Tag: Fine-Tuning

L'Effetto Deepseek-R1: Innovazione nei Modelli Linguistici

L'analisi evidenzia il ruolo di Deepseek-R1 nell'accelerare lo sviluppo di modelli linguistici dotati di capacità di ragionamento avanzate.

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Potenzia la tua AI: Fine-tuning con Reinforcement Learning

OpenAI apre le porte al fine-tuning con reinforcement learning di o4-mini. Crea modelli AI personalizzati, integrati e potenti per la tua azienda.

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Svelare la Distillazione della Conoscenza

Come i modelli di IA si insegnano a vicenda. Scopri la distillazione della conoscenza, tecnica chiave per l'IA efficiente e scalabile.

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Nvidia batte DeepSeek-R1: Modello Open-Source

Il nuovo modello open-source di Nvidia supera DeepSeek-R1 grazie a 140.000 ore di training su H100. Un'analisi dettagliata delle tecniche e dell'architettura utilizzata.

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Piccolo Modello Microsoft: Un 'Cheat Code' Matematico

I modelli minori di Microsoft impressionano con capacità di ragionamento addestrati su un dataset sorprendentemente piccolo, superando modelli più grandi in compiti specifici.

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LlamaCon Meta: Analisi Approfondita

Un'analisi dettagliata di LlamaCon di Meta, esplorando il futuro dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e delle applicazioni multimodali.

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DeepSeek: AI Aziendale a Costi Ridotti

DeepSeek sta rivoluzionando l'adozione dell'AI aziendale con modelli fondazionali scontati, abbattendo le barriere di costo e aprendo nuove opportunità per le imprese.

DeepSeek: AI Aziendale a Costi Ridotti

Phi-4-Reasoning-Plus: Potenza Compatta di Microsoft

Microsoft ha presentato Phi-4-reasoning-plus, un modello linguistico open-weight progettato per ragionamenti complessi, con prestazioni elevate in matematica, scienza e coding.

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Ottimizzazione Modelli Amazon Nova

Miglioramento dell'utilizzo degli strumenti tramite la personalizzazione dei modelli Amazon Nova per decisioni informate e flussi di lavoro efficienti.

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GPT-4.1 di OpenAI: Un Passo Indietro?

GPT-4.1 di OpenAI prometteva aderenza alle istruzioni, ma valutazioni iniziali suggeriscono una minore affidabilità rispetto ai predecessori, sollevando questioni etiche.

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