LLM (Large Language Model)
Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni
Sono modelli di intelligenza artificiale addestrati su una vasta quantità di dati testuali, come libri, articoli e pagine web, per comprendere e generare linguaggio umano in modo naturale.
Approfondimento:
Immagina un grande cervello virtuale che ha letto milioni di libri. Gli LLM usano queste informazioni per rispondere a domande, scrivere testi o persino risolvere problemi complessi. Non sono “intelligenti” come un essere umano, ma possono imitare molto bene la comunicazione umana.
Esempio pratico:
Un assistente vocale come Siri o Alexa utilizza un modello linguistico per capire comandi come “Che tempo farà domani?”
Transformers
Architettura Transformer
Sono un tipo di rete neurale che analizza interi testi o sequenze di dati in una volta sola, anziché una parola alla volta, per capire meglio il contesto globale.
Approfondimento:
Pensa a un Transformer come a un sistema che legge un’intera frase per comprendere non solo le singole parole, ma anche come si collegano tra loro. Questo permette al modello di capire sfumature come “banca del fiume” rispetto a “conto in banca”.
Esempio pratico:
I Transformers sono utilizzati in traduttori come Google Translate per produrre traduzioni fluide e accurate.
Prompt Engineering
Progettazione delle Istruzioni per l’AI
È l’arte di scrivere comandi chiari e specifici per ottenere risultati migliori da un modello AI.
Approfondimento:
Un modello AI risponde meglio se il comando (o “prompt”) è scritto con attenzione. Invece di chiedere “Parlami di storia”, è più efficace dire: “Raccontami in 200 parole la storia dell’antica Roma.” Questo aiuta il modello a fornire una risposta più mirata.
Esempio pratico:
Un programmatore può usare un prompt per generare automaticamente una funzione di codice, specificando il linguaggio di programmazione e il tipo di problema.
Fine-tuning
Specializzazione del Modello
È il processo di adattare un modello generico a uno specifico ambito o compito utilizzando dati personalizzati.
Approfondimento:
Immagina di insegnare a un modello linguistico generale tutto ciò che riguarda la medicina. Questo lo rende capace di rispondere a domande mediche in modo più preciso, basandosi sui dati aggiuntivi che ha imparato.
Esempio pratico:
Un chatbot di assistenza clienti in un e-commerce può essere addestrato con dati sulle domande frequenti dei clienti di quell’azienda.
Embeddings
Rappresentazioni Vettoriali
Sono rappresentazioni matematiche di concetti (testi, immagini, ecc.) in uno spazio tridimensionale o multidimensionale, che consentono ai computer di trovare relazioni tra elementi simili.
Approfondimento:
Pensa a una mappa dove ogni parola o immagine è un punto nello spazio. Parole simili, come “gatto” e “felino”, appariranno vicine sulla mappa, mentre parole diverse come “computer” saranno più lontane.
Esempio pratico:
Un motore di ricerca può usare gli embeddings per trovare articoli che parlano di “bicicletta” anche se l’utente ha cercato “ciclismo”.
Tokens
Unità di Testo
I token sono le piccole parti in cui un modello divide un testo per analizzarlo e processarlo. Possono essere parole, sillabe o persino singole lettere.
Approfondimento:
I modelli AI non leggono il testo come noi. Dividono tutto in token, come pezzi di un puzzle, per analizzare ogni parte e poi costruire una risposta. La lunghezza di un testo viene calcolata in base al numero di token.
Esempio pratico:
La frase “Ciao, come stai?” potrebbe essere divisa in 4 token: “Ciao”, “,”, “come”, “stai”.
Hallucination
Allucinazione dell’AI
Si verifica quando un modello AI inventa informazioni apparentemente plausibili ma completamente false.
Approfondimento:
Il modello potrebbe non avere dati precisi su un argomento e “indovina” una risposta basandosi su pattern o dati incompleti. Questo è un problema quando si cercano informazioni affidabili.
Esempio pratico:
Chiedere a un modello: “Chi ha inventato il fuoco?” potrebbe generare una risposta fantasiosa, come “John Fire nel 1800”, completamente inventata.
Chain-of-Thought
Processo di Ragionamento
È una tecnica che spinge il modello AI a suddividere un problema complesso in passaggi più semplici e logici.
Approfondimento:
Invece di rispondere direttamente, il modello spiega ogni passaggio del ragionamento, come farebbe un insegnante. Questo migliora la precisione e la trasparenza delle risposte.
Esempio pratico:
Per una domanda come “Quanti giorni ci sono in 3 settimane e 4 giorni?”, il modello potrebbe rispondere: “3 settimane sono 21 giorni, aggiungendo 4 giorni otteniamo 25 giorni.”
Context Window
Capacità di Contesto
Indica la quantità massima di testo che un modello AI può leggere e processare in una singola interazione.
Approfondimento:
Un modello con una finestra di contesto più grande può gestire conversazioni più lunghe o analizzare documenti complessi senza perdere informazioni importanti.
Esempio pratico:
GPT-4 può leggere un intero capitolo di un libro e rispondere a domande su di esso, mentre modelli più vecchi potrebbero gestire solo un paragrafo.
RAG (Retrieval Augmented Generation)
Generazione Aumentata dal Recupero
Una tecnica in cui l’AI cerca informazioni esterne per generare risposte più precise e aggiornate.
Approfondimento:
Un modello AI non sa tutto, ma può combinare la propria capacità di generazione con dati da un database o internet. Questo gli consente di rispondere in modo più affidabile.
Esempio pratico:
Un chatbot medico potrebbe consultare un database aggiornato di linee guida sanitarie per rispondere a domande sui sintomi.
Zero-shot
Apprendimento Zero-shot
La capacità di un modello di completare compiti mai visti prima, basandosi sulla sua conoscenza generale.
Approfondimento:
Un modello AI non sempre ha bisogno di esempi per svolgere un compito. Può “improvvisare” utilizzando ciò che ha imparato su argomenti simili.
Esempio pratico:
Chiedere al modello di spiegare un gioco come il rugby, senza aver mai visto dati su di esso, e ottenere una spiegazione basata su sport simili.
Temperature
Parametro di Creatività
Un parametro che controlla quanto le risposte dell’AI siano prevedibili o creative.
Approfondimento:
Temperature basse (es. 0,2) producono risposte più precise e ripetitive, ideali per compiti tecnici. Temperature alte (es. 0,8) incoraggiano risposte più creative e varie, ideali per storie o brainstorming.
Esempio pratico:
Un AI con temperatura alta potrebbe inventare una storia fantasiosa su un viaggio nello spazio, mentre con temperatura bassa descriverebbe solo fatti realistici.