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Glossario AI

Inferenza

L'inferenza è la fase in cui un modello AI addestrato viene effettivamente usato - il momento in cui riceve un nuovo input e produce una risposta o un risultato.

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In questa guida

  1. 1Cosa significa Inferenza
  2. 2Perché Inferenza è importante

Cosa significa Inferenza

L'AI ha due fasi principali. L'addestramento è quando il modello impara dai dati, cosa che avviene una sola volta ed è molto intensiva. L'inferenza è tutto ciò che viene dopo: ogni volta che al modello finito viene chiesto di fare qualcosa, sta eseguendo un'inferenza.

Ogni volta che scrivi una domanda in un chatbot e ricevi una risposta, quella risposta è il risultato di un'inferenza. Il modello non sta imparando dal tuo messaggio - sta applicando ciò che ha già imparato per produrre la tua risposta.

Perché Inferenza è importante

L'inferenza è la parte dell'AI con cui interagisci e che paghi quando costruisci strumenti. Capirla ti aiuta a ragionare con chiarezza su velocità e costi.

L'inferenza è ciò che gira ogni volta che il tuo strumento AI viene usato
La maggior parte dei prezzi dei servizi AI si basa sull'uso dell'inferenza
Spiega perché le richieste più grandi possono essere più lente o costare di più
Saperlo ti aiuta a progettare automazioni efficienti ed economiche

Domande frequenti

In genere no. Durante l'inferenza il modello applica ciò che ha già imparato e non si aggiorna in modo permanente. L'apprendimento avviene prima, nella fase separata di addestramento.

Altri termini AI

GPTUna famiglia di large language model - GPT sta per Generative Pre-trained Transformer.Apprendimento supervisionatoUn metodo di apprendimento automatico in cui un modello impara da esempi già etichettati con la risposta corretta.Apprendimento non supervisionatoUn metodo di apprendimento automatico in cui un modello trova pattern in dati privi di etichette o risposte corrette.

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