IDEAS home Printed from https://ideas.repec.org/p/osf/osfxxx/n3d9a_v1.html
   My bibliography  Save this paper

Uno studio sulle applicazioni e sui potenziali impatti dei modelli linguistici di grandi dimensioni nell'industria della moda

Author

Listed:
  • Lee, Heungmin

Abstract

I modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) sono emersi come una tecnologia promettente nel settore della moda, con varie potenziali applicazioni, come la classificazione dei prodotti, la didascalia delle immagini e la previsione delle tendenze. Questo studio esplora i potenziali impatti di questi modelli sull'industria della moda sull'efficienza e l'accuratezza dei processi e su una migliore esperienza del cliente. Il documento discute anche la necessità di future direzioni di ricerca, come le implicazioni etiche e sociali di questi modelli e di indagare su applicazioni nuove e innovative. Attraverso discussioni ponderate, concludiamo che i grandi modelli linguistici hanno il potenziale per svolgere un ruolo importante nel plasmare il futuro dell'industria della moda.

Suggested Citation

  • Lee, Heungmin, 2023. "Uno studio sulle applicazioni e sui potenziali impatti dei modelli linguistici di grandi dimensioni nell'industria della moda," OSF Preprints n3d9a_v1, Center for Open Science.
    • Handle: RePEc:osf:osfxxx:n3d9a_v1
    DOI: 10.31219/osf.io/n3d9a_v1
    as

    Download full text from publisher

    File URL: https://osf.io/download/63e1c7f168420a005dc99b1e/
    Download Restriction: no
    File URL: https://libkey.io/10.31219/osf.io/n3d9a_v1?utm_source=ideas
    LibKey link: if access is restricted and if your library uses this service, LibKey will redirect you to where you can use your library subscription to access this item
    ---><---

    More about this item

    Statistics

    Access and download statistics

    Corrections

    All material on this site has been provided by the respective publishers and authors. You can help correct errors and omissions. When requesting a correction, please mention this item's handle: RePEc:osf:osfxxx:n3d9a_v1. See general information about how to correct material in RePEc.

    If you have authored this item and are not yet registered with RePEc, we encourage you to do it here. This allows to link your profile to this item. It also allows you to accept potential citations to this item that we are uncertain about.

    We have no bibliographic references for this item. You can help adding them by using this form .

    If you know of missing items citing this one, you can help us creating those links by adding the relevant references in the same way as above, for each refering item. If you are a registered author of this item, you may also want to check the "citations" tab in your RePEc Author Service profile, as there may be some citations waiting for confirmation.

    For technical questions regarding this item, or to correct its authors, title, abstract, bibliographic or download information, contact: OSF (email available below). General contact details of provider: https://osf.io/preprints/ .

    Please note that corrections may take a couple of weeks to filter through the various RePEc services.

    IDEAS is a RePEc service. RePEc uses bibliographic data supplied by the respective publishers.