© 2026 CryptoGlossario

GlossarioInfoPrivacy
v2.0
CryptoGlossario
Aggiunto il 24/03/2026
🤖AI

Inference

Inferenza

ENInference · variabile per contesto
ITInferenza · variabile per contesto
TraslatoTecnico

Fase in cui un modello AI già addestrato elabora un input e produce un risultato: e il momento in cui il modello viene effettivamente usato, distinto dalla fase di addestramento.

Durante l'addestramento il modello impara; durante l'inferenza applica cio che ha imparato. Ogni volta che si invia un prompt a un assistente AI, il modello riceve il testo, lo scompone in token, calcola la probabilità della parola successiva e genera la risposta. I costi dipendono dalla lunghezza dell'input, dell'output e dalla dimensione del modello: più e grande, migliori le risposte ma più alto il costo per richiesta.

Forma italiana stabilizzata

La forma italiana è naturale e ben riconoscibile

Nel lessico italiano la forma "Inferenza" è ormai stabile, naturale e riconoscibile. Il termine originale resta utile come riferimento, ma la resa italiana è già ben consolidata.

Termini Correlati

DRL (Deep Reinforcement Learning)

 

3.0x
🤖AI🖥️Informatica

Sottocampo del machine learning che unisce reti neurali profonde e reinforcement learning per addestrare agenti a prendere decisioni ottimali in ambienti complessi.

Zero-shot Learning

Apprendimento zero-shot

2.1x
🤖AI

Capacità di un modello AI di svolgere un compito senza aver visto esempi specifici: risponde basandosi solo sulla comprensione generale acquisita durante l'addestramento.

HBM (High Bandwidth Memory)

Memoria ad alta larghezza di banda

≈2.0x
🤖AI🖥️Informatica

Memoria DRAM impilata in verticale e collegata al processore con un'interfaccia molto ampia, usata per dare grande banda a GPU e acceleratori.

Principal Hierarchy

 

2.0x
🤖AI🖥️Informatica

Sistema che stabilisce chi ha autorità sulle decisioni di un'intelligenza artificiale: prima l'azienda creatrice, poi chi la integra nei propri servizi, infine l'utente finale.

Model Weights

Pesi del modello

1.8x
🤖AI🖥️Informatica

Parametri numerici interni di un modello AI: milioni o miliardi di valori che codificano tutto ciò che il sistema ha appreso durante la fase di addestramento.

Overfitting

 

1.6x
🤖AI

Un modello AI memorizza i dati di addestramento invece di imparare schemi generali. Il risultato: prestazioni eccellenti sui dati noti, ma errori frequenti su dati nuovi.