Come funziona un Large Language Model: spiegato senza formule

Elfrid · 07 January 2026 · 👁 2 · ❤️ 0 · 💬 0 🔗 Copia link

Immagina di completare una frase: "Il gatto è sul..." La tua mente scorre attraverso esperienze passate e sceglie la parola più probabile. Un LLM fa qualcosa di simile, ma su scala astronomica — miliardi di parametri addestrati su quasi tutto il testo digitale esistente. Il meccanismo di attenzione (attention) è il cuore del transformer: permette al modello di pesare l'importanza di ogni parola in relazione alle altre nell'intera sequenza. Questo spiega perché i modelli moderni capiscono il contesto molto meglio dei predecessori basati su RNN. I token sono l'unità base di elaborazione — non corrispondono esattamente alle parole ma a frammenti di testo. "imprenditore" potrebbe essere suddiviso in "impren" + "ditore". Questa tokenizzazione influisce su costi, velocità e talvolta sul comportamento del modello.

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