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UNIBA: PRESENTAZIONE DI UN MODELLO DI LINGUAGGIO OS DELL'IA

 

 
Il prossimo 9 febbraio, dalle ore 15.00 alle 18,30, presso l'Aula II del Palazzo delle Aule del Campus di Bari, si terrà la presentazione "LLaMAntino: un Large Language Model (LLM) open source per l'Italiano".
 
I Large Language Model (LLM) sono modelli linguistici di deep learning di grandi dimensioni, preaddestrati su enormi quantità di dati, in grado di ottenere la comprensione e la generazione di linguaggio di ambito generale. Alla base del funzionamento degli LLM ci sono le reti neurali artificiali che estraggono i significati da una sequenza di testo e comprendono le relazioni tra parole e frasi in essa contenute. Nonostante le grandissime potenzialità di questi strumenti, attualmente uno dei limiti riconosciuti da superare è l'acquisizione implicita dei pregiudizi (di genere, religiosi, politici) eventualmente presenti nei testi utilizzati per addestrare gli LLM, come evidenziato anche nel corso del convegno sul gender gap nell'intelligenza artificale organizzato dal CPO di InnovaPuglia.
Un esempio celebre di LLM sono i modelli GPT sviluppati da OpenAI per ChatGPT.
 
Il workshop, promosso dal gruppo di ricerca SWAP del Dipartimento di Informatica dell'Università di Bari, presenterà la famiglia di LLM open source specificamente sviluppati per la lingua italiana. Proprio la scorsa settimana è stato rilasciato il modello per l'italiano con 70 miliardi di parametri.
 
L'incontro è gratuito ed aperto alle aziende e ai cittadini interessati di IA generativa, sarà possibile partecipare anche online.
 

Valenzano, 05 febbraio 2024

 


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Il PNRR, INNONETWORK E INNOLABS

 

"Il PNRR e i bandi di aiuti della Regione Puglia  Innonetwork e Innolabs: tra politiche dell'innovazione e modelli di sviluppo economico", a cura di InnovaPuglia, è una elaborazione originale sui risultati dei due progetti di investimento per l'innovazione delle imprese affidati all'Organismo intermedio della Società in house.

I risultati dei due interventi Innolabs e Innonetwork sono stati analizzati raggruppandoli secondo una matrice di correlazione tematica organizzata per  cluster -  Salute, Ambiente, Agroalimentare, Industria creativa - e sono stati rapportati, sottolineandone le convergenze, alle missioni del Piano Nazionale di Ripresa e Resilienza,  che definiscono le condizionalità abilitanti per la programmazione del FESR 2021-2027.

Nel volume sono descritti in maniera analitica i dati di ogni singolo progetto, il partenariato coinvolto, i risultati attesi e gli obiettivi conseguiti, le aree di innovazione tecnologica interessate e le keyword utili per successive elaborazioni.

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