Se stai cercando il modo giusto per massimizzare l’efficienza attraverso l’Intelligenza Artificiale, in questo post troverai un metodo che potrebbe semplificare molto le cose. Ci occuperamo di come scegliere un modello di intelligenza artificiale basato sui Large Language Model.
Funziona con GPT?
Per ogni progetto, cominciamo sempre con GPT-4, il modello più potente disponibile. Il primo obiettivo è dimostrare che il caso d’uso può funzionare. Partiamo dal migliore, anche se questo può significare un costo maggiore.
Quindi disegnamo e testiamo la soluzione di IA con GPT-4 o GPT 3.5 per capire se fattibile. Qualora non dovesse funzionare, è probabile che il progetto non sia compatibile con i large language model attualmente disponibili.
Ottimizzazione dei costi
Una volta che abbiamo dimostrato la funzionalità del progetto, iniziamo a lavorare sull’ottimizzazione dei costi, passando ad un modello meno costoso. Questo metodo permette di equilibrare in modo ottimale l’efficienza e il costo.
Le alternativa variano da i modelli online più economici o gratuiti come Bard, a quelli che possono essere usati offline come Llama. Oltre il costo consideremo le capacità dell’alternativa ed eventuali questioni di privacy dei dati risolvibili con i modelli offline.
Tendenze
Questo approccio è in linea con le tendenze attuali nel campo dell’Intelligenza Artificiale. Secondo il recente report “State of AI” di Retool, la maggior parte delle persone usa prevalentemente GPT-4 e GPT-3.5 di OpenAI, mentre altri modelli vedono un’adozione minore e che varia caso per caso.
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Prima la funzionalità, poi i costi
Questo non significa che non dovresti esplorare altri modelli di IA, ma la regola generale è concentrarsi prima sulla funzionalità del tuo caso d’uso e poi sui costi. Trovare il giusto equilibrio tra queste due componenti è fondamentale per scegliere il modello di Intelligenza Artificiale e sfruttare al meglio le opportunità offerte da questa tecnologia.