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Old 27-01-2026, 15:18   #21
baolian
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Quelli che ho indicato si, ma come già detto, non sono ancora all'altezza di chatGPT, Gemini ecc, em probabilmente non lo saranno mai data la disparità delle forze in gioco.
Credo che di quelli che hai indicato, solo Mistral sia effettivamente classificabile come software libero.
Qwen lo è nella versione "base", mentre non lo è la Qwen2.5-Max.
Anche Stable Diffusion utilizza un modello di licenza che credo non sia aderente a tutti i dettami della FSF ed OSI.

Ovviamente quando Stallman parla di software libero lo fa in quest'accezione.
Certo, si può non condividere, ma non credo si possa dire che non sa quello che è libero o meno.
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Ultima modifica di baolian : 27-01-2026 alle 15:22.
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Old 27-01-2026, 17:56   #22
Unrue
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Credo che di quelli che hai indicato, solo Mistral sia effettivamente classificabile come software libero.
Qwen lo è nella versione "base", mentre non lo è la Qwen2.5-Max.
Anche Stable Diffusion utilizza un modello di licenza che credo non sia aderente a tutti i dettami della FSF ed OSI.

Ovviamente quando Stallman parla di software libero lo fa in quest'accezione.
Certo, si può non condividere, ma non credo si possa dire che non sa quello che è libero o meno.
Ho indicato questi come completamente open source:

Falcon, GPT-NeoX, BLOOM
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Old 27-01-2026, 20:57   #23
pachainti
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Quelli che ho indicato si, ma come già detto, non sono ancora all'altezza di chatGPT, Gemini ecc, em probabilmente non lo saranno mai data la disparità delle forze in gioco.
Il software del modello è open source o anche i suoi pesi? Se non lo sono entrambi, non possono essere classificati ne come open source ne come software libero. Stallman e chi conosce le licenze, stanno contestando questo.
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Nel tempo dell'inganno universale, dire la verità è un atto rivoluzionario. George Orwell

Il vero valore di una persona non si misura dai valori in cui sostiene di credere, ma da che cosa è disposto a fare per proteggerli. Se non pratichi i valori in cui credi, probabilmente non ci credi fino in fondo. Edward Snowden

Coloro che rinuncerebbero alla libertà essenziale, per acquistare un po' di sicurezza temporanea, non meritano né libertà né sicurezza. Benjamin Franklin
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Old 28-01-2026, 06:18   #24
Unrue
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Il software del modello è open source o anche i suoi pesi? Se non lo sono entrambi, non possono essere classificati ne come open source ne come software libero. Stallman e chi conosce le licenze, stanno contestando questo.
Si lo sono. Ad ogni modo capisco Stallman, ma il problema dei modelli AI è che richiedono un sacco di soldi per l'addestramento. Non sono i classici software open source che li sviluppi e finita lì, puoi girarli anche su un PC, sono strettamente legati all'hardware che hai a disposizione. E come fai a farlo se non c'è una grossa azienda dietro che compra migliaia di GPU? Si fa presto a dire tutto open, ma i soldoni (tanti) poi chi ce li mette?

CI sono i centri di supercalcolo volendo, ma qua parliamo di 10.000 GPU e anche più per i modelli di punta. Quasi nessun centro di calcolo può sfoderare una potenza del genere e di certo non puoi certo tenere occupato un intero cluster per sei mesi.

Qualcosa forse cambierà con le AI factory europee, vedremo. Ma fino ad allora c'è poco da fare.

Anzi, per fortuna che ci sono modelli giganteschi open weights (LLama 4 ad esempio), che permettono comunque alla comunità di usarli e andare avanti.

Ultima modifica di Unrue : 28-01-2026 alle 06:44.
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Old 28-01-2026, 07:28   #25
pachainti
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Si lo sono.
Bene, solo se i pesi e tutti i parametri del modello sono accessibili, possono essere considerati open source.

