Custom LLM
Un modello linguistico generico raramente basta per settori regolati, linguaggi specialistici e processi ad alta responsabilità. Non è né un agente né una pipeline documentale: è il livello del modello stesso, che può essere alla base sia di un AI Agent sia di un sistema di Document Intelligence o Enterprise Search.
Cosa include
Fine Tuning
Specializzazione del modello quando il caso d’uso richiede linguaggio, formato di output, stile decisionale o comportamento specifici.
Model Selection
Scelta del modello più adatto per accuratezza, costo, latenza, sicurezza, deployment, privacy e vincoli infrastrutturali.
Evaluation
Valutazione sistematica di accuratezza, robustezza, citazione delle fonti, errori, stabilità e comportamento su casi limite.
Prompt Engineering
Istruzioni, policy, esempi, contesto operativo e criteri di rifiuto che guidano il comportamento del modello in produzione.
Esempio concreto
Un modello adattato al linguaggio normativo di banche e assicurazioni riconosce termini e formulazioni specifiche del settore che un modello generico interpreterebbe in modo impreciso, riducendo il rischio di risposte formalmente corrette ma sostanzialmente sbagliate.
Quando ha senso
- Un modello generico non basta per il linguaggio tecnico o normativo del vostro settore.
- Serve un comportamento del modello coerente e ripetibile, non affidato solo a un prompt scritto bene.
- Dovete scegliere tra più modelli in base ad accuratezza, costo, latenza, privacy e vincoli infrastrutturali.
- Serve una valutazione sistematica di accuratezza ed errori prima del rilascio in produzione.
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