informazioni

Serie di articoli sull'IA
Questo è il primo articolo di una serie di quattro:

1. LLMs: comprendere cosa sono e come funzionano (questo articolo).
2. NLP: esplorare l'elaborazione del linguaggio naturale.
3. AI Agents: scoprire intelligenze artificiali autonome.
4. Confronto e posizionamento di AI Smarttalk: una sintesi e prospettiva complessiva.

Cos'è un LLM (modello di linguaggio di grandi dimensioni)?

Immagina un campo di fiori selvatici che si estende a perdita d'occhio, dove un enorme sciame di api ronzanti si muove indaffarato. Esse svolazzano, raccolgono polline da ogni fiore e lo trasformano in un miele incredibilmente complesso. Quel miele è linguaggio. E queste api sono i LLMs (Large Language Models), quei modelli di linguaggio giganti che lavorano instancabilmente per trasformare enormi quantità di dati testuali in qualcosa di strutturato, coerente e talvolta persino altamente creativo.

In questo articolo, ci immergeremo nel vivo alveare degli LLMs: capiremo come queste enormi api costruiscono e affinano i loro favi (la loro architettura), quali tipi di polline raccolgono (i dati), come si coordinano per produrre miele (generazione di testo) e infine come guidare e domare questi sciami affinché consegnino un nettare dolce e ben lavorato piuttosto che una sostanza casuale.

Copriremo diversi punti chiave:

• Le origini e la definizione di un LLM
• Tecniche di addestramento e il ruolo dell'attenzione
• Casi d'uso concreti e limitazioni
• Sfide etiche, energetiche e tecniche
• Prompt engineering per ottenere il massimo da un LLM
• Opzioni di distribuzione e manutenzione

Spingeremo l'analogia delle api piuttosto lontano. Potresti trovare l'immagine di un'ape gentile e innocua, ma ricorda che uno sciame mal gestito può comunque infliggere diverse punture. Prima di accendere il fumo per calmarle, esploriamo la struttura stessa di un LLM, che non avrà più molti segreti una volta che avrai finito di leggere.

Per iniziare, ecco un diagramma semplificato (senza ulteriori commenti) del percorso che un pezzo di testo compie all'interno di un LLM, dall'input all'output, passando attraverso tutti i passaggi chiave:

---

## 1. Che cos'è un LLM? Il gruppo che ronzava più forte di tutti gli altri

### 1.1. Origine e concetto

Per diversi anni, la ricerca sull'**Intelligenza Artificiale** si è concentrata sul **linguaggio naturale**: come possiamo far sì che un modello comprenda e generi testo rilevante? Inizialmente, abbiamo utilizzato tecniche di **NLP** (Natural Language Processing) basate su regole semplici o statistiche di base. Poi è arrivato un passo cruciale: l'avvento del **Deep Learning** e delle **reti neurali**.

I **Large Language Models** derivano da questa rivoluzione. Si chiamano “**large**” perché vantano decine o addirittura centinaia di miliardi di **parametri**. Un parametro è in qualche modo simile alla “posizione di un piccolo componente” nell'organizzazione complessa dell'alveare. Ogni parametro “impara” a pesare o regolare un segnale per prevedere meglio il prossimo token in una data sequenza.

### 1.2. Un alveare costruito su enormi quantità di dati

Per costruire il loro alveare, i LLM hanno bisogno di una grande quantità di “polline”: **testo**. Assimilano volumi fenomenali di contenuti, da libri digitalizzati a articoli di stampa, forum e social media. Assorbendo tutti quei dati, la struttura interna del modello si plasma per **catturare** e **riflettere** le regolarità linguistiche.

Pertanto, queste api artificiali imparano infine che, in un dato contesto, alcune parole sono più probabili di apparire rispetto ad altre. Non memorizzano il testo riga per riga; invece, **imparano** come “riprodurre statisticamente” forme, sintassi e associazioni di idee tipiche presenti nel linguaggio.

## 2. Entrare nell'alveare: una panoramica su come funziona

### 2.1. Tokenizzazione: raccogliere polline pezzo dopo pezzo

Il primo passo è la **tokenizzazione**. Prendiamo il testo grezzo e lo suddividiamo in **token**. Immagina un campo di fiori: ogni fiore è come una parola (o parte di una parola), da cui un'ape raccoglie polline. Un “token” può essere un'intera parola (“casa”), un frammento (“ca-”, “-sa”), o a volte solo un segno di punteggiatura.

