Indagine sulla Spiegabilità dei Risultati dei LLM e valutazione delle performance

Obiettivi formativi del tirocinio Questa tesi si propone di esplorare e analizzare la spiegabilità dei risultati ottenuti da modelli di machine learning utilizzando Language Model (LLM). Obiettivo è capire come si comporta e cosa fa un modello o come funziona un risultato/codice, e infine spiegare risultati complicati trovati ai clienti in modo semplice. Attività del progetto Le attività previste includono: - Studio dello stato dell’arte sulla spiegabilità dei LLM - Analisi del reinforcement learning con feedback utente - Confronto tra pacchetti e piattaforme per la valutazione delle performance - Applicazione su casi reali per testare l’efficacia dei modelli Istruzione e formazione Il progetto è rivolto a studenti iscritti al secondo anno della laurea magistrale in Matematica, Statistical Sciences o Fisica. È richiesta una buona conoscenza dei linguaggi di programmazione, familiarità con i database e capacità di lavoro in gruppo. Sede : Imola (BO), con la possibilità di svolgere parte delle attività in smart working, in accordo con il tutor aziendale. Chi siamo SACMI è un gruppo internazionale leader nelle tecnologie per ceramica, metalli, packaging, food beverage, plastica e materiali avanzati. Con oltre 70 società in 25 Paesi, unisce innovazione globale e radicamento locale. In SACMI troverai: - Ambiente di lavoro dinamico, creativo e orientato ai risultati - SACMI Academy: formazione continua e sviluppo professionale - Condizioni di lavoro sicure e flessibili - Coinvolgimento attivo, impatto reale e crescita personale