Tecnologia Il futuro dell'IA è fatto di modelli privati e personalizzati

Marina Londei

Tempo di lettura: 1' 28''

Pubblicato il: 23/10/2023

Mentre le big tech pensano a creare modelli di IA sempre più grandi e potenti, c'è chi si concentra sul permettere anche alle piccole imprese di sviluppare sistemi specifici per i loro bisogni.

ZenML è una startup che ha realizzato un framework che consente di creare pipeline utilizzabili da data scientist e ingegneri di machine learning per collaborare e creare modelli di IA personalizzati.

Come si legge su TechCrunch, il framework consente alle imprese di sviluppare propri modelli di IA riducendo la dipendenza da grandi fornitori come OpenAI o Anthropic. Ovviamente l'obiettivo non è creare competitor di GPT 4, ma di costruire uno stack tecnologico privato tarato sui bisogni specifici della singola realtà.

L'idea principale dietro ZenML è di usare una pipeline modulare in cui convivono diversi tool open-source, come Airflow, Kubeflow, Hugging Face, MLflow, TensorFlow e PyTorch, che permettono di creare modelli di l'apprendimento automatico. L'obiettivo è creare un'esperienza unificata che sia multi-fornitore e multi-cloud.

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"OpenAI e gli LLM costruiti a porte chiuse sono pensati per casi d'uso generali - non per casi d'uso specifici" ha affermato Adam Probst, uno dei due fondatori di ZenML. "Al momento sono troppo addestratoi e troppo costosi per casi d'uso particolari" ha concluso.

Questo non significa che GPT 4 o gli altri LLM non avranno futuro, ma ci saranno comunque aziende che avranno bisogno di sviluppare soluzioni specifiche e personalizzate; per questo, sostiene Probst, l'open-source diventa un'alternativa allettante.

L'evoluzione delle normative sull'uso dell'IA, prima fra tutte l'AI Act, stanno puntando verso la stessa direzione di ZenML incoraggiando le imprese a usare modelli addestrati su specifici dataset e in modo ben definito. Sviluppare algoritmi specializzati, più economici e più piccoli consente di avere maggior controllo sui risultati e di perfezionarli in base alle esigenze.