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Ad ogni modo capisco Stallman, ma il problema dei modelli AI è che richiedono un sacco di soldi per l'addestramento. Non sono i classici software open source che li sviluppi e finita lì, puoi girarli anche su un PC, sono strettamente legati all'hardware che hai a disposizione. E come fai a farlo se non c'è una grossa azienda dietro che compra migliaia di GPU? Si fa presto a dire tutto open, ma i soldoni (tanti) poi chi ce li mette?

CI sono i centri di supercalcolo volendo, ma qua parliamo di 10.000 GPU e anche più per i modelli di punta. Quasi nessun centro di calcolo può sfoderare una potenza del genere e di certo non puoi certo tenere occupato un intero cluster per sei mesi.

Qualcosa forse cambierà con le AI factory europee, vedremo. Ma fino ad allora c'è poco da fare.

Anzi, per fortuna che ci sono modelli giganteschi open weights (LLama 4 ad esempio), che permettono comunque alla comunità di usarli e andare avanti.
Questo è un altro punto di vista, stai parlando dell'utilità. Inoltre, per quanto riguarda le dimensioni, DeepSeek ha dimostrato che modelli più piccoli, fanno meglio di modelli più grandi. Come ha scritto anche Stallman, gli LLM non hanno alcuna consapevolezza e alcun senso di realtà, sono dei modelli probabilistici che rispondono solo con la risposta più probabile, apparentemente plausibile, in base a quanto visto durante la fase di addestramento o meglio stima dei parametri del modello. Lui li ha definiti Pretend Intelligent.
Io vedo 3 casi d'uso per un LLM:
  1. Problemi banali: l'utente conosce la materia e può verificare facilmente la soluzione. In questo caso possono far risparmiare tempo rispetto alla ricerca su un motore di ricerca, forum, tutorial, etc. Non sempre il tempo di verifica della soluzione è minore di quello di trovarla in autonomia.
  2. Problemi non banali a: l'utente conosce la materia, ma il tempo per verificare la soluzione è generalmente più elevato di quello necessario per produrla. Inoltre, a causa delle allucinazioni non eliminabili link e link, nessun professionista serio li utilizzerebbe in questo contesto.
  3. Problemi non banali b: l'utente non conosce la materia e non è in grado di verificare la soluzione. In questo caso è come consultare l'oracolo di Delfi e l'utente si sta fidando di un generatore di stronzate: ChatGPT is bullshit.

Quindi un enorme spreco di risorse (acqua, energia, materie prime) per un generatore di supercazzole, siamo messi proprio male.

Gli LLM sono un vicolo cieco. Per esempio LeCun, uno dei tre "padrini" dell'IA premio Turing 2018, ha cambiato idea sugli LLM e sta sviluppando nuovi modelli.
Per chi conosce il machine learning, non c'è niente di nuovo sotto il sole, solo maggiore disponibilità di dati e maggiore potenza di calcolo. Il grosso problema degli LLM è che i dati naturali disponibili sono quasi esauriti e in quelli artificiali le prestazioni collassano, hanno già raggiunto la parte di saturazione della curva di miglioramento.

Per fortuna la bolla scoppierà a breve...
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Old 28-01-2026, 07:41   #26
Unrue
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Bene, solo se i pesi e tutti i parametri del modello sono accessibili, possono essere considerati open source.



Questo è un altro punto di vista, stai parlando dell'utilità. Inoltre, per quanto riguarda le dimensioni, DeepSeek ha dimostrato che modelli più piccoli, fanno meglio di modelli più grandi. Come ha scritto anche Stallman, gli LLM non hanno alcuna consapevolezza e alcun senso di realtà, sono dei modelli probabilistici che rispondono solo con la risposta più probabile, apparentemente plausibile, in base a quanto visto durante la fase di addestramento o meglio stima dei parametri del modello. Lui li ha definiti Pretend Intelligent.
Le cose si sviluppano per avere un'utilità Lo stesso DeepSeek ha usato più di 2000 GPU per due mesi, non proprio bazzecole. E ha richiesto un'enorme mole di ottimizzazioni lato codice. Quindi si torna al discorso di prima, chi paga?

