Explainable AI e InstructLab #59

Conosciamo Daniele Zonca, Architect di Model Serving in Openshift AI. Se un modello di AI dà un output sbagliato, che strumenti ho per spiegare perché il modello ha dato quella risposta? Quali sono invece gli strumenti per un modello di ML tradizionale?

Approfondiamo poi il progetto open source InstructLab per il miglioramento collaborativo del fine-tuning di LLM.

Referenze della puntata:

https://github.com/instructlab
https://trustyai-explainability.github.io/
http://paperswelovemi.eventbrite.it/

Python Milano presenta Intervista Pythonista. Diamo voce ai pythonisti italiani e li conosciamo da vicino con brevi interviste. Presentano Marco Santoni e Cesare Placanica

• Numero di episodi: 71
• Ultimo episodio: 2025-03-17
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