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Fine-tuning vs prompt engineering: quando usare ciascuno
Quando investire nel fine-tuning di un LLM e quando il prompt engineering è sufficiente — costo, dati necessari, latenza e casi d'uso ideali di ciascun approccio.
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Quando investire nel fine-tuning di un LLM e quando il prompt engineering è sufficiente — costo, dati necessari, latenza e casi d'uso ideali di ciascun approccio.
Le sfide di usare LLM in produzione — latenza, costo per token, allucinazioni, rate limiting e strategie di cache e fallback per applicazioni affidabili.