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...Gli LLM sono un vicolo cieco....
Beh si, staremo a vedere.


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Per fortuna la bolla scoppierà a breve...
Si anche qua solo congetture, lo dicono da 3 anni, staremo a vedere. Poi non è che per forza deve crollare il mondo, magari il mercato si assesterà piano piano a livelli più umani.

Ultima modifica di Unrue : 28-01-2026 alle 07:43.
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Old 28-01-2026, 08:33   #27
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Le cose si sviluppano per avere un'utilità Lo stesso DeepSeek ha usato più di 2000 GPU per due mesi, non proprio bazzecole. E ha richiesto un'enorme mole di ottimizzazioni lato codice. Quindi si torna al discorso di prima, chi paga?
I numeri sono inferiori di almeno un ordine di grandezza. Comunque, non vedo alcuna utilità, se non fare soldi, nessun problema reale risolto.

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Si anche qua solo congetture, lo dicono da 3 anni, staremo a vedere. Poi non è che per forza deve crollare il mondo, magari il mercato si assesterà piano piano a livelli più umani.
I numeri parlano chiaro, spero solo che non comprometteranno l'economia reale come hanno fatto le banche troppo grandi per fallire dopo la crisi del 2008.
Questa volta se privatizzeranno i profitti e socializzeranno le perdite, il sistema salterà.

"Capitalism for our profits, socialism for the problems we cause." Richard Stallman
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Old 28-01-2026, 09:44   #28
baolian
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Ho indicato questi come completamente open source:

Falcon, GPT-NeoX, BLOOM

Non avevo visto l'altro messaggio.
Colpa mia!
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Old 28-01-2026, 09:50   #29
Unrue
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I numeri sono inferiori di almeno un ordine di grandezza. Comunque, non vedo alcuna utilità, se non fare soldi, nessun problema reale risolto.
Si beh, inferiori o meno, comunque costa e tanto addestrare con le GPU, e qualcuno i soldi ce li deve mettere. Non siamo nel caso tipico di software open source, che lo sviluppi e via.

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I numeri parlano chiaro, spero solo che non comprometteranno l'economia reale come hanno fatto le banche troppo grandi per fallire dopo la crisi del 2008.
Questa volta se privatizzeranno i profitti e socializzeranno le perdite, il sistema salterà.

"Capitalism for our profits, socialism for the problems we cause." Richard Stallman
Possiamo parlarne per ore. Sicuramente gli USA hanno scelto una strada rischiosa, ma solo il tempo dirà se avranno ragione o meno. Se per caso avranno ragione, avranno tirato su un'infrastruttura AI della madonna che sarà ordini di grandezza più grande rispetto a tutte le altre, e noi resteremo come sempre a guardare.
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Old 28-01-2026, 10:50   #30
bonzoxxx
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Old 28-01-2026, 11:24   #31
pachainti
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Si beh, inferiori o meno, comunque costa e tanto addestrare con le GPU, e qualcuno i soldi ce li deve mettere. Non siamo nel caso tipico di software open source, che lo sviluppi e via.
Hai una visione limitata del mondo open source e del software libero. Per esempio senza il kernel linux e il progetto GNU, non ci sarebbe Internet e metà di quello che conosci.

