Tag: LLM

  • Qwen3.5-9B “Uncensored” elimina i filtri e riaccende il dibattito sulla sicurezza dell’AI

    È stata pubblicata su Hugging Face una versione modificata del modello Qwen3.5-9B, classificata come “Uncensored”, ovvero che rimuove completamente i meccanismi di rifiuto delle risposte.

    L’autore, HauhauCS, sostiene che il modello non abbia subito modifiche ai dati o alle capacità, ma solo la rimozione dei filtri, ottenendo 0 rifiuti su 465 test.

    Il modello mantiene caratteristiche avanzate come multimodalità, supporto a oltre 200 lingue e contesto fino a 1 milione di token.

    Come sappiamo, questo tipo di “modifiche” solleva forti preoccupazioni legate all’uso improprio e alla sicurezza, soprattutto in ambito open source dove tali strumenti sono facilmente accessibili, e il caso evidenzia il crescente conflitto tra apertura tecnologica e necessità di governance etica dell’intelligenza artificiale.

    Nota: i modelli “uncensored” sono versioni di LLM (come Llama o Mistral) private dello strato di sicurezza RLHF/DPO, quindi progettate per non rifiutare alcuna richiesta e garantire libertà operativa totale. Sebbene utili per narrativa matura, ricerca accademica o analisi di contenuti sensibili, l’assenza di filtri trasferisce l’intera responsabilità etica e legale sui contenuti generati all’utente, rendendoli inadatti a contesti aziendali, educativi o per minori. Per la maggior parte degli utilizzi, i modelli standard con filtri attivi rimangono la scelta più sicura e coerente.

  • Protetto: Aggiornamento AI locale FD settembre 2026

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  • Unsloth Studio (Beta): la rivoluzione No-Code per il training e l’esecuzione di modelli AI in locale

    La gestione e l’addestramento dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) ha appena compiuto un enorme passo verso l’accessibilità. Il rilascio di Unsloth Studio (Beta) segna un punto di svolta per sviluppatori, ricercatori e appassionati che desiderano mantenere il controllo totale sui propri dati senza compromettere le prestazioni.

    Cos’è Unsloth Studio? Si tratta di un’interfaccia web open-source e no-code progettata per unificare l’intero ciclo di vita di un modello AI in un unico ambiente locale. Storicamente, il fine-tuning e l’inferenza richiedevano script frammentati, profondo know-how tecnico e spesso dipendenza da costosi cluster hardware in cloud. Oggi, Unsloth Studio abbatte queste barriere offrendo un workflow lineare e unificato: Train → Run → Export.

    I punti chiave della piattaforma:

    • Esperienza No-Code intuitiva: attraverso la funzione “Data Recipes”, l’interfaccia permette di caricare file grezzi (come PDF, CSV, JSONL o documenti di testo) e li converte automaticamente in dataset strutturati pronti per l’addestramento, senza dover scrivere una singola riga di codice.
    • Esecuzione 100% Offline: l’intera pipeline viene elaborata sul computer dell’utente (compatibile con Windows, macOS e Linux), garantendo la massima privacy dei dati ed eliminando i rischi associati alla trasmissione su server esterni.
    • Efficienza senza compromessi: basandosi sul motore core di Unsloth, il sistema è in grado di ridurre drasticamente l’utilizzo della VRAM (in alcuni casi fino all’80%) e accelerare il processo di fine-tuning rispetto ai framework tradizionali, rendendo praticabile l’addestramento anche su hardware consumer.
    • Modello di licenza “duale”: per sostenere lo sviluppo pur rimanendo fedeli alla filosofia aperta, il componente UI è rilasciato con licenza AGPL-3.0, mentre il core engine mantiene la più permissiva licenza Apache 2.0.

    L’adozione di un approccio “local-first” rappresenta il futuro per chi necessita di modelli personalizzati e aderenti a rigidi vincoli di privacy. Unsloth Studio non si limita ad aggiungere nuove capacità all’IA, ma rende finalmente utilizzabili e governabili quelle già esistenti.

    Per consultare i requisiti di sistema e iniziare l’installazione, visita la documentazione ufficiale di Unsloth Studio.