Molti algoritmi di AI, specialmente quelli basati su reti neurali artificiali, richiedono l’elaborazione di enormi quantità di dati e l’esecuzione di calcoli complessi. La parallelizzazione permette di distribuire questi compiti su più processori o unità di elaborazione grafica, quindi su GPU, diminuendo significativamente il tempo di addestramento e di inferenza.

I Parameter Efficient Fine Tuning Algorithms, sono algoritmi allo stato dell’arte per personalizzare modelli fondazionali molto grandi su casi d’uso specifici.

È possibile sviluppare soluzioni di AI e di apprendimento automatico minuscole? TinyMLrappresenta un’innovativa controtendenza nel panorama dell’intelligenza artificiale, rispondendo alla sfida di creare modelli di machine learning ottimizzati per dispositivi a bassa potenza come microcontrollori e sensori integrati.

Come possiamo utilizzare modelli fondazionali multimodali per migliorare la capacità dei nostri robot di interagire col mondo e di risolvere i compiti più disparati?

Gli attacchi avversariali sono basati su tecniche mediante le quali input deliberatamente modificati vengono utilizzati per ingannare i modelli predittivi, inducendoli in un qualche modo a fare degli errori. Questi attacchi sfruttano le vulnerabilità dei modelli stessi, introducendo perturbazioni minime ma mirate nei dati di input che possono portare a classificazioni errate o comportamenti anomali, pur rimanendo impercettibili all’occhio umano.