Quote:
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Possiamo parlarne per ore. Sicuramente gli USA hanno scelto una strada rischiosa, ma solo il tempo dirà se avranno ragione o meno. Se per caso avranno ragione, avranno tirato su un'infrastruttura AI della madonna che sarà ordini di grandezza più grande rispetto a tutte le altre, e noi resteremo come sempre a guardare.
Gli USA sono bravissimi a fare i soldi, ma non sono capaci (interessati?) a risolvere problemi reali. Una delle poche certezze, sulla base delle conoscenze e dei dati, è che gli LLM non sono intelligenti e non risolvono alcun problema reale, e, molto probabilmente, saranno un grande fallimento.
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Old 28-01-2026, 11:45   #32
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Possiamo parlarne per ore. Sicuramente gli USA hanno scelto una strada rischiosa, ma solo il tempo dirà se avranno ragione o meno. Se per caso avranno ragione, avranno tirato su un'infrastruttura AI della madonna che sarà ordini di grandezza più grande rispetto a tutte le altre, e noi resteremo come sempre a guardare.
Molto rischiosa! Non tanto per l'infrastruttura dell'AI ed i campi dove viene utilizzata, ma proprio per l'enorme quantità di capitali richiesti per tirarla su e mantenerla.
Alla fine la domanda è: quanta Ai devo " vendere " per renderla sostenibile e per tirarci su un minimo di profitto? Bada che la stessa domanda che già a fine 2006 cominciavano a chiedersi certi analisti per quanto riguardava i mutui: quanti se ne devono vendere per rendere sostenibile tutto il mercato di derivati e non far collassare l'industria immobiliare? A questa domanda le banche d'affari non risposero e rilanciarono sui subprime, illudendosi che il patrimonio immobiliare ipotecato garantisse le esposizioni... Tutti non abbiamo visto come sia andata a finire: uno tsunami!
C'è, ripeto, una differenza tra immobiliare ed AI: il rateo di svalutazione degli asset materiali. Quello dall'AI è nettamente superiore a quello immobiliare: una casa la puoi tenere in pancia per anni e generalmente tende a rivalutarsi nel tempo, un cluster AI in un datacenter dopo 5 anni è già avviato all'obsolescenza e varrà per quanto pesa il suo ferro!
Il tutto senza tenere conto di eventuali leggi che potranno limitare il campo d'azione dell'Ai( a tutela del reddito da lavoro e della sua produttività ) e dell'evolversi della situazione geopolitica ( affatto una variabile non trascurabile ) che farebbe impennare ulteriormente il costo della componente energetica.

Diciamo che Altman & Co. su certi argomenti piace chiudere gli occhi e tapparsi le orecchie.
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Mac Mini M2 Pro; Apple Studio Display; Logitech MX Keys for Mac; MBA 13" M3; iPod Touch 1st Gen. 8 Gb; iPhone 14 Pro; iPad Air 2020 WiFi 64 Gb, Apple Watch 8...
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Old 28-01-2026, 13:04   #33
Unrue
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Hai una visione limitata del mondo open source e del software libero. Per esempio senza il kernel linux e il progetto GNU, non ci sarebbe Internet e metà di quello che conosci.
Ma va davvero? Ma non c'entra assolutamente nulla con quanto ho detto.


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Gli USA sono bravissimi a fare i soldi, ma non sono capaci (interessati?) a risolvere problemi reali. Una delle poche certezze, sulla base delle conoscenze e dei dati, è che gli LLM non sono intelligenti e non risolvono alcun problema reale, e, molto probabilmente, saranno un grande fallimento.
Dai con sta cosa che non risolvono problemi reali. Altroché se li risolvono, sono già di grande aiuto in campo medico, matematico ecc. Google ha dichiarato che ormai il 30% del proprio codice è fatto dall'AI. Stiamo parlando di codici di produzione che scalano a livello mondiale, questi non sono casi reali? Ma voi guardate solo i gattini.

Ultima modifica di Unrue : 28-01-2026 alle 13:10.
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Old 28-01-2026, 13:05   #34
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Molto rischiosa! Non tanto per l'infrastruttura dell'AI ed i campi dove viene utilizzata, ma proprio per l'enorme quantità di capitali richiesti per tirarla su e mantenerla.
Lo so, però non sono scemi quelli che investono. Avranno visto delle prospettive reali altrimenti buttano soldi nel cesso, o fanno datacenter così alla cazzo?
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Old 28-01-2026, 14:36   #35
pachainti
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Ma va davvero? Ma non c'entra assolutamente nulla con quanto ho detto.
Per me è una visione ridotta scrivere: "Non siamo nel caso tipico di software open source, che lo sviluppi e via." Sembra che tu non conosca cosa sia.

