Topic / Trend Rising

Oltre il fine-tuning: prompt e coaching per la personalizzazione dei modelli

Nuovi approcci di personalizzazione dei modelli aperti usano prompt di sistema strutturati, biografie e sessioni di coaching al posto di costosi fine-tuning. Tono umano e trasferimento di compiti vengono ottenuti tramite prompt engineering, con LoRA e modifiche chirurgiche ancora presenti.

Detected: 2026-09-12 · Updated: 2026-09-12

Articoli Correlati

2026-09-12 LocalLLaMA

Non serve un fine-tuning: la personalità si costruisce nel prompt

Un post virale su Reddit smonta il mito dei modelli 'umani': per ottenere un chatbot con personalità non serve fine-tuning, basta un system prompt ben costruito con biografia, esempi di dialogo e istruzioni. Per chi gestisce LLM on-premise, il messag...

#Hardware #LLM On-Premise #Fine-Tuning
2026-09-11 LocalLLaMA

Qwen3.8-27B-Humanlike-Chat: il LLM che vuole conversare come una persona

Un fine-tuning LoRA rank-256 su base Qwen3.8-27B prova a eliminare il tono da assistente digitale: risposte più brevi, meno patinate, più umane. Dataset di 125.217 messaggi anonimizzati. Restano incognite su IFEval e coding; repository e demo disponi...

#Hardware #LLM On-Premise #Fine-Tuning
2026-09-06 LocalLLaMA

Qwen 3.8 27B senza censura: i tagli mirati battono le modifiche pesanti

Undici giorni e circa 167 ore di GPU per confrontare otto varianti abliterated di Qwen 3.8 27B con il modello base. I dati mostrano che le modifiche chirurgiche superano quelle aggressive: i modelli più editati entrano in loop di pensiero e perdono u...

#Hardware #LLM On-Premise #DevOps
← Torna ai Topic