Apprendimento Automatico

Il Named Entity Recognition (NER) è una pietra miliare del Natural Language Processing (NLP). È il processo di identificazione e classificazione automatica di elementi chiave in un testo non strutturato in categorie predefinite, come nomi di persone, organizzazioni, luoghi, date, valori monetari e nomi di prodotti. Senza il NER, i motori di ricerca, i motori di raccomandazione e i sistemi di analisi automatizzata dei documenti farebbero fatica a capire chi, cosa, dove e quando all’interno di un testo.

I Large Language Models (LLM) come GPT-4 or Gemini sono incredibilmente potenti, ma hanno alcune debolezze critiche: allucinano, non conoscono le informazioni successive alla data limite del loro addestramento e non hanno accesso ai dati del tuo dominio privato. Per risolvere questi limiti, gli sviluppatori utilizzano la Retrieval-Augmented Generation (RAG). RAG è un framework che recupera informazioni rilevanti da un database esterno e le fornisce all’LLM per generare risposte accurate e sensibili al contesto.

Per decenni, la sicurezza informatica è stata un gioco al gatto e al topo giocato su una base di firme. Quando veniva scoperto un nuovo ceppo di malware o un exploit, i ricercatori di sicurezza lo analizzavano, estraevano una firma digitale univoca e la distribuivano ai database antivirus.