{"id":131152,"date":"2025-04-29T13:40:00","date_gmt":"2025-04-29T11:40:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.immo-invest.ch\/?p=131152"},"modified":"2025-04-29T13:30:55","modified_gmt":"2025-04-29T11:30:55","slug":"praezisere-ki-antworten","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/stage.immo-invest.ch\/it\/praezisere-ki-antworten\/","title":{"rendered":"Risposte AI pi\u00f9 precise"},"content":{"rendered":"<p class=\"wp-block-paragraph\">I grandi modelli linguistici affascinano con la loro conoscenza e allo stesso tempo irritano con risposte imprecise o contraddittorie. La ragione di ci&ograve; risiede spesso nell&rsquo;incertezza dei modelli, che finora <span class=\"glossaryLink\"  aria-describedby=\"tt\"  data-cmtooltip=\"&lt;div class=glossaryItemTitle&gt;ERA&lt;\/div&gt;&lt;div class=glossaryItemBody&gt;Electronic Realty Associates; internationales Maklernetzwerk mit Schweizer Niederlassungen&nbsp;&lt;\/div&gt;\"  data-mobile-support=\"0\"  data-gt-translate-attributes='[{\"attribute\":\"data-cmtooltip\", \"format\":\"html\"}]' tabindex='0' role='link'>era<\/span> difficile da controllare. I ricercatori del Politecnico di Zurigo hanno ora sviluppato l&rsquo;algoritmo SIFT (&ldquo;Selecting Informative data for Fine-Tuning&rdquo;), un metodo che affronta proprio questo problema. Seleziona i dati aggiuntivi proprio in base alla riduzione dell&rsquo;incertezza e al miglioramento della qualit&agrave; della risposta.<\/p>\n\n\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Selezione delle informazioni attraverso analisi vettoriali<br><\/strong>Invece di utilizzare semplicemente le informazioni pi&ugrave; vicine, SIFT analizza la struttura di relazione delle informazioni linguistiche nello spazio multidimensionale dei grandi modelli. Il fattore decisivo &egrave; l&rsquo;angolo tra i vettori. Le informazioni con contenuti complementari vengono selezionate in modo specifico per fornire risposte complete e pertinenti. Le ridondanze e le sovrapposizioni, che si verificano negli approcci classici, vengono sistematicamente evitate.<\/p>\n\n\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Grande impatto anche con modelli piccoli<br><\/strong>L&rsquo;arricchimento mirato con dati rilevanti consente di ridurre drasticamente lo sforzo computazionale di modelli linguistici di grandi dimensioni. Nei test, SIFT-tuning ha persino superato i potenti modelli AI con modelli fino a 40 volte pi&ugrave; piccoli. Allo stesso tempo, il sistema si adatta dinamicamente. Durante l&rsquo;uso, il modello arricchito diventa sempre pi&ugrave; preciso, in quanto continua ad allenarsi durante il funzionamento.<\/p>\n\n\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Valutazione della rilevanza per altre aree di applicazione<br><\/strong>SIFT offre anche un prezioso vantaggio aggiuntivo. Analizzando quali dati sono riconosciuti come particolarmente rilevanti, si possono identificare correlazioni importanti in aree specialistiche come la medicina, la ricerca o l&rsquo;industria. Ad esempio, i dati diagnostici particolarmente significativi possono essere filtrati in modo efficiente.<\/p>\n\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Un nuovo algoritmo del Politecnico di Zurigo sta rivoluzionando l&#8217;uso di modelli linguistici di grandi dimensioni. 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