Addestramento: dataset, LoRA e valutazioni
Modificare il modello addestrandolo.
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Dataset IA: trovare il codice NACE di un'attività
44 dialoghi con un estratto della classificazione NACE Rev. 2.1 nel contesto: il modello indica il codice, chiede un chiarimento o rifiuta.
Dataset IA: agente che cerca il codice doganale SA
43 tracce di agente: chiamata allo strumento di ricerca nella nomenclatura, poi codice SA, domanda o rifiuto.
Dataset IA: trovare il codice doganale SA di un prodotto
43 dialoghi con un estratto del Sistema armonizzato nel contesto: il modello indica il codice SA, chiede un chiarimento o rifiuta.
Dataset IA (DPO): codice doganale SA senza inventare
40 coppie di preferenze: codice SA letto nella nomenclatura e citato, contro un codice vicino o dato a memoria.
Dataset IA: agente che cerca la professione ESCO
60 tracce di agente: chiamata allo strumento di ricerca ESCO, professioni restituite, poi professione e codice o rifiuto.
Dataset IA: trovare la professione ESCO di una qualifica
60 dialoghi con professioni ESCO nel contesto: il modello indica la professione e il codice, chiede un chiarimento o rifiuta.
Dataset IA (DPO): professione ESCO senza inventare
57 coppie di preferenze: professione letta nella classificazione ESCO e citata, contro una vicina o data a memoria.
Dataset IA sulla popolazione dei comuni italiani
44 scambi con le righe del censimento 2021 nel contesto (comuni italiani): il modello legge la cifra, cita la fonte o rifiuta.
Valutazione IA dell'anonimizzazione di testi italiani
Verifica che un modello o un contesto di anonimizzazione non lasci passare dati personali italiani (email, telefono, IBAN, codice fiscale, data di nascita).
Dataset italiano per anonimizzare i dati personali (GDPR)
20 esempi per anonimizzare testi italiani (GDPR, Codice privacy): codice fiscale, telefoni +39, IBAN IT, targhe, CAP. Persone e numeri fittizi. Con casi senza…
Che cos’è l’addestramento di un modello IA?
L’addestramento permette a un modello di apprendere dai dati modificandone i parametri. Può adattare un modello esistente a un settore o a un compito. Questa famiglia raccoglie dati, impostazioni e valutazioni per preparare l’apprendimento e misurarne i risultati.