Giulia Costa
L’intelligenza artificiale, con i suoi numerosi campi di ricerca, è oggi una
delle tecnologie più innovative, con applicazioni che spaziano dalla medicina
all’industria.
Il primo obiettivo di questa tesi è stato quello di comprendere meglio il vasto mondo dell’intelligenza artificiale, concentrandosi sul ruolo fondamentale che questa tecnologia può svolgere nel settore medico. In particolare, l’obiettivo è stato quello di fare fine-tuning su modelli di linguaggio di grandi dimensioni (Large Language Model - LLM), allo scopo di migliorarne le performance in un contesto specifico, ovvero per la gestione dell’ipertensione, rendendoli capaci di rispondere a domande mediche specifiche e integrabili in chatbot.
La sfida principale è stata bilanciare i vantaggi delle risorse open, che includono sia modelli open source che le tecnologie computazionali necessarie per l’addestramento e l’esecuzione, con le esigenze legate alle elevate risorse hardware necessarie per operare su larga scala.
Sebbene l’adozione di queste risorse consenta una maggiore tutela della privacy, grazie alla possibilità di eseguire i modelli localmente, e comporti una riduzione dei costi, rimane comunque il limite legato alla necessità di infrastrutture computazionali sufficientemente potenti per gestire modelli di grandi dimensioni.
