Glossario AI

Agente AI

Un LLM dotato di strumenti (ricerca web, scrittura file, esecuzione codice) che può eseguire compiti autonomamente, prendendo decisioni e usando i tool in sequenza senza intervento umano per ogni passo.

LLM

Large Language Model. Un modello AI addestrato su enormi quantità di testo che impara a prevedere e generare linguaggio. È la tecnologia alla base di ChatGPT, Claude e Gemini.

Modello fondazionale

Un LLM di grandi dimensioni addestrato su dati generali, poi usato come base per applicazioni specifiche. Esempi: GPT-4, Claude 3, Gemini Ultra.

Multimodale

Un modello in grado di elaborare più tipi di input: testo, immagini, audio, video. GPT-4o e Gemini 1.5 sono esempi di modelli multimodali.

SLM

Small Language Model. LLM compatti (sotto i 10 miliardi di parametri) che girano su dispositivi consumer come laptop e telefoni. Esempio: Phi-3 Mini, Gemma 2B.

Context window

La quantità massima di testo che un modello può "tenere in mente" durante una conversazione. Più è grande, più il modello ricorda. Si misura in token.

Embedding

Rappresentazione numerica del significato di un testo come vettore. Permette ai modelli di confrontare frasi per "similarità semantica" — base dei sistemi di ricerca AI.

Fine-tuning

Processo di ulteriore addestramento di un modello esistente su dati specifici per adattarlo a un compito preciso. Come "specializzare" un medico generico in chirurgia.

Inferenza

Il momento in cui il modello "pensa" e genera una risposta, in contrasto con l'addestramento. È la fase che avviene ogni volta che scrivi un messaggio a ChatGPT.

MCP

Model Context Protocol. Standard aperto di Anthropic per collegare LLM a strumenti esterni (database, API, file system) in modo standardizzato. Sta diventando il "USB per gli agenti AI".

RAG

Retrieval-Augmented Generation. Tecnica che permette a un LLM di cercare informazioni aggiornate in documenti esterni prima di rispondere, superando il limite della "data di scadenza" dei dati di addestramento.

RLHF

Reinforcement Learning from Human Feedback. Tecnica di allineamento che usa valutazioni umane per insegnare al modello a preferire risposte utili, sicure e oneste.

Token

L'unità di misura del testo per i LLM. Grosso modo corrisponde a ¾ di parola in italiano. I costi e i limiti dei modelli si misurano in token (es. "finestra di contesto di 128k token").

Open source / Open weights

Modelli con pesi pubblicamente disponibili che chiunque può scaricare e far girare. Esempi: Llama 3 (Meta), Mistral, Gemma. Contrario: modelli closed come GPT-4.

Allucinazione

Quando un LLM genera informazioni false presentandole come vere, con grande sicurezza. Problema ancora aperto: i modelli "inventano" fatti, citazioni o link inesistenti.

Prompt

L'istruzione o la domanda che si invia a un modello AI. Scrivere prompt efficaci è diventata una vera e propria competenza (prompt engineering).