Realizzare modelli linguistici di grandi dimensioni in lingua italiana è una priorità per l’Italia, seguendo l’esempio di paesi come Francia, Germania e Cina che hanno già sviluppato i propri modelli nazionali. L’accuratezza delle risposte degli LLM dipende dalla qualità dei dataset utilizzati, che spesso sono prevalentemente in inglese. La creazione di dataset in italiano è fondamentale per diventare realmente competitivi sul mercato.
Diversi progetti italiani sono già in corso. All’Università di Bari, il progetto Llamantino ha adattato modelli preesistenti come LLama-2 per l’italiano, raggiungendo i 70 miliardi di parametri. L’Università di Pisa ha sviluppato Cerbero, basato su Mistral, rilasciato con licenza open-source Apache 2.0. Alla Sapienza di Roma, il progetto Dante utilizza tecniche avanzate di adattamento a rango ridotto e quantizzazione, stanno anche lavorando sullo sviluppo di Minerva.
Anche le aziende sono coinvolte. Fastweb sta sviluppando un modello partendo da zero, utilizzando fonti di alta qualità per i dataset e collaborando con Nvidia per l’infrastruttura hardware. Tiscali, con il progetto Villanova, partecipa a un’iniziativa europea per creare un ambiente decentralizzato per l’IA generativa. Tuttavia, rimane da affrontare lo scoglio dei diritti d’autore a cui serve prestare attenzione, evitando di utilizzare contenuti protetti senza autorizzazione.
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