Definizioni chiare per l'era dell'IA Agentica e dell'Intelligenza Spaziale.
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Un framework di LangChain per creare applicazioni multi-attore con stato usando LLM, modellando gli agenti come grafi.
LLMOps (Large Language Model Operations) è un insieme di pratiche e strumenti per gestire l'intero ciclo di vita dei grandi modelli di linguaggio, dallo sviluppo e addestramento al deployment, monitoraggio e manutenzione. Si concentra sull'ottimizzazione del processo di costruzione e distribuzione degli LLM in ambienti di produzione.
Gli LLM locali sono modelli di linguaggio di grandi dimensioni che funzionano interamente su hardware locale senza richiedere connettività cloud. Offrono privacy, latenza ridotta e capacità offline, rendendo l'IA accessibile in ambienti con vincoli di connettività o sovranità dei dati.
Il fenomeno in cui gli LLM elaborano peggio le informazioni nel mezzo di contesti lunghi rispetto all'inizio o alla fine. Documentato da Liu et al. (2024) e confermato da Chroma Research (2025). Richiede posizionamento strategico delle informazioni critiche nel contesto.
LLM-as-a-Judge Evaluations è un concetto AI infrastructure nei moderni sistemi IA che fornisce capacità fondamentali per il deployment e l'operatività dei sistemi IA. Svolge un ruolo chiave nei deployment IA enterprise dove affidabilità e scalabilità sono critiche per i carichi di lavoro di produzione.
Uno standard iniziato da Jeremy Howard – un file di testo strutturato nella directory root di un sito web che fornisce ai LLM informazioni ottimizzate sul sito.
Eseguire previsioni del modello AI direttamente sul dispositivo di un utente anziché inviare dati ai server cloud, fornendo privacy, latenza ridotta e nessun costo API.
Long-Term Memory Layers è un concetto AI infrastructure nei moderni sistemi IA che fornisce capacità fondamentali per il deployment e l'operatività dei sistemi IA. Svolge un ruolo chiave nei deployment IA enterprise dove affidabilità e scalabilità sono critiche per i carichi di lavoro di produzione.