{"id":4016,"date":"2023-12-23T18:27:23","date_gmt":"2023-12-23T17:27:23","guid":{"rendered":"https:\/\/www.genesi-srl.com\/?p=4016"},"modified":"2024-01-23T17:33:49","modified_gmt":"2024-01-23T16:33:49","slug":"ai-recursive-training-of-generative-models","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.genesi-srl.com\/it\/ai-recursive-training-of-generative-models\/","title":{"rendered":"AI – Recursive Training of Generative Models"},"content":{"rendered":"\n

Training ricorsivo di modelli generativi (Recursive Training of Generative Models) si riferisce a un processo iterativo nel quale un modello generativo di intelligenza artificiale (AI) viene addestrato ripetutamente utilizzando i propri output come parte del set di dati di addestramento.<\/p>\n\n\n\n

In ogni ciclo di addestramento, il modello produce nuovi dati (ad esempio, immagini, testo o suoni) che vengono poi reinseriti nel modello come dati aggiuntivi per l’addestramento successivo.<\/p>\n\n\n\n

Questo approccio pu\u00f2 migliorare la capacit\u00e0 del modello di generare dati pi\u00f9 realistici o variati, poich\u00e9 impara non solo dai dati originali ma anche dalle proprie creazioni precedenti.<\/p>\n\n\n\n

Di seguito lo schema di un esempio di addestramento ricorsivo di modelli generativi (processo ciclico tra un set di dati di addestramento e un modello generativo, con interazioni tra dati reali fissi e dati reali freschi).<\/p>\n\n\n

\n
\"\"<\/figure><\/div>\n\n\n

Set di dati di addestramento<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Questo \u00e8 il set di dati iniziale utilizzato per addestrare il modello di machine learning. \u00c8 composto da esempi pre-esistenti che il modello utilizza per imparare e migliorare le sue previsioni o output.<\/p>\n\n\n\n

Addestramento<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Questo rappresenta il processo di addestramento del modello di machine learning. Durante questo processo, il modello analizza i dati del “Training Dataset”, imparando a riconoscere modelli e relazioni.<\/p>\n\n\n\n

Modelli Generativi<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Questi sono modelli di machine learning che, una volta addestrati, possono generare nuovi dati basati sui dati con cui sono stati addestrati. Questi modelli sono utili per creare dati sintetici che assomigliano a dati reali.<\/p>\n\n\n\n

Sintesi con bias \u03bb<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Dopo l’addestramento, il modello pu\u00f2 essere utilizzato per generare nuovi dati. “Bias \u03bb” si riferisce a un parametro impostato nel modello che influenza come i nuovi dati vengono generati. Questo pu\u00f2 aiutare a bilanciare o variare i dati prodotti.<\/p>\n\n\n\n

Dati Reali Fissi<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Si tratta di dati reali che non cambiano nel tempo. Vengono utilizzati come riferimento stabile o come parte del set di dati di addestramento per garantire che il modello rimanga ancorato a esempi concreti e realistici.<\/p>\n\n\n\n

Dati Reali Freschi\u00a0<\/strong><\/p>\n\n\n\n

A differenza dei “Fixed Real Data”, questi sono dati reali che vengono aggiornati o sostituiti nel tempo. L’uso di dati freschi aiuta a mantenere il modello aggiornato con nuove informazioni o tendenze, permettendogli di adattarsi e rimanere pertinente.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Training ricorsivo di modelli generativi (Recursive Training of Generative Models) si riferisce a un processo iterativo nel quale un modello generativo di intelligenza artificiale (AI) viene addestrato ripetutamente utilizzando i propri output come parte del set di dati di addestramento….<\/p>\n","protected":false},"author":3,"featured_media":4022,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"inline_featured_image":false,"_kadence_starter_templates_imported_post":false,"_kad_post_transparent":"","_kad_post_title":"","_kad_post_layout":"","_kad_post_sidebar_id":"","_kad_post_content_style":"","_kad_post_vertical_padding":"","_kad_post_feature":"","_kad_post_feature_position":"","_kad_post_header":false,"_kad_post_footer":false,"_kad_post_classname":"","footnotes":""},"categories":[94],"tags":[96,105,106],"class_list":["post-4016","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-artificial-intelligence","tag-ai","tag-recursive-training","tag-bias-"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.genesi-srl.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4016","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.genesi-srl.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.genesi-srl.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.genesi-srl.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.genesi-srl.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=4016"}],"version-history":[{"count":4,"href":"https:\/\/www.genesi-srl.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4016\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":4084,"href":"https:\/\/www.genesi-srl.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4016\/revisions\/4084"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.genesi-srl.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media\/4022"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.genesi-srl.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=4016"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.genesi-srl.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=4016"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.genesi-srl.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=4016"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}