L’intelligenza artificiale generativa è diventata una tecnologia indispensabile nel mondo digitale, trasformando il modo in cui gli sviluppatori affrontano problemi complessi e ottimizzano costi e prestazioni. Con l’esplosione di strumenti come ChatGPT negli ultimi due anni, la comunità tech ha visto una serie di innovazioni e strategie che mirano a massimizzare l’efficienza dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), favorendo il progresso e l’accesso alla potenza dei dati.
Concatenamento dei Modelli: Massimizzare l’Efficienza Riducendo i Costi
Una delle tecniche emergenti, chiamata “concatenamento dei modelli,” sta guadagnando terreno tra gli sviluppatori che cercano alternative più economiche senza sacrificare le prestazioni. Invece di impiegare costosi modelli avanzati, si sfruttano LLM open source più accessibili per la fase di pre-elaborazione. Dara Ladjevardian, co-fondatore di Delphi, ha descritto come il suo team integri modelli come Llama e Mistral per estrarre e riassumere informazioni essenziali da fornire ai modelli di frontiera, come GPT-4, ottimizzando così l’allocazione delle risorse.
Ottimizzazione Automatica dei Prompt: Superare l’Ingegneria Manuale dei Prompt
L’ottimizzazione dei prompt, storicamente affidata a ingegneri specializzati, ha subito una rivoluzione con l’avvento di strumenti automatizzati come DSPy e SAMMO, sviluppati rispettivamente da Stanford e Microsoft. DSPy sperimenta combinazioni di tecniche per raffinare la struttura dei prompt, mentre SAMMO va oltre, permettendo la rimozione e modifica della formulazione dei componenti di un prompt per una risposta più precisa. Questi strumenti riducono drasticamente i tempi di sviluppo, permettendo agli sviluppatori di concentrarsi su attività di maggiore valore.
Ricontrollo Avanzato degli Output: Garantire la Precisione con la Generazione Aumentata del Recupero
Per gli sviluppatori, una delle sfide principali resta quella di verificare l’accuratezza degli output dei modelli LLM, specialmente in contesti ad alto impatto. La tecnica della “generazione aumentata del recupero” facilita l’accesso ai dati in tempo reale, riducendo la possibilità di errori nei risultati generati. Jason Liu, consulente per società tech come Zapier e Limitless AI, suggerisce l’uso di un LLM che risponda attingendo esclusivamente alla formulazione esatta dei documenti di riferimento. Questo metodo consente un controllo programmatico dei riferimenti, riducendo le incoerenze e aumentando la precisione.
Semplificazione della Valutazione dei Prodotti AI con Dati Sintetici
L’efficienza nella verifica dei prodotti basati sull’IA è una priorità per molte startup, specialmente in settori regolamentati come quello legale. Jason Liu ha consigliato a una startup di utilizzare un LLM per generare domande campione da utilizzare per testare il proprio prodotto, risparmiando sui costi delle verifiche manuali. L’approccio dei “dati sintetici,” già utilizzato da aziende come OpenAI, ha infatti dimostrato di offrire risultati affidabili e di rappresentare una risorsa preziosa sia per il miglioramento dei prodotti che per la loro valutazione.
Nuove Frontiere per l’Uso del Computer: Automazione dei Test e Debug delle Applicazioni
Con il rilascio di nuove funzionalità di utilizzo del computer, come quelle offerte da Anthropic, stanno emergendo nuovi casi d’uso che spingono la sperimentazione oltre i confini tradizionali. Guillermo Rauch, CEO di Vercel, ha evidenziato come gli agenti IA stiano diventando strumenti chiave per i test e il debug autonomo delle applicazioni. Non solo gli agenti possono individuare bug in tempo reale, ma l’obiettivo a lungo termine è quello di dotarli della capacità di risolvere i problemi riscontrati, riducendo l’intervento umano e migliorando l’affidabilità delle applicazioni.
L’ascesa dell’intelligenza artificiale generativa, accompagnata da nuove strategie e strumenti, sta aprendo strade inaspettate, offrendo a CTO e CEO nuove opportunità per abbattere i costi e spingere l’innovazione.