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Selezione base, fine-tune, harness e serving — GPU privata quando i corpora non possono uscire.
Selezione del modello base nel 2026
Note modelli da programmi research-to-prod.
Soglie di qualità dati per fine-tune
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Design di harness di eval
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Gate di regressione che bloccano merge cattivi
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Curve di costo del serving
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LoRA vs fine-tune completi
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Gestione di corpora privati
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Trappole dei tokenizer
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RLHF-lite per team di prodotto
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Playbook di distillazione
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Routing multi-modello
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SLO di latenza per modelli
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Osservabilità del serving modelli
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Deploy canary per i weight
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Cambiamenti di prompt vs weight
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Filtri di safety di proprietà del prodotto
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Adapter di dominio
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Rischi del continual learning
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Model card utili agli operatori
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Kill switch nel serving
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