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GenAI & LLM Fundamentals

Core concepts of Generative AI and Large Language Models, from architecture to tokenization.

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Definition

What is GenAI & LLM Fundamentals?

Questo argomento copre i meccanismi fondamentali della Generative AI e dei Large Language Models. Esplora l'architettura Transformer (meccanismi di Attention), la Tokenizzazione (come il testo diventa numeri) e la pipeline di addestramento (Pre-training vs. Fine-tuning vs. RLHF). Comprendere queste basi è fondamentale per il debugging del perché i modelli si comportano in quel modo.

Strategie

Debugging del Comportamento: Quando devi capire perché un modello si ripete, ha allucinazioni o ignora le istruzioni.
Selezione del Modello: Determinare se usare un modello open-weights (Llama 3, Mistral) o un'API chiusa (GPT-4, Claude) in base al conteggio dei parametri e alle capacità.
Ottimizzazione: Quando devi ottimizzare per latenza, costi o utilizzo della finestra di contesto.

Rischi / Errori comuni

La Fallacia della "Base di Conoscenza": Trattare un LLM come un database di fatti piuttosto che come un motore di ragionamento.
Ignorare la Tokenizzazione: Non tenere conto di come i prompt vengono tokenizzati può portare a costi imprevisti e overflow della finestra di contesto.
Incomprensione della Temperatura: Usare alta temperatura (creatività) per compiti che richiedono logica deterministica, o viceversa.

FAQ

Cos'è un Token?

Un token è l'unità base di testo che un LLM elabora. Può essere una parola, parte di una parola o anche uno spazio. Approssimativamente, 1000 token ≈ 750 parole.

Cos'è la Finestra di Contesto?

La quantità massima di testo (prompt + risposta) che un LLM può considerare in una volta. Una volta superata, il modello "forgets" le parti più vecchie della conversazione.

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