Questa segmentazione dipende da un **vocabolario** specifico per il modello: più grande è il vocabolario, più fine può essere la segmentazione. La tokenizzazione è cruciale perché il modello manipola i token piuttosto che il testo grezzo. È simile all'ape che raccoglie precisamente il polline piuttosto che prendere l'intero fiore.

### 2.2. Embeddings: turning pollen into vectors

Once the pollen is gathered, it must be converted into a format the model can use: that step is called **embedding**. Each token is transformed into a **vector** (a list of numbers) encoding semantic and contextual information.

Think of it as the “color” or “flavor” of the pollen: two words with similar meanings will have similar vectors, just like two related flowers produce similar pollen. This step is essential, as neural networks only understand numbers.

### 2.3. I livelli “Transformers”: la danza delle api

In un alveare, le api comunicano attraverso una “**danza delle api**,” una coreografia complessa che indica dove si trova il polline più ricco. In un LLM, il coordinamento è ottenuto tramite il meccanismo di **attenzione** (il famoso “**Attention is all you need**” introdotto nel 2017).

Ogni livello Transformer applica **Self-Attention**: per ogni token, il modello calcola la sua rilevanza rispetto a tutti gli altri token nella sequenza. È uno scambio simultaneo di informazioni, proprio come ogni ape che dice: “Ecco il tipo di polline che ho; di cosa hai bisogno?”

Impilando più livelli Transformer, il modello può catturare relazioni **complesse**: può apprendere che, in una certa frase, la parola “regina” si riferisce a un concetto legato a “api” o “alveare,” piuttosto che a “monarchia,” a seconda del contesto.

### 2.4. Produzione di miele: prevedere il prossimo token

Infine, l'alveare produce miele, ovvero **il testo generato**. Dopo aver analizzato il contesto, il modello deve rispondere a una semplice domanda: “Qual è il **prossimo token** più **probabile**?” Questa **previsione** si basa sui pesi regolati della rete.

A seconda dei **iperparametri** (temperatura, top-k, top-p, ecc.), il processo può essere più **casuale** o più **deterministico**. Una bassa temperatura è come un'ape molto disciplinata che produce un miele prevedibile. Una temperatura alta è come un'ape più eccentrica che può muoversi più liberamente e creare un miele più creativo, a rischio di essere incoerente.

## 3. Honey in all shapes: use cases for LLMs

### 3.1. Assisted writing and content generation

One of the most popular uses is **automatic text generation**. Need a blog post? A video script? A bedtime story? LLMs can produce surprisingly fluent text. You can even steer the writing style: humorous, formal, poetic, and so forth.

Still, you must check the quality of the honey produced. Sometimes, the swarm can collect the wrong information, leading to “**hallucinations**”—the bee invents flowers that don’t exist!

### 3.2. Conversation tools and chatbots

**Chatbots** powered by LLMs have gained attention thanks to their more **natural-sounding** conversation. Picture a swarm that, upon receiving your request, flies from flower to flower (token to token) to deliver a fitting response.

These chatbots can be used for:
- **Customer service**  
- **Assistance** (text or voice)  
- **Training** and interactive tutoring  
- **Language learning**  

### 3.3. Traduzione automatica

Avendo assorbito testi in molte lingue, i LLM spesso sanno come passare da una lingua all'altra. Molte lingue condividono strutture grammaticali, consentendo all'ape artificiale di riconoscerle e offrire **traduzioni**. I risultati non sono sempre perfetti, ma superano frequentemente la qualità dei vecchi sistemi basati su regole.

### 3.4. Assistenza alla programmazione

Alcuni LLM, come quelli dietro a certi sistemi di “copilot” per la codifica, possono suggerire **codice corretto**, proporre soluzioni e correggere errori. Questo utilizzo è sempre più popolare, dimostrando che i “linguaggi di programmazione” sono solo un'altra forma di linguaggio testuale nel grande alveare di contenuti.

### 3.5. Analisi e strutturazione dei documenti

Oltre a generare testo, i LLM possono anche **riassumere**, **analizzare**, **etichettare** (classificare) o persino estrarre **insights** dal testo. Questo è molto utile per ordinare grandi volumi di documenti, raccogliere feedback dei clienti, analizzare recensioni, ecc.

## 4. Possibili limitazioni: limitazioni e rischi

### 4.1. Allucinazioni: quando l'ape inventa un fiore

Come accennato, l'ape (il LLM) può "allucinare". Non è collegata a un database di verità: si basa su **probabilità**. Pertanto, può fornire informazioni false o inesistenti con sicurezza.

