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Perché adesso?
Tre motivi concreti per cui l'AI ha fatto il salto proprio ora — e perché capire come funziona è più utile che mai.
Cos'è un modello
Dal riconoscimento dei gatti ai miliardi di parametri: cosa c'è davvero dentro un modello AI.
Dai dati ai token
Il testo che scrivi non è quello che il modello vede. Scopri i token, l'unità base di ogni LLM.
Embedding, significati e spazi vettoriali
Come fa un modello a sapere che 'gatto' e 'felino' sono simili? La risposta sono gli embedding.
Dentro il Transformer
L'architettura che ha cambiato tutto: come funziona l'attenzione e perché il Transformer scala meglio di tutto il resto.
Come si allena un modello
Pre-training, fine-tuning, RLHF: il percorso completo da un corpus grezzo a un assistente conversazionale.
Come genera testo un LLM
L'AI non recupera risposte: le costruisce token per token. Temperatura, sampling e perché questo cambia tutto.
Dare al modello ciò che non sa - RAG e tools
Come dare al modello informazioni aggiornate: il pipeline RAG, le API esterne e quando usarli davvero.
Agenti AI - quando il modello agisce da solo
Quando il modello smette di rispondere e inizia ad agire: il loop osserva–ragiona–agisce spiegato passo per passo.
Come scegliere il modello giusto
Benchmark, costi, context window e velocità: i criteri pratici per scegliere il modello giusto per ogni uso.