Come Generano Risposte i Grandi Modelli Linguistici? | FAQ Monitoraggio AI

Comprendere la Generazione di Risposte negli LLM

I grandi modelli linguistici (LLM) come ChatGPT, Gemini e Perplexity non recuperano risposte preconfezionate da un database. Invece, generano risposte attraverso un sofisticato processo di riconoscimento di schemi e predizione probabilistica. Quando si invia un prompt, il modello non “cerca” informazioni, ma prevede quali parole o idee debbano seguire sulla base di tutto ciò che ha appreso durante l’addestramento. Questa distinzione fondamentale è cruciale per capire come funzionano i sistemi di IA moderni. Il processo prevede più fasi di trasformazione, dalla scomposizione del testo in parti gestibili al loro trattamento tramite miliardi di parametri interconnessi. Ogni fase raffina la comprensione del modello e genera rappresentazioni sempre più sofisticate del significato.

Tokenizzazione: Scomporre il Linguaggio in Parti

Il percorso della generazione di risposte inizia con la tokenizzazione, un processo che converte il testo grezzo in unità discrete chiamate token. Questi token non sono sempre parole complete; possono essere lettere, sillabe, sottoparti di parola o intere parole a seconda del tipo di tokenizzatore. Se inserisci “Spiega come funziona la fotosintesi”, il modello scompone la frase in token che può processare matematicamente. Ad esempio, una frase potrebbe essere suddivisa in token come [“Spiega”, “come”, “foto”, “sintesi”, “funziona”]. Questa tokenizzazione è essenziale perché le reti neurali operano su dati numerici, non su testo grezzo. Ogni token viene quindi associato a un identificatore unico che il modello può utilizzare. I tokenizzatori usati dai diversi LLM variano: alcuni usano byte-pair encoding, altri diversi algoritmi, ma l’obiettivo resta invariato: convertire il linguaggio umano in un formato idoneo al calcolo matematico.

Token Embedding e Codifica Posizionale

Una volta tokenizzato il testo, ogni token viene convertito in un token embedding: un vettore numerico che cattura informazioni semantiche e lessicali riguardanti quel token. Questi embedding vengono appresi durante l’addestramento ed esistono in uno spazio ad alta dimensionalità (spesso da 768 a 12.288 dimensioni). Token con significati simili hanno embedding vicini nello spazio. Ad esempio, gli embedding di “re” e “imperatore” saranno posizionati vicini perché condividono proprietà semantiche. Tuttavia, in questa fase, ogni embedding contiene solo informazioni sul singolo token, non sulla sua posizione o relazione con altri token.

Per risolvere questa limitazione, il modello applica la codifica posizionale, che aggiunge informazioni sulla posizione di ciascun token nella sequenza. Questo avviene tipicamente tramite funzioni trigonometriche (onde sinusoidali e cosinusoidali) che creano firme posizionali uniche per ogni posizione. Questo passaggio è fondamentale perché il modello deve comprendere non solo quali parole sono presenti, ma anche in quale ordine. L’informazione posizionale viene aggiunta all’embedding del token, creando una rappresentazione arricchita che codifica sia “cosa è il token” sia “dove si trova nella sequenza”. Questa rappresentazione combinata entra poi nei livelli centrali del transformer.

L’Architettura Transformer: Il Motore della Generazione di Risposte

L’architettura transformer è la spina dorsale dei moderni LLM, introdotta nel rivoluzionario articolo del 2017 “Attention Is All You Need”. A differenza dei modelli sequenziali più vecchi come RNN e LSTM che processavano le informazioni un token alla volta, i transformer possono analizzare tutti i token di una sequenza simultaneamente. Questa capacità di processamento parallelo accelera notevolmente sia l’addestramento che l’inferenza. Il transformer è costituito da numerosi livelli sovrapposti, ciascuno contenente due componenti principali: multi-headed attention e reti neurali feed-forward. Questi livelli lavorano insieme per raffinare progressivamente la comprensione del testo di input da parte del modello.

Multi-Headed Attention: Il Meccanismo Principale

La multi-headed attention è probabilmente il componente più importante nell’architettura transformer. Consente al modello di focalizzarsi simultaneamente su diversi aspetti del testo di input. Ogni “testa” opera indipendentemente con un proprio set di matrici di pesi appresi, permettendo al modello di cogliere diversi tipi di relazioni linguistiche. Ad esempio, una testa potrebbe specializzarsi nelle relazioni grammaticali, un’altra nei significati semantici e una terza nei pattern sintattici.

Il meccanismo di attenzione funziona tramite tre vettori chiave per ciascun token: Query (Q), Key (K) e Value (V). Il vettore Query rappresenta il token corrente che “chiede a cosa dovrebbe prestare attenzione”. I vettori Key rappresentano tutti i token della sequenza rispondendo “ecco cosa sono”. Il modello calcola i punteggi di attenzione effettuando il prodotto scalare tra i vettori Query e Key, misurando così la rilevanza di ciascun token rispetto alla posizione corrente. Questi punteggi vengono poi normalizzati tramite softmax, che li trasforma in pesi di attenzione che sommano a uno. Infine, il modello calcola una somma pesata dei vettori Value utilizzando questi pesi, producendo una rappresentazione arricchita dal contesto per ciascun token.

