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Intelligenza artificiale

Sfruttare appieno il potenziale dei Large Language Models (LLM)

Investire nell’integrazione degli LLM non solo consente alle aziende di rimanere competitive nell’era digitale, ma apre anche le porte a nuove opportunità di crescita e successo nel panorama aziendale moderno

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Intelligenza artificiale e Large Language Models - Sfruttare appieno il potenziale dei Large Language Models (LLM), 3 strategie consigliate da SAS
Intelligenza artificiale e Large Language Models (© Depositphotos)

Nell’ambito dell’AI Week 2024 (9-12 aprile), un’occasione cruciale per gli imprenditori italiani desiderosi di approfondire il tema dell‘Intelligenza Artificiale (IA) e della sua implementazione nelle aziende, SAS, azienda leader nell’ambito dell’analisi dei dati, ha condiviso tre strategie chiave per massimizzare l’utilizzo dei Large Language Models (LLM).

Questi modelli, spiega Marinela Profi, AI Product Strategy Global Lead di SAS, non solo rappresentano un notevole avanzamento tecnologico, ma sono elementi trasformativi che stanno ridefinendo le modalità con cui le aziende innovano, operano e generano valore.

LLM, i “maghi delle parole” dell’IA, come utilizzarli al meglio

Gli LLM sono considerati autentici “maghi delle parole”, capaci non solo di comprendere il linguaggio umano ma anche di processarlo in modo strategico per il vantaggio aziendale. Tuttavia, per sfruttare appieno il loro potenziale, è essenziale non concentrarsi esclusivamente sulla loro genialità nella generazione e comprensione del testo, ma piuttosto integrarli in un quadro strategico ampio e ben definito.

  1. Ottimizzazione delle prestazioni: ridurre le “allucinazioni” e il costo dei token. L’impiego di tecniche di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) in combinazione con gli LLM può significativamente ridurre le “allucinazioni” (generazione di informazioni errate o di nonsense) e il costo dei token (risorse computazionali), migliorando così l’efficienza e l’accuratezza dei modelli. Questo non solo porta a prestazioni migliori ma rende anche gli LLM più adatti a una vasta gamma di applicazioni aziendali.
  2. Governance: guidare l’AI con responsabilità. L’utilizzo responsabile dei Large Language Models è fondamentale per le aziende. La governance non solo garantisce un utilizzo etico e responsabile dei modelli, ma stabilisce anche politiche riguardanti la privacy dei dati e l’eliminazione dei pregiudizi, assicurando la conformità agli standard normativi e il mantenimento della fiducia dei clienti;
  3. Orchestrazione: integrazione perfetta per massimizzare i risultati. L’orchestrazione degli LLM consiste nell’integrarli in modo armonioso nei processi aziendali esistenti, trasformando l’output dei modelli in azioni concrete per il business. Questo implica la creazione di pipeline di dati che alimentano gli LLM con le informazioni necessarie e la distribuzione dei risultati generati ai sistemi appropriati, supportando così i processi decisionali aziendali.

Verso un nuovo livello di efficienza e innovazione

L’integrazione dei Large Language Models rappresenta una sfida complessa ma realizzabile per le aziende che desiderano sfruttare appieno il potenziale dell’IA generativa. Ottimizzando le prestazioni, garantendo una governance responsabile e orchestrando in modo efficace l’utilizzo dei modelli, le aziende possono sbloccare nuovi livelli di efficienza, innovazione e vantaggio competitivo, trasformando così la promessa dell’IA in una realtà di business concreta.

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