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Explainable AI e InstructLab #59 episode artwork

EPISODE · Oct 26, 2024 · 43 MIN

Explainable AI e InstructLab #59

from Intervista Pythonista · host Python Milano

Conosciamo Daniele Zonca, Architect di Model Serving in Openshift AI. Se un modello di AI dà un output sbagliato, che strumenti ho per spiegare perché il modello ha dato quella risposta? Quali sono invece gli strumenti per un modello di ML tradizionale? Approfondiamo poi il progetto open source InstructLab per il miglioramento collaborativo del fine-tuning di LLM. Referenze della puntata: https://github.com/instructlabhttps://trustyai-explainability.github.io/http://paperswelovemi.eventbrite.it/

Episode metadata supplied by the publisher feed · Published Oct 26, 2024

What this episode covers

Conosciamo Daniele Zonca, Architect di Model Serving in Openshift AI. Se un modello di AI dà un output sbagliato, che strumenti ho per spiegare perché il modello ha dato quella risposta? Quali sono invece gli strumenti per un modello di ML tradizionale? Approfondiamo poi il progetto open source InstructLab per il miglioramento collaborativo del fine-tuning di LLM. Referenze della puntata: https://github.com/instructlabhttps://trustyai-explainability.github.io/http://paperswelovemi.eventbrite.it/

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Explainable AI e InstructLab #59

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How long is this episode of Intervista Pythonista?

This episode is 43 minutes long.

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This episode was published on October 26, 2024.

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Conosciamo Daniele Zonca, Architect di Model Serving in Openshift AI. Se un modello di AI dà un output sbagliato, che strumenti ho per spiegare perché il modello ha dato quella risposta? Quali sono invece gli strumenti per un modello di ML...

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