Consideriamo la frase “La CEO ha detto al manager che lei avrebbe approvato l’accordo.” Il meccanismo di attenzione deve determinare che “lei” si riferisce alla CEO, non al manager. Il vettore Query per “lei” avrà pesi di attenzione alti per “CEO” perché il modello ha imparato che i pronomi si riferiscono tipicamente ai soggetti. Questa capacità di risolvere ambiguità e comprendere dipendenze a lungo raggio rende i meccanismi di attenzione così potenti. Più teste di attenzione che lavorano in parallelo permettono al modello di cogliere queste informazioni pur osservando contemporaneamente altri pattern linguistici.

Reti Feed-Forward e Raffinamento degli Strati

Dopo che il meccanismo di attenzione ha processato ogni token, l’output passa attraverso le reti neurali feed-forward (FFN). Si tratta di semplici percettroni multistrato applicati indipendentemente a ciascun token. Mentre l’attenzione miscela le informazioni tra tutti i token della sequenza, il passaggio FFN raffina i pattern contestuali già integrati dall’attenzione. Gli strati FFN estraggono caratteristiche e pattern di livello superiore dall’output dell’attenzione, arricchendo ulteriormente la rappresentazione di ciascun token.

Sia i componenti di attenzione che quelli FFN utilizzano connessioni residue e normalizzazione degli strati. Le connessioni residue permettono all’informazione di fluire direttamente da uno strato al successivo, prevenendo la perdita di informazione nelle reti profonde. La normalizzazione degli strati stabilizza il processo di addestramento normalizzando gli output di ogni strato. Queste tecniche garantiscono che, mentre l’informazione fluisce attraverso molti strati (i moderni LLM ne hanno da 12 a oltre 96), le rappresentazioni rimangano coerenti e significative. Ogni strato arricchisce progressivamente gli embedding dei token con informazioni linguistiche astratte e di livello superiore.

Elaborazione Iterativa Attraverso Strati Sovrapposti

Il transformer processa l’input attraverso molteplici strati impilati, con ciascun strato che raffina le rappresentazioni dei token. Nel primo strato, i token acquisiscono consapevolezza del contesto immediato e delle relazioni con i token vicini. Man mano che l’informazione fluisce nei livelli successivi, i token sviluppano una comprensione sempre più sofisticata di dipendenze a lungo raggio, relazioni semantiche e concetti astratti. La rappresentazione di un token allo strato 50 in un modello a 96 strati contiene molte più informazioni contestuali rispetto a quella dello strato 1.

Questo raffinamento iterativo è cruciale per comprendere fenomeni linguistici complessi. Gli strati iniziali possono cogliere pattern sintattici di base, quelli intermedi identificare relazioni semantiche, e gli strati finali comprendere concetti astratti e schemi di ragionamento. Il modello non apprende esplicitamente queste gerarchie: emergono naturalmente dal processo di addestramento. Quando un token raggiunge l’ultimo strato, la sua rappresentazione codifica non solo il significato letterale, ma anche il suo ruolo nell’intera sequenza di input e la sua relazione con il compito richiesto.

Dalle Rappresentazioni alle Distribuzioni di Probabilità

Dopo il processamento attraverso tutti gli strati del transformer, ogni token possiede una rappresentazione finale che cattura informazioni contestuali ricche. Tuttavia, l’obiettivo ultimo del modello è generare il prossimo token della sequenza. Per farlo, la rappresentazione finale del token (tipicamente l’ultimo token nella sequenza di input) viene proiettata attraverso un livello di output lineare seguito da una funzione softmax.

Il livello di output lineare moltiplica la rappresentazione finale del token per una matrice di pesi, producendo i logit: punteggi non normalizzati per ciascun token del vocabolario. Questi logit indicano la preferenza grezza del modello per ogni possibile prossimo token. La funzione softmax converte poi questi logit in una distribuzione di probabilità in cui tutte le probabilità sommano a uno. Questa distribuzione rappresenta la valutazione del modello su quale token dovrebbe essere generato di seguito. Ad esempio, se l’input è “Il cielo è”, il modello potrebbe assegnare alta probabilità a “blu” e probabilità inferiori ad altri colori o parole non correlate.

Generazione dei Token e Strategie di Decoding

Una volta che il modello ha prodotto una distribuzione di probabilità sul vocabolario, deve scegliere quale token generare. L’approccio più semplice è il greedy decoding, che seleziona sempre il token con la probabilità più alta. Tuttavia, questo può portare a risposte ripetitive o subottimali. Approcci più sofisticati includono il temperature sampling, che regola la distribuzione di probabilità per renderla più o meno uniforme, e il top-k sampling, che considera solo i k token più probabili. Il beam search mantiene multiple sequenze candidate e seleziona la migliore in base alla probabilità cumulativa.

