Modelli AI addestrati sui vostri dati

Quando serve davvero

Quasi mai, ed è la prima cosa onesta da dire. Nella grande maggioranza dei casi il risultato che cercate si ottiene dando al sistema i documenti giusti da leggere, non riaddestrandolo. È più rapido, costa molto meno e si aggiorna cambiando un documento invece di rifare un addestramento.

L'addestramento su misura ha senso in casi precisi: quando serve un linguaggio molto specifico che i modelli generali sbagliano sistematicamente, quando il volume di richieste è tale che un modello più piccolo e specializzato costa molto meno di uno grande, o quando il trattamento deve restare interamente su vostri apparati.

Come funziona

Servono esempi: coppie di richiesta e risposta corretta, prodotte o validate da chi conosce il mestiere. È la parte che determina il risultato ed è la parte che non possiamo fare noi. Un modello addestrato su esempi mediocri è peggio di un modello generale.

Poi il modello viene addestrato, misurato su un insieme di prova che non ha mai visto, e confrontato con l'alternativa semplice. Se l'alternativa semplice vince, lo diciamo.

Il costo che si sottovaluta

Non l'addestramento: il mantenimento. Un modello addestrato oggi invecchia, e quando i vostri processi cambiano va rifatto. Chi entra in questa strada deve sapere che è un impegno continuo, non un progetto che finisce.

Come si decide

Si prova prima la strada semplice e si misura. Solo se non basta, e se il divario è documentato, si valuta l'addestramento. È l'ordine che fa risparmiare i soldi.