Ricorda che un LLM non è un oracolo; **prevede** il testo senza "comprenderlo" in un senso umano. Questo può avere conseguenze gravi se utilizzato per compiti critici (medici, legali, ecc.) senza supervisione.

### 4.2. Pregiudizi e contenuti inappropriati

Le api raccolgono polline da tutti i tipi di fiori, compresi quelli dubbi. I **pregiudizi** presenti nei dati (stereotipi, dichiarazioni discriminatorie, ecc.) si infiltrano nell'alveare. Potremmo ritrovarci con miele contaminato da questi pregiudizi.

I ricercatori e gli ingegneri si sforzano di implementare **filtri** e meccanismi di **moderazione**. Ma il compito è complesso: richiede di identificare i pregiudizi, correggerli e evitare di limitare eccessivamente la creatività del modello.

### 4.3. Costi energetici e impronta di carbonio

Addestrare un LLM è come mantenere un'enorme colonia in una serra riscaldata 24 ore su 24. Richiede enormi risorse computazionali, quindi molta **energia**. Le preoccupazioni ambientali sono quindi centrali:  
- Possiamo rendere l'addestramento più ecologico?  
- Dobbiamo limitare la dimensione del modello?

Il dibattito è in corso e molte iniziative mirano a ridurre l'impronta di carbonio attraverso ottimizzazioni sia hardware che software.

### 4.4. Mancanza di contestualizzazione nel mondo reale

Sebbene il modello sia impressionante, spesso manca di una **comprensione del mondo reale** oltre il testo. Queste api artificiali conoscono solo il “polline” testuale. Non si rendono conto che un oggetto fisico ha un certo peso o che un concetto astratto ha implicazioni legali, per esempio.

Questa lacuna è evidente in compiti che richiedono un profondo “buon senso” o esperienze del mondo reale (percezione, azione, feedback sensoriale). Gli LLM possono fallire su domande “facili” per un umano perché mancano del contesto sensoriale.

## 5. L'arte di domare: “prompt engineering”

### 5.1. Definizione

Un **prompt** è il testo che fornisci al LLM per ottenere una risposta. Come crei questo prompt può fare tutta la differenza. **Prompt engineering** implica scrivere un prompt ottimale (o quasi ottimale).

È come soffiare fumo nell'alveare per calmare le api e mostrare loro esattamente quale lavoro devono fare: “Vai a raccogliere polline in quest'area specifica, in quella direzione, per questo tipo di fiore.”

### 5.2. Tecniche di prompt engineering

1. **Contesto chiaro**: definisci il ruolo del LLM. Ad esempio, “Sei un esperto di botanica. Spiega…”  
2. **Istruzioni precise**: specifica cosa vuoi, il formato della risposta, la lunghezza, lo stile, ecc.  
3. **Esempi**: fornisci domande e risposte di esempio per guidare il modello.  
4. **Vincoli**: se vuoi restringere l'ambito, dillo (“Non menzionare questo argomento; rispondi solo in elenchi puntati,” ecc.).

### 5.3. Temperatura, top-k, top-p…

Quando si genera miele, l'ape può seguire la sua ricetta in modo più o meno rigoroso. **La temperatura** è un parametro chiave:
- **Bassa** temperatura (~0): l'alveare è molto disciplinato. Le risposte sono più “conservative” e coerenti ma meno originali.  
- **Alta** temperatura (>1): l'alveare è più fantasioso ma potrebbe deviare dal percorso.

Allo stesso modo, “top-k” limita il modello ai k token più probabili, e “top-p” impone una soglia di probabilità cumulativa (nucleus sampling). L'ingegneria dei prompt comporta anche la regolazione di questi parametri per ottenere il risultato desiderato.

## 6. Impostare un hive: distribuzione e integrazione

### 6.1. Opzioni di distribuzione

1. **API ospitata**: Usa un fornitore che ospita il modello. Non è necessaria un'infrastruttura pesante, ma paghi per utilizzo e ti affidi a una terza parte.  
2. **Modello open-source**: Installa un LLM open-source sui tuoi server. Mantieni il controllo totale ma devi gestire logistica e costi energetici.  
3. **Modello ibrido**: Usa un modello locale più piccolo per compiti semplici e chiama un'API esterna per compiti più complessi.

