Come vengono costruiti la maggior parte dei prodotti di intelligenza artificiale? Molto spesso si tratta di involucri di altri modelli, come quelli che prevedono fare richiesta a ChatGPT tramite un’API. Questo approccio manca di differenziazione e presenta problemi come costi elevati, prestazioni lente e personalizzazione limitata. Esistono strategie alternative per ovviare ai problemi maggiori tra cui:
- Mancanza di differenzianzione;
- Costo elevato dei LLM (Large Language Models);
- Lentezza dei LLM;
- Poca personalizzazione dei LLM.
Invece di affidarsi esclusivamente agli LLM, si consiglia di costruire una catena di strumenti che includa modelli fine-tuned, compilatori personalizzati e modelli addestrati su misura. Questo approccio porta a soluzioni più veloci, affidabili, economiche e differenziate.
Sarebbe poi opportuno non utilizzare L’IA inizialmente ma di esplorare lo spazio del problema attraverso la programmazione normale ed esplorare modi creativi per generare dati, come ad esempio utilizzare Internet.
Ciò che viene incoraggiato maggiormente è adottare quello che viene definito approccio “Builder”, il quel mira ad evitare, soprattutto nelle fasi iniziali di progettazione l’uso estensivo di IA.
Leggi qui l’intero articolo: Don’t Build AI Products The Way Everyone Else Is Doing It
