Cos'è un LLM (Large Language Model)?
Modello AI addestrato su enormi quantità di testo che comprende e genera linguaggio: il motore di ChatGPT, Claude e Gemini.
Un LLM (Large Language Model) è un modello di intelligenza artificiale addestrato su quantità enormi di testo per comprendere e generare linguaggio. È il motore dietro ChatGPT, Claude, Gemini e simili: prevede la continuazione più probabile di un testo, e da questa capacità apparentemente semplice emergono redazione, sintesi, traduzione, analisi di documenti e ragionamento. Il punto da capire subito è che un LLM non ha accesso a un archivio di fatti verificati: genera la sequenza di parole statisticamente più plausibile in base a ciò che ha visto in addestramento e a ciò che trova nella finestra di contesto della conversazione in corso. Questo lo rende versatile su compiti linguistici molto diversi tra loro, dalla scrittura di un contratto alla sintesi di un report tecnico, ma spiega anche perché può produrre risposte sbagliate con la stessa sicurezza di quelle corrette, e perché per un uso aziendale serio va quasi sempre ancorato a fonti dati verificabili.
Cosa serve sapere (senza matematica)
Tre proprietà pratiche. Primo: un LLM non consulta un archivio di fatti ma genera il testo più probabile, quindi può sbagliare con sicurezza (le allucinazioni) e per lavorare sui dati aziendali va ancorato alle fonti, tipicamente con la RAG. Secondo: ragiona dentro una finestra di contesto limitata, e ciò che non c'è nel contesto per lui non esiste. Terzo: si paga a consumo, in token, e i costi vanno governati come quelli del cloud.
La famiglia di sigle
Attorno a "LLM" è nato un piccolo alfabeto. Gli SLM (Small Language Models) sono i fratelli piccoli, economici e specializzabili. I VLM (Vision Language Models) capiscono anche immagini e documenti visivi. "GLM" invece non è una categoria: di solito indica una specifica famiglia di modelli open-weight (quella di Zhipu AI) oppure, in statistica, i Generalized Linear Models, che con l'AI generativa non c'entrano. Per un'azienda la domanda giusta non è quale sigla vince, ma quale modello serve a quale compito: spesso la risposta è un mix.
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