AI in practice: Model Distillation

AI in practice: Model Distillation

Il webinar, in inglese, affronta temi tecnologici fondamentali per un’adozione consapevole dell’AI generativa in un contesto in rapida evoluzione. Si approfondiscono i Large Language Models (LLM) e le tecniche per migliorare le prestazioni dei modelli, dal prompting avanzato fino al Model distillation, che permette di addestrare un modello a imitare il comportamento di un altro.

I temi chiave spiegati dagli esperti

Il webinar, tenuto da un docente con esperienza internazionale, illustra concetti avanzati nel campo del Natural Language Processing (NLP): la differenza tra un Language Model e un chatbot, i modelli di sviluppo Open Source e proprietari, la tecnica Chain-of-thought prompting, il Test-time compute scaling. Viene inoltre spiegato come utilizzare un modello per valutarne un altro.

Un approccio pratico e innovativo

Con un taglio sintetico ed essenziale, vengono presentati tecniche e strumenti chiave che permettono di orientarsi nell’offerta e sviluppare internamente soluzioni avanzate di AI generativa. È possibile porre domande direttamente all’esperto, sia durante l’evento sia via mail.

Take away e vantaggi

Professionisti IT, CIO e decisori aziendali avranno un quadro aggiornato delle soluzioni innovative che permettono di migliorare le prestazioni dei modelli di Intelligenza Artificiale, acquisendo competenze pratiche che possono essere immediatamente applicate nei progetti di adozione dell’AI.

AI in practice: Model Distillation

This webinar, delivered in English, explores key technological topics essential for the informed adoption of generative AI in a rapidly evolving landscape. It delves into Large Language Models (LLMs) and techniques for improving model performance, ranging from advanced prompting to model distillation, which enables a model to be trained to mimic the behaviour of another.

Key topics explained by experts

The webinar, led by a lecturer with international experience, illustrates advanced concepts in the field of Natural Language Processing (NLP): the difference between a language model and a chatbot, open-source and proprietary development models, the chain-of-thought prompting technique, and test-time compute scaling. It also explains how to use one model to evaluate another.

A practical and innovative approach

With a concise and focused approach, key techniques and tools are presented to help navigate the market and develop advanced generative AI solutions in-house. You can ask questions directly to the expert, both during the event and via e-mail.

Key takeaways and benefits

IT professionals, CIOs and business decision-makers will gain an up-to-date overview of the innovative solutions that enable the performance of AI models to be improved, acquiring practical skills that can be immediately applied in AI adoption projects