Un autore ci scrive: “Vorrei partecipare al contest Cort-IA utilizzando però un modello “pulito”, addestrato con contenuti che non siano frutto di violazioni del diritto d’autore.”
Precisiamo che è difficile parlare di modelli “puliti” in toto, in quanto la perfetta tracciabilità è impossibile ma, nello stesso tempo, possiamo segnalare modelli che forniscono alcune garanzie sui dataset utilizzati. Sono modelli “leggeri” open source e open weights che sono in grado di girare anche in locale, su computer dotati di buon hardware (in particolare GPU).
| Modello | Dove trovarlo | Numero parametri |
|---|---|---|
| GPT4All di Nomic AI | GitHub / App desktop | 3 – 13 mld (~6 mld tipico) |
| Granite 3.1 8B Instruct di IBM | Hugging Face | 8 mld |
| KL3M | kl3m.ai (demo in arrivo) | 170 mln – 3,7 mld |
| Mistral 7B | Hugging Face / Sito Mistral | 7,3 mld |
La tabella è stata realizzata in collaborazione con chatGPT o3.
Originariamente pubblicato sul sito di SophIA – Laboratorio cine-audiovisivo di Intelligenza Artificiale.