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intelligenza artificiale

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Greg Johnston
Responsabile globale per i servizi di trading elettronico, JPMC
Greg Johnston
Responsabile globale per i servizi di trading elettronico, JPMC
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"Con le performance di Pure Storage FlashBlade, stiamo aprendo la strada a un migliore ambiente di sviluppo dell'AI che ha aiutato molte aziende locali a raggiungere risultati di business significativi."
Cheol-hong Kim
Team leader per la strategia digitale, Chungbuk Technopark
Cheol-hong Kim
Team leader per la strategia digitale, Chungbuk Technopark

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Che cos'è lo storage per la AI?

Lo storage per la AI è un'infrastruttura e una soluzione di storage progettata e ottimizzata per supportare le esigenze delle applicazioni di intelligenza artificiale (AI) e dei workflow di sviluppo dell'AI. L'AI comporta l'elaborazione di dataset di grandi dimensioni e l'addestramento di modelli complessi, il che richiede una notevole capacità di storage, un accesso ad alta velocità ai dati e una gestione efficiente dei dati.

Altre domande frequenti:

1. Che cos'è l'AI generativa?

L'AI generativa (GenAI) è l'applicazione di algoritmi di machine learning a grandi set di dati per generare contenuti, come testo, immagini, audio e video. Alcuni degli strumenti GenAI più diffusi sono ChatGPT, DALL-E, Bard e Midjourney.

2. Che cos'è la Retrieval-Augmented Generation (RAG)?

La Retrieval-Augmented Generation ottimizza l'output dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) consultando una knowledge base autorevole al di fuori dei propri dati di addestramento originali prima di generare una risposta, estendendo di fatto le sue funzionalità oltre tali dati. RAG è un modo conveniente per migliorare i risultati degli LLM per domini specifici, sfruttando un database interno di dati proprietari e personalizzati.

3. Quali sono le considerazioni critiche sullo storage per l'AI?

L'attributo più importante per lo storage per la AI è l'agilità delle performance. Lo storage per la AI deve essere scalabile da poche centinaia di gigabyte a petabyte, di funzionare bene con workload misti che cambiano velocemente, di fornire dati ai client di addestramento e produzione simultaneamente per tutta la durata del progetto, e di supportare i modelli di dati utilizzati dagli strumenti del progetto. Gli ulteriori attributi di una soluzione di storage per l'AI sono: flessibilità della capacità, disponibilità e durata dei dati, efficienza energetica e di spazio, supporto per i modelli di dati, sicurezza e semplicità operativa.

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