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Dai con sta cosa che non risolvono problemi reali. Altroché se li risolvono, sono già di grande aiuto in campo medico, matematico ecc. Google ha dichiarato che ormai il 30% del proprio codice è fatto dall'AI. Stiamo parlando di codici di produzione che scalano a livello mondiale, questi non sono casi reali? Ma voi guardate solo i gattini.
Nessun problema risolto, solo chiacchiere, anzi no hype In realtà dovrebbe essere microsoft. Anche google, spero di no per loro (anzi si).

Aprile 2025 Microsoft CEO says up to 30% of the company’s code was written by AI

Novembre 2025 Microsoft finally admits almost all major Windows 11 core features are broken
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Coloro che rinuncerebbero alla libertà essenziale, per acquistare un po' di sicurezza temporanea, non meritano né libertà né sicurezza. Benjamin Franklin
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Old 28-01-2026, 14:39   #36
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Nessun problema risolto, solo chiacchiere, anzi no hype In realtà dovrebbe essere microsoft. Anche google, spero di no per loro (anzi si).

Anche loro:

https://www.wired.it/article/ai-nuovo-codice-google/

Ok, se il codice di produzione sono chiacchiere allora stiamo parlando del nulla Saluti.
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Old 28-01-2026, 14:41   #37
pachainti
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Anche loro:

https://www.wired.it/article/ai-nuovo-codice-google/

Ok, se il codice di produzione sono chiacchiere allora stiamo parlando del nulla Saluti.
Bene buona serata e buone supercazzole
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Old 28-01-2026, 14:42   #38
bonzoxxx
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Per me è una visione ridotta scrivere: "Non siamo nel caso tipico di software open source, che lo sviluppi e via." Sembra che tu non conosca cosa sia.

Nessun problema risolto, solo chiacchiere, anzi no hype In realtà dovrebbe essere microsoft. Anche google, spero di no per loro (anzi si).

Aprile 2025 Microsoft CEO says up to 30% of the company’s code was written by AI

Novembre 2025 Microsoft finally admits almost all major Windows 11 core features are broken
Anche secondo me OpenAI ha fatto il passo notevolmente più lungo della gamba.
E no, l'AI non risolve problemi, è uno strumento davvero molto efficace ma è lungi dall'essere intelligente. Velocizza ricerche (che comunque vanno verificate), è una mano santa per avere una informazione veloce soprattutto in ambito IT, aiuta moltissimo nella programmazione ma in quanto a precisione lascia molto a desiderare a volte.
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Old 28-01-2026, 14:44   #39
pachainti
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Anche secondo me OpenAI ha fatto il passo notevolmente più lungo della gamba.
E no, l'AI non risolve problemi, è uno strumento davvero molto efficace ma è lungi dall'essere intelligente. Velocizza ricerche (che comunque vanno verificate), è una mano santa per avere una informazione veloce soprattutto in ambito IT, aiuta moltissimo nella programmazione ma in quanto a precisione lascia molto a desiderare a volte.
Fino a prova contraria con dati, non chiacchiere, rimango della mia idea espressa altre volte.
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Old 28-01-2026, 15:30   #40
bonzoxxx
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Fino a prova contraria con dati, non chiacchiere, rimango della mia idea espressa altre volte.
Sono assolutamente d'accordo!

https://www.neowin.net/news/microsof...es-are-broken/

Confermo, pure LTSC non ne è esente, ieri per sistemare l'RDP ho dovuto disinstallare un aggiornamento di sistema.
La vuoi mettere con l'ebbrezza del coding "a sentimento?"
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Ultima modifica di bonzoxxx : 28-01-2026 alle 15:43.
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