### 6.2. Sicurezza e moderazione

Distribuire un LLM significa assumersi la responsabilità per il suo output. Spesso è necessario aggiungere:
- Filtri per bloccare contenuti odiosi, violenti o discriminatori  
- Meccanismi per bloccare dati sensibili (ad es., informazioni personali)  
- Una politica di **registrazione** e **monitoraggio** per tracciare gli scambi e migliorare il sistema

### 6.3. Monitoraggio e miglioramento continuo

Anche un alveare ben configurato ha bisogno di supervisione:
- **Raccogliere feedback degli utenti**  
- Regolare i prompt e i parametri di generazione  
- Aggiornare o riaddestrare un modello più recente se necessario  

È un processo continuo, proprio come prendersi cura di uno sciame reale: monitora la sua salute, correggi gli errori e sfrutta le lezioni apprese.

## 7. Volo futuri: verso modelli multimodali e adattivi

LLM sono solo all'inizio della loro evoluzione. Presto parleremo di modelli **multimodali**, capaci di gestire testo, immagini, suoni e video—uno sciame che raccoglie non solo fiori testuali ma anche quelli visivi o uditivi.

I sistemi che combinano **visione** e linguaggio stanno già emergendo, o quelli che collegano il **ragionamento simbolico** con la generazione di testo. L'ape potrebbe, ad esempio, interpretare un'immagine e descriverla, o raccogliere un suono e analizzarlo nel contesto.

A livello sociale, questo rapido sviluppo solleva molte domande:
- Come possiamo garantire **responsabilità** e **trasparenza** nell'uso di questi sistemi?  
- Quale impatto sui lavori legati alla scrittura, traduzione o analisi del testo?  
- Come possiamo bilanciare la **competizione** tra i principali attori dell'IA (Big Tech, laboratori privati, progetti open-source)?

## 8. Il nostro prossimo percorso di volo: uno sguardo al NLP tradizionale

Nel nostro prossimo articolo, ci immergeremo più in generale nel **NLP** (Natural Language Processing). Esamineremo come approcci più classici, a volte più leggeri, coesistano ancora accanto a questi enormi LLM.

Prima degli LLM, c'era l'alveare del **NLP tradizionale**, che utilizzava la classificazione supervisionata, algoritmi di ricerca semantica, regole sintattiche, ecc. Esploreremo:
- Metodi di base (bag-of-words, TF-IDF, n-grams)  
- Modelli neurali pre-Transformer (RNN, LSTM, ecc.)  
- Pipeline NLP tipiche (tokenizzazione, POS tagging, parsing, ecc.)  

Questo ci aiuterà a capire come il gruppo di LLM abbia attinto a un ampio ecosistema di ricerche precedenti.

## 9. Conclusione: l'arte di godere del miele

Abbiamo esaminato in modo approfondito **LLMs**, queste gigantesche api capaci di trasformare testo grezzo in risposte sofisticate. Ecco i punti chiave:

1. **Addestramento**: Gli LLMs sono addestrati su enormi dataset, apprendendo i modelli statistici del linguaggio.  
2. **Architettura**: I livelli Transformer sono il cuore del modello, catturando le relazioni contestuali attraverso **attenzione**.  
3. **Casi d'uso**: Dalla scrittura alla traduzione, chatbot, suggerimenti di codice e altro—l'intervallo è enorme.  
4. **Limitazioni**: Allucinazioni, pregiudizi, costo energetico… Gli LLMs non sono privi di difetti. Hanno bisogno di guida, supervisione e verifica.  
5. **Ingegneria dei prompt**: L'arte di creare la richiesta giusta (e impostare i parametri giusti) per ottenere la migliore risposta possibile.  
6. **Distribuzione**: Esistono varie strategie—fare affidamento su un'API ospitata, installare un modello open-source o combinare entrambi.

Le api sono un simbolo di organizzazione, collaborazione e produzione di delizioso miele. Allo stesso modo, un LLM ben gestito può essere un enorme vantaggio per ottimizzare, creare e assistere in numerosi compiti legati al linguaggio. Ma, come qualsiasi sciame potente, richiede cautela e rispetto, altrimenti si rischiano punture inaspettate.

Negli articoli futuri, continueremo il nostro viaggio attraverso il mondo frizzante dell'**AI** e del **NLP**: vedremo come l'AI si sia sviluppata attorno a moduli più specifici (elaborazione del testo, analisi sintattica, classificazione) prima di esplorare gli **AI Agents** e concludere con un confronto globale per capire dove si inserisce **AI Smarttalk** in tutto questo.

Fino ad allora, ricorda: non devi essere un esperto per riconoscere un buon miele, ma prendersi il tempo per comprendere l'alveare e le sue api è il modo migliore per gustarlo con sicurezza.

Ci vediamo presto per il prossimo passo nel nostro viaggio attraverso il mondo frizzante dell'AI!