Intelligenza Artificiale
Restiamo con i piedi per terra, non pensiamo a roba fantascientifica e cerchiamo di comprendere che quello che chiamiamo AI sono sostanzialmente tecnologie basate su leggi matematiche che mirano a creare sistemi in grado di emulare capacità umane come il ragionamento, l’apprendimento, la percezione e la capacità di prendere decisioni. Possiamo suddividere l’intelligenza artificiale in diverse categorie, tra cui quella dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) sono solamente una (o due con i modelli multimodali, perché aggiungiamo la computer vision).
L’obiettivo principale per chi fa ricerca è sviluppare algoritmi e modelli che possano eseguire compiti complessi, come la risoluzione di problemi, la gestione di dati o la simulazione di comportamenti umani, senza supervisione costante. L’AI si basa su dati strutturati e su algoritmi avanzati, spesso combinati con tecniche di machine learning per migliorare la capacità di adattamento e previsione.
I MODELLI DI LINGUAGGIO
Si basano su algoritmi di apprendimento automatico, addestrati su enormi corpus di testi per identificare pattern e relazioni tra parole.
Gli LLM non solo comprendono il significato del testo, ma possono anche generare risposte creative, tradurre lingue, riepilogare contenuti o rispondere a domande complesse.
Questi modelli sono alla base di applicazioni come chatbot, assistenti virtuali e strumenti di analisi linguistica.
Gli LLM, come GPT‑4 o LLaMA, apprendono leggendo miliardi di parole provenienti da libri, articoli, siti web e persino conversazioni. Durante l’addestramento, il modello “indovina” la parola successiva in una frase; ripetendo questo processo milioni di volte, costruisce una mappa statistica di quali parole e concetti tendono a comparire insieme. Il risultato è una rete neurale profonda che, una volta “congelata”, può prendere un prompt (una domanda o un comando) e generare in pochi secondi un testo coerente, spesso indistinguibile da quello scritto da una persona.
Per renderla più “intelligente”, gli LLM sono poi raffinati (fine‑tuned) su compiti specifici (ad esempio scrivere codice o spiegare concetti scientifici) e controllati con tecniche di sicurezza per limitare errori e contenuti indesiderati.
FAQ – Domande frequenti su AI e LLM
Un LLM capisce davvero quello che scrivo?
Non nel senso umano del termine: l’LLM identifica pattern statistici nel testo, ma non possiede coscienza o comprensione semantica profonda. Tuttavia, questi pattern sono talmente ricchi da produrre risposte sorprendentemente pertinenti.
Perché gli LLM a volte generano informazioni sbagliate (le “allucinazioni”)?
Il modello ottimizza per produrre testo plausibile, non per verificare la verità. Se i dati di addestramento contengono errori o se la domanda è ambigua, il risultato può contenere affermazioni inesatte.
Quanto è costoso addestrare un LLM?
Addestrare un modello con miliardi di parametri richiede centinaia di GPU per settimane o mesi, con costi che possono superare i milioni di dollari. Per questo molte aziende preferiscono “riutilizzare” modelli pre‑addestrati e personalizzarli.
Gli LLM sostituiranno gli scienziati?
No. Gli LLM sono ottimi assistenti per generare bozze, sintetizzare letteratura o suggerire ipotesi, ma la creatività, il rigore sperimentale e la capacità di interpretare risultati rimangono domini umani. Lo scopo è potenziare, non sostituire, il lavoro dei ricercatori.