Come Funzionano i Large Language Models
I Large Language Models Spiegati
Comprendi il funzionamento di ChatGPT, Claude e altri LLM senza entrare in dettagli tecnici complessi.
Cosa sono i Large Language Models (LLM)?
I LLM sono modelli di AI addestrati su enormi quantità di testo per comprendere e generare linguaggio naturale. Sono alla base di ChatGPT, Claude, Gemini e molti altri strumenti.
L'Architettura Transformer
I moderni LLM si basano sull'architettura Transformer, introdotta da Google nel 2017.
Il concetto chiave è l'attenzione: il modello può "prestare attenzione" a diverse parti del testo contemporaneamente, capendo le relazioni tra parole anche distanti.
Il Processo di Training
- Pre-training:
- Il modello legge miliardi di pagine web, libri, articoli
- Impara a predire la parola successiva in una sequenza
- Acquisisce conoscenza del mondo e capacità linguistiche
- Fine-tuning:
- Addestramento su conversazioni e istruzioni
- Il modello impara a seguire comandi
- RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback):
- Valutatori umani giudicano le risposte
- Il modello migliora basandosi sul feedback
- Diventa più utile e sicuro
Tokenizzazione e Generazione
Il testo viene diviso in token (pezzi di parole):
"Automazione" → ["Auto", "m", "azione"]
GPT-4 può gestire ~128.000 token di contesto.
Il modello genera testo un token alla volta:
- Calcola probabilità per ogni token
- Seleziona il prossimo token
- Lo aggiunge al contesto
- Ripete fino al completamento
Limiti e "Allucinazioni"
Limiti da Conoscere
- Allucinazioni: Gli LLM possono inventare fatti plausibili ma falsi
- Knowledge cutoff: Non conoscono eventi dopo la data di training
- No ragionamento reale: Pattern matching sofisticato, non vera comprensione
- Bias: Riflettono i bias presenti nei dati di training
- No memoria tra sessioni: Ogni conversazione ricomincia da zero
Regola d'Oro
Verifica sempre le informazioni critiche. Usa gli LLM come assistenti potenti, non come fonti di verità assoluta.