Manipolazione dei Prompt con i Large Language Models (LLMs)

Sintesi dei documenti

Riassumere documenti lunghi, evidenziando i concetti chiave e le informazioni essenziali per migliorare la comprensione e l’accessibilità.

Generazione di JavaDoc

Automatizzare la generazione di JavaDoc, semplificando il processo di documentazione tramite la produzione di commenti accurati e coerenti basati sull’analisi del codice.

Generazione di test di integrazione

Automatizzare la generazione di test di integrazione Java, migliorando la copertura dei test e aumentando l’efficienza dello sviluppo.

Manipolazione iterativa dei Prompt interagendo con gli LLMs

Generazione di test JUnit

Eseguire test JUnit generati dall’IA in Java, fornendo feedback sugli errori al modello per la riparazione automatica dei test e il perfezionamento iterativo.

Reverse engineering di progetti

Analizzare progetti software per offrire una dettagliata suddivisione della loro struttura e delle loro funzioni, permettendo intuizioni accurate per l’analisi e il miglioramento dei progetti.

Sviluppare modelli di Machine Learning

Classificazione testuale
Categorizzazione dei documenti

Applicazione di SVM per la categorizzazione dei documenti, addestrando il modello su dati etichettati per consentire previsioni accurate delle categorie di nuovi documenti.

Classificazione delle immagini
Riconoscimento alimentare

L’applicazione identifica alimenti presenti nelle immagini caricate e fornisce all’utente varie ricette che possono essere preparate utilizzando quegli ingredienti.

Regressione
Previsione dell’abbandono dei dipendenti

Un progetto particolarmente interessante riguardo la costruzione di un modello di machine learning costruito per prevedere l’abbandono dei dipendenti, aiutando a identificare quali collaboratori potrebbero lasciare l’azienda.

Creazione di Endpoint Serverless su un Cloud Provider

Fornitore di servizi del modello LLAMA

Distribuzione di un endpoint serverless su un cloud provider dotato di GPU per ospitare e scalare in modo efficiente il nostro modello LLAMA.

Analisi del testo
Analisi quantitativa del testo e statistiche linguistiche

Sfruttando dati statistici come il conteggio di parole e frasi, indici di leggibilità come Flesch e Gulpease, e parametri qualitativi come densità lessicale e complessità delle frasi, possiamo valutare la chiarezza e la coerenza dei dati testuali.

Modello di Machine Learning locale su dispositivo mobile
Riconoscimento della scrittura a mano

Inferenza di un modello locale sul dispositivo mobile per l’identificazione di documenti e il riconoscimento del testo.