura del Backend di Ollama Il backend di Ollama è […]
I backend di Ollama si riferiscono ai componenti server-side che gestiscono il funzionamento dell’ecosistema Ollama, specializzato nell’esecuzione, gestione e distribuzione di modelli di linguaggio (LLM) localmente o su server. Ecco una spiegazione più dettagliata: Cosa fa il backend di Ollama? Esempi di Backend in Ollama Differenza tra Backend e Frontend Continua a seguirci se vuoi […]
Nel’ambito dei Large Language Models (LLM) come GPT-4, il “contesto” si riferisce alle informazioni che il modello tiene a mente durante una conversazione o un task per generare risposte coerenti e pertinenti. Cosa include il contesto? Perché è importante? Esempio pratico 🔹 Utente: “Chi ha scritto ‘1984’?”🔹 LLM: “George Orwell.”🔹 Utente: “In che anno è […]
La quantizzazione in un LLM (Large Language Model) è una tecnica di ottimizzazione che riduce la precisione dei numeri utilizzati per rappresentare i parametri del modello (pesi e attivazioni), allo scopo di diminuire la dimensione del modello e migliorare l’efficienza computazionale senza sacrificare eccessivamente le prestazioni. A cosa serve? Tipi di quantizzazione Esempio pratico Svantaggi […]
Abbiamo visto nel precedente articolo (Ollama: portare l’Intelligenza Artificiale sul tuo laptop) quanto sia facile implementare un modello AI sulla nostra macchina locale. Uno degli aspetti più sorprendenti di Ollama è la sua efficienza: non serve un datacenter per far girare un modello linguistico generativo. Ma è anche vero che le prestazioni variano molto in […]
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