Modelli Fondazionali Configurabili: Un approccio modulare alla costruzione degli LLM

Digital Innovation in the Era of Generative AI - A podcast by Andrea Viliotti

La puntata descrive un nuovo approccio alla costruzione di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) basato sulla modularità. Questo approccio, chiamato "modelli fondazionali configurabili," prevede la divisione di un LLM in moduli funzionali distinti, chiamati "mattoni," che possono essere combinati dinamicamente per affrontare compiti complessi. I mattoni possono essere pre-addestrati o personalizzati per soddisfare esigenze specifiche, offrendo una flessibilità e un'adattabilità senza precedenti. Questo approccio promette di migliorare l'efficienza computazionale, la riutilizzabilità, la scalabilità e la personalizzazione degli LLM. La puntata esplora anche le sfide e le direzioni future di questa nuova tecnologia, come la gestione delle interazioni tra mattoni, lo sviluppo di protocolli per la loro costruzione e l'aggiornamento, e la protezione della privacy dei dati.