Moldex3D&AI

Dalla competizione alla collaborazione

Jimmy Chien – Moldex3D ( CoreTech System Co., Ltd) Director

Come i modelli linguistici e l’apprendimento automatico tradizionale (ML/DL) collaborano
La scorsa settimana ho condiviso un post in cui spiegavo perché i modelli linguistici e l’apprendimento automatico tradizionale (ML/DL) risolvono i problemi a livelli diversi.

La risposta ha suscitato un’interessante domanda di approfondimento:
👉 Se non dovessero sostituirsi a vicenda, come dovrebbero coesistere nei sistemi reali?

Una questione ingegneristica da tenere a mente:
In pratica, i sistemi che scalano bene tendono a seguire un principio semplice:
I modelli linguistici non dovrebbero essere responsabili delle decisioni numeriche e l’apprendimento automatico non dovrebbe essere responsabile della comprensione del linguaggio.

L’obiettivo dell’integrazione non è quello di accumulare funzionalità, ma di permettere a ciascun modello di concentrarsi su ciò che sa fare meglio.

Riflessioni sull’integrazione:
A livello architetturale, un’integrazione efficace si riduce solitamente a tre concetti:

• Confini di responsabilità chiari
  L’apprendimento automatico e l’apprendimento automatico gestiscono calcoli e previsioni stabili e verificabili.
  I modelli linguistici gestiscono la comprensione, il coordinamento e la spiegazione.
• Interfacce esplicite
  I modelli interagiscono tramite funzionalità ben definite, anziché attraverso un accoppiamento stretto.

Governance e scalabilità
Con la crescita dei sistemi, l’integrazione deve rimanere controllabile ed estensibile.

Una nota su Skills e MCP:
Nei sistemi reali, l’integrazione si manifesta spesso a due livelli complementari:
Skills
Un modo pratico e intuitivo per i modelli di apprendimento basati su logica (LLM) di accedere alle funzionalità esistenti di ML/DL.

MCP (Model Coordination / Context Protocol)
Un livello architetturale di livello superiore che governa quali funzionalità un LLM può utilizzare e come vengono esposte.

Non credo che i futuri sistemi di IA saranno “solo LLM”.

Una direzione più realistica potrebbe essere questa:
ML/DL costituiscono le fondamenta computazionali e decisionali,
i modelli LLM forniscono comprensione e interazione,
e Skills e MCP fungono da collante che consente la collaborazione.

Non si tratta di schierarsi pro o contro AI, ma di definire una disciplina ingegneristica.
Nei vostri sistemi attuali, i modelli LLM sono ancora un livello di supporto o stanno iniziando a spostarsi verso il nucleo centrale di interesse aziendale?

Vi rimandiamo ad un prossimo articolo

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