Il token selezionato viene poi aggiunto alla sequenza di input, e l’intero processo si ripete. Il modello processa l’input originale più il nuovo token generato, producendo una distribuzione di probabilità per il token successivo. Questo processo iterativo continua fino a quando il modello genera uno speciale token di fine sequenza o raggiunge un limite massimo di lunghezza. Per questo motivo le risposte degli LLM vengono generate token per token, con ciascun nuovo token che dipende da tutti quelli precedenti nella sequenza.

Apprendimento da Dati di Addestramento di Massa

Le notevoli capacità degli LLM derivano dall’addestramento su miliardi di token provenienti da fonti diverse: libri, articoli, repository di codice, conversazioni e pagine web. Durante l’addestramento, il modello impara a prevedere il token successivo dato tutto ciò che lo precede. Questo obiettivo semplice, ripetuto miliardi di volte su dataset immensi, porta il modello ad assorbire schemi relativi a lingua, fatti, ragionamento e perfino codice. Il modello non memorizza frasi specifiche: apprende invece pattern statistici su come funziona il linguaggio.

I moderni LLM contengono miliardi o centinaia di miliardi di parametri: pesi regolabili che codificano i pattern appresi. Questi parametri vengono raffinati tramite un processo chiamato backpropagation, in cui le previsioni del modello vengono confrontate con i token reali successivi e gli errori servono ad aggiornare i parametri. La scala di questo processo di addestramento è colossale: addestrare un modello di grandi dimensioni può richiedere settimane o mesi su hardware specializzato e consumare enormi quantità di elettricità. Tuttavia, una volta addestrato, il modello può generare risposte in millisecondi.

Fine-Tuning e Allineamento per Risposte Migliori

L’addestramento grezzo di un modello linguistico produce modelli in grado di generare testo fluente ma che possono risultare inaccurati, di parte o dannosi. Per ovviare a ciò, gli sviluppatori applicano tecniche di fine-tuning e allineamento. Il fine-tuning consiste nell’addestrare il modello su dataset curati di esempi di alta qualità. L’allineamento prevede che esperti umani valutino gli output del modello e che tali feedback vengano usati per raffinare ulteriormente il modello tramite tecniche come il Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF).

Questi processi post-addestramento insegnano al modello a essere più utile, innocuo e onesto. Non cambiano il meccanismo fondamentale di generazione delle risposte, ma guidano il modello verso la produzione di output migliori. Ecco perché diversi LLM (ChatGPT, Claude, Gemini) danno risposte diverse allo stesso prompt: sono stati raffinati e allineati in modo differente. Il contributo umano in questo processo è essenziale: senza allineamento, gli LLM sarebbero meno utili e potenzialmente dannosi.

Perché le Risposte degli LLM Sembrano Naturali e Contestuali

Gli LLM generano risposte che sembrano sorprendentemente umane perché hanno appreso da miliardi di esempi di comunicazione umana. Il modello ha assimilato schemi su come le persone costruiscono argomentazioni, esprimono emozioni, usano l’umorismo e adattano il tono al contesto. Quando chiedi a un LLM un incoraggiamento, non decide consapevolmente di essere empatico: ha semplicemente appreso che certi schemi di risposta seguono prompt di incoraggiamento nei dati di addestramento.

Questa comprensione appresa della dinamica conversazionale, combinata con la capacità del meccanismo di attenzione di mantenere il contesto, crea risposte coerenti e adatte al contesto. Il modello può mantenere una personalità coerente, ricordare parti precedenti di una conversazione e adattare il tono alle necessità percepite dell’utente. Queste capacità emergono dai pattern statistici appresi durante l’addestramento, non da una programmazione esplicita. Per questo motivo gli LLM riescono a sostenere conversazioni sfumate, comprendere implicazioni sottili e generare contenuti creativi.

Limitazioni e Ruolo delle Finestra di Contesto

Nonostante la loro sofisticazione, gli LLM hanno importanti limitazioni. Possono processare solo una quantità limitata di contesto alla volta, definita dalla finestra di contesto (tipicamente da 2.000 a 200.000 token a seconda del modello). Le informazioni oltre questa finestra vengono perse. Inoltre, gli LLM non hanno accesso in tempo reale a informazioni aggiornate: lavorano solo con la conoscenza appresa nei dati di addestramento. Possono generare allucinazioni: produrre con sicurezza informazioni false che sembrano plausibili. Hanno anche difficoltà con compiti che richiedono calcoli matematici precisi o ragionamento logico che va oltre il riconoscimento di pattern.

Comprendere queste limitazioni è fondamentale per usare efficacemente gli LLM. Eccellono nei compiti che coinvolgono comprensione linguistica, generazione e riconoscimento di schemi, ma vanno affiancati ad altri strumenti per compiti che richiedono informazioni in tempo reale, calcoli precisi o accuratezza garantita. Con l’evoluzione della tecnologia LLM, i ricercatori stanno sviluppando tecniche come la retrieval-augmented generation (RAG), che permette ai modelli di accedere a fonti esterne di informazione, e il chain-of-thought prompting, che stimola un ragionamento passo-passo.