In questo articolo vengono illustrate alcune riflessioni sull’utilizzo efficace dei Large Language Model. Per ottenere risultati affidabili, ogni applicazione che sfrutta questi strumenti dovrebbe attenersi al principio dello “zero utilizzo della conoscenza pregressa”.
Nata dall’evoluzione delle tecniche di Natural Language Processing (NLP) e del Machine Learning, la RAG si distingue per la sua capacità di integrare e sintetizzare informazioni provenienti da fonti di conoscenza esterne. Scopriamo insieme di cosa si tratta.
Nell'ultimo anno, l'evoluzione dei Large Language Models (LLM) ha segnato una svolta decisiva nel campo dell'Intelligenza Artificiale (AI). Vediamo le differenze tra le due offerte, a fronte delle novità in casa Google.
Facciamo chiarezza sui diversi tipi di prodotto basati sui Large Language Model attualmente sul mercato, le loro funzionalità, le principali differenze e la loro possibile evoluzione futura.
Il Natural Language Processing , nato per dare la possibilità alle macchine di leggere e interpretare il linguaggio umano, grazie alle sue molte e versatili applicazioni si sta sempre di più integrando nei processi di business di molte aziende. Come? Scopriamolo insieme.
Confrontiamo due dei più popolari LLM, ChatGPT-4 e Llama 2, scopriamo i loro punti di forza e di debolezza, cercando di capire in quali contesti utilizzare l'uno o l'altro.
L'impiego dei Large Language Models nell'HR offre vantaggi unici, semplificando e velocizzando il processo di selezione.
Confrontiamo due dei più popolari LLM, Google Bard e ChatGPT, andiamo a vedere le differenze fondamentali, i loro punti di forza e di debolezza e come possono essere utilizzati.
RES IT ha realizzato per Will Media la Dashboard Power BI, grazie alla quale la testata è ora in grado di vedere quali tematiche suscitano maggiormente opinioni positive o negative, quali sono le emozioni più comuni e quali sono i trend di sviluppo.
L'Entity Extraction e la Named Entity Recognition (NER) sono due importanti tecniche di analisi del testo utilizzate per identificare e classificare entità all'interno di testi non strutturati.
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