Glossario: ai in locale e privacy
Far girare l'AI sui propri computer e tenere i dati in casa: modelli aperti e piccoli, hardware, licenze e dove finiscono i dati.
10 pagine, in ordine alfabetico. Tutto il glossario dalla A alla Z
Cos'è l'AI in locale e quando conviene tenerla in casa
Usare l'AI in locale significa far girare il modello su computer o server dell'azienda, invece che usarlo attraverso il servizio cloud di un fornitore, così che i dati restino dentro l'azienda.
Cosa sono i dati sintetici e quando usarli
I dati sintetici sono dati creati artificialmente, da regole o da un modello di AI, che imitano le caratteristiche di dati reali senza corrispondere a persone o fatti veri. Si usano per provare software, addestrare modelli o condividere esempi senza esporre informazioni riservate.
Cos'è l'edge AI: l'intelligenza dentro il dispositivo
L'edge AI è l'intelligenza artificiale che gira direttamente sul dispositivo in cui nascono i dati, come una telecamera, un sensore, un macchinario o uno smartphone, senza mandare tutto a un server o al cloud.
Cos'è una GPU e perché serve all'AI
La GPU è un processore nato per la grafica, capace di fare moltissimi calcoli semplici in parallelo. Questa caratteristica la rende ideale per addestrare e far girare i modelli di AI, che sono fatti proprio di enormi quantità di moltiplicazioni ripetute.
Cos'è la licenza di un modello AI e cosa controllare
La licenza di un modello di AI è il documento che stabilisce chi può usarlo, per quali scopi e a quali condizioni: se è ammesso l'uso commerciale, se si può modificare e ridistribuire, quali usi sono vietati e cosa va dichiarato.
Cos'è un modello linguistico piccolo (SLM)
Un modello linguistico piccolo, o SLM, è un modello di linguaggio con molti meno parametri dei grandi modelli di punta. Sa fare meno cose, ma le fa in fretta, costa poco e spesso gira su un computer normale, anche dentro l'azienda senza mandare dati all'esterno.
Cos'è un modello open weight e cosa lo distingue
Un modello open weight è un modello di AI i cui pesi, cioè i parametri imparati durante l'addestramento, sono scaricabili, così che chiunque possa farlo girare sui propri computer.
Cos'è la quantizzazione di un modello AI
La quantizzazione è una tecnica che riduce la precisione con cui sono salvati i numeri interni di un modello. Il modello diventa più leggero e più veloce, occupa meno memoria e può girare su computer modesti, in cambio di una piccola perdita di qualità.
Cos'è la residenza dei dati quando usi l'AI
La residenza dei dati è il luogo fisico in cui un servizio conserva ed elabora le tue informazioni: in quale paese o regione si trovano i server che ricevono testi, file e risposte quando usi uno strumento di AI.
Zero data retention: cos'è e quando chiederla
La zero data retention è un'opzione con cui il fornitore di un modello si impegna a non conservare i testi che gli mandi né le risposte generate, oltre il tempo strettamente necessario a elaborare la richiesta.
