I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM, Large Language Models) sono tra le tecnologie più rivoluzionarie del nostro tempo.
Se usi ChatGPT, Google Gemini o Claude, stai già interagendo con un LLM.
Ma come funzionano davvero questi strumenti?
E perché è utile capirlo, anche se non sei un tecnico?
In questo articolo ti spiego in modo semplice e accessibile cosa sono gli LLM, come vengono addestrati, come generano risposte e quali sono i loro limiti. Per diventare utenti consapevoli, non servono formule matematiche: bastano le giuste domande.
Cos’è un LLM (Large Language Model)
Un LLM è un modello matematico addestrato a comprendere e generare linguaggio umano.
Funziona analizzando miliardi di frasi, parole e testi, imparando a prevedere la parola più probabile da usare in ogni contesto.
I modelli più noti oggi sono:
- ChatGPT (OpenAI), il più popolare con oltre 180 milioni di utenti nel 2024
- Gemini (Google), noto per l’integrazione con il motore di ricerca e i servizi Google
- Claude (Anthropic), apprezzato per le sue risposte più controllate e l’approccio etico
Secondo Exploding Topics, ChatGPT e Gemini sono oggi i due LLM più utilizzati al mondo, seguiti da Claude e altri modelli emergenti come Mistral e Command R+.
Questi strumenti sono in grado di rispondere a domande, generare testi, tradurre, correggere bozze, scrivere codice e molto altro.
Come viene addestrato un LLM
Un LLM viene addestrato leggendo una quantità immensa di testi: libri, siti web, forum, articoli di giornale. L’obiettivo dell’addestramento è fargli imparare la struttura del linguaggio e le connessioni tra parole e concetti.
Il processo di apprendimento si sviluppa in tre fasi principali:
- Pre-training: il modello completa frasi con parole mancanti per apprendere le regole statistiche del linguaggio, senza spiegazioni esplicite.
- Instruction fine-tuning: impara a rispondere seguendo istruzioni specifiche come “scrivi una mail formale” o “spiega il teorema di Pitagora”.
- Reinforcement learning from human feedback (RLHF): riceve valutazioni da esseri umani che indicano quale tra più risposte è la migliore, affinando così la qualità complessiva.
Un esempio: immagina di insegnare a un bambino leggendo milioni di libri. Dopo un po’, saprà completare le frasi da solo, leggendo milioni di libri. Dopo un po’, saprà completare le frasi da solo.
Come risponde alle domande
Quando scriviamo una richiesta, il modello la scompone in “token”, ovvero piccoli blocchi di testo (parole, sillabe o caratteri) che contengono informazioni. Ogni token viene trasformato in un numero e analizzato da una rete neurale chiamata Transformer — da cui la “T” di ChatGPT.
Il Transformer funziona grazie a un meccanismo chiamato self-attention, che consente al modello di cogliere i legami tra parole anche distanti all’interno della frase, interpretando meglio il contesto.
Una volta analizzata la richiesta, il modello genera una risposta prevedendo, passo dopo passo, il token più probabile da usare. Questo processo include una componente di casualità regolata da un parametro chiamato temperatura:
- Temperatura bassa → risposte più prevedibili, aderenti ai dati di addestramento
- Temperatura alta → risposte più creative, ma anche più soggette a errori
Tuttavia, l’effetto finale è sorprendente: sembra comprendere, ma in realtà “completa” frasi con alta probabilità statistica.
LLM e intelligenza artificiale
Un LLM è una sottoclasse dell’intelligenza artificiale. Mentre l’IA comprende anche visione artificiale, robotica, riconoscimento vocale e altro, i LLM si occupano solo di linguaggio naturale.
Non sono dotati di intenzione, emozioni o comprensione. Sono strumenti linguistici sofisticati.
Applicazioni pratiche degli LLM
Gli LLM possono essere usati in tantissimi contesti:
- Creazione di contenuti (articoli, email, post social)
- Traduzione e riscrittura testi
- Riassunti e semplificazioni
- Codice e debugging
- Supporto nella formazione o nella didattica
Sono strumenti versatili e sempre più integrati nei software quotidiani.
Limiti e rischi
Nonostante la potenza, gli LLM non sono infallibili.
Possono:
- Inventare risposte (allucinazioni)
- Ripetere pregiudizi presenti nei dati con cui sono stati addestrati
- Restituire informazioni superate (soprattutto se non aggiornati in tempo reale)
Per questo è importante usare questi strumenti con spirito critico, verificando le informazioni e non delegando completamente il pensiero.
Capire come funziona un LLM ci aiuta a usarlo meglio, con più consapevolezza e meno illusioni.
Non serve essere ingegneri o tecnici informatici per sfruttare al meglio questi strumenti: basta saper fare le domande giuste e conoscere i limiti di chi risponde.
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