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Si conosce la struttura interna solo di LLM open o comunque documentati, mentre per i modelli proprietari la conoscenza &egrave; parziale o solo ad alto livello.[<a href="https://aws.amazon.com/it/what-is/large-language-model/">aws.amazon</a>]
<h2 id="cosa-significa-struttura-interna" class="font-editorial font-bold mb-2 mt-4 [.has-inline-images_&amp;]:clear-end text-lg first:mt-0 md:text-lg [hr+&amp;]:mt-4">Cosa significa &ldquo;struttura interna&rdquo;</h2>
Per &ldquo;struttura interna&rdquo; di un LLM si intende l&rsquo;architettura dettagliata: numero di layer, dimensioni dei embedding, numero di teste di attenzione, tipo di posizional encoding, eventuali modifiche al Transformer standard, ecc.[<a href="https://culturedigitali.eu/notizie/llm-come-funziona-spiegazione-semplice-dei-large-language-models/">culturedigitali</a>] Tutti i modelli moderni si basano su varianti dell&rsquo;architettura Transformer, con self‑attention, feed‑forward, residual connections e layer normalization, ma le implementazioni concrete differiscono nei dettagli.[<a href="https://culturedigitali.eu/notizie/llm-come-funziona-spiegazione-semplice-dei-large-language-models/">culturedigitali</a>]
<h2 id="llm-con-architettura-pubblica" class="font-editorial font-bold mb-2 mt-4 [.has-inline-images_&amp;]:clear-end text-lg first:mt-0 md:text-lg [hr+&amp;]:mt-4">LLM con architettura pubblica</h2>
Per questi modelli sono noti sia i paper che spesso i pesi, quindi la struttura interna &egrave; completamente ispezionabile:
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<li class="py-0 my-0 prose-p:pt-0 prose-p:mb-2 prose-p:my-0 [&amp;&gt;p]:pt-0 [&amp;&gt;p]:mb-2 [&amp;&gt;p]:my-0">
GPT‑2 (OpenAI): paper e codice disponibili, architettura Transformer decoder‑only, dimensioni e numero di layer documentati.
</li>
<li class="py-0 my-0 prose-p:pt-0 prose-p:mb-2 prose-p:my-0 [&amp;&gt;p]:pt-0 [&amp;&gt;p]:mb-2 [&amp;&gt;p]:my-0">
BERT e derivate (Google, open source): architettura encoder‑only Transformer, tutte le hyper‑parameter pubbliche.[<a href="https://www.redhat.com/it/topics/ai/what-are-large-language-models">redhat</a>]
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<li class="py-0 my-0 prose-p:pt-0 prose-p:mb-2 prose-p:my-0 [&amp;&gt;p]:pt-0 [&amp;&gt;p]:mb-2 [&amp;&gt;p]:my-0">
T5, mT5 (Google): encoder‑decoder Transformer, descritti nel paper &ldquo;Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text‑to‑Text Transformer&rdquo;.
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<li class="py-0 my-0 prose-p:pt-0 prose-p:mb-2 prose-p:my-0 [&amp;&gt;p]:pt-0 [&amp;&gt;p]:mb-2 [&amp;&gt;p]:my-0">
LLaMA / LLaMA 2 (Meta): paper con dettagli architetturali, varianti decoder‑only con modifiche su attention, posizional encoding, ecc.
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<li class="py-0 my-0 prose-p:pt-0 prose-p:mb-2 prose-p:my-0 [&amp;&gt;p]:pt-0 [&amp;&gt;p]:mb-2 [&amp;&gt;p]:my-0">
Mistral, Mixtral (Mistral AI): architetture sparse Mixture‑of‑Experts, numero di esperti, routing, dimensioni dei layer pubbliche nei rispettivi report tecnici.
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<li class="py-0 my-0 prose-p:pt-0 prose-p:mb-2 prose-p:my-0 [&amp;&gt;p]:pt-0 [&amp;&gt;p]:mb-2 [&amp;&gt;p]:my-0">
Falcon, GPT‑J, GPT‑NeoX, BLOOM, Pythia, Phi‑2, Gemma, etc.: tutti con repository e/o paper che descrivono nel dettaglio la struttura dei blocchi Transformer e le dimensioni.[<a href="https://www.redhat.com/it/topics/ai/what-are-large-language-models">redhat</a>]
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In generale, quasi tutti i LLM rilasciati come open‑source (modelli Hugging Face, Meta, Mistral, EleutherAI, BigScience, Microsoft Phi, Google Gemma&hellip;) hanno architettura interna nota e spesso anche pesi accessibili.[<a href="https://www.redhat.com/it/topics/ai/what-are-large-language-models">redhat</a>]
<h2 id="modelli-proprietari-con-struttura-solo-parzialment" class="font-editorial font-bold mb-2 mt-4 [.has-inline-images_&amp;]:clear-end text-lg first:mt-0 md:text-lg [hr+&amp;]:mt-4">Modelli proprietari con struttura solo parzialmente nota</h2>
Per i modelli commerciali di grandi aziende la situazione &egrave; diversa: si conosce la macro‑architettura (Transformer decoder‑only, MoE, dimensioni indicative) ma non tutti i dettagli, n&eacute; i pesi:
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GPT‑3, GPT‑4, GPT‑4.1, ecc. (OpenAI): descritti come transformer autoregressivi con enormi numeri di parametri, ma solo specifiche ad alto livello; molti dettagli (es. strutture interne precise, tecniche di pre‑training) non sono pubblici.[<a href="https://www.redhat.com/it/topics/ai/what-are-large-language-models">redhat</a>]
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Claude (Anthropic), Gemini (Google), alcuni modelli di AWS Bedrock, Azure OpenAI: schemi generali disponibili nelle documentazioni, ma senza descrizione completa di tutti i layer e dei pesi.[<a href="https://aws.amazon.com/it/what-is/large-language-model/">aws.amazon</a>]
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Modelli chiusi integrati in prodotti (assistenti vocali, piattaforme enterprise): in genere si sa che sono LLM basati su Transformer, ma la struttura concreta non &egrave; documentata.[<a href="https://aws.amazon.com/it/what-is/large-language-model/">aws.amazon</a>]
</li>
</ul>
In questi casi si pu&ograve; parlare di &ldquo;architettura tipo&rdquo;, ma non di conoscenza piena della struttura interna.
<h2 id="sintesi-pratica-per-te-come-dev" class="font-editorial font-bold mb-2 mt-4 [.has-inline-images_&amp;]:clear-end text-lg first:mt-0 md:text-lg [hr+&amp;]:mt-4">Sintesi pratica per te come dev</h2>
Se ti interessa studiare o modificare la struttura interna:
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<li class="py-0 my-0 prose-p:pt-0 prose-p:mb-2 prose-p:my-0 [&amp;&gt;p]:pt-0 [&amp;&gt;p]:mb-2 [&amp;&gt;p]:my-0">
Devi guardare a modelli open source (Meta LLaMA, Mistral, Gemma, Falcon, BLOOM, Pythia, Phi‑2, ecc.), dove paper e pesi ti permettono di analizzare ogni layer.
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Per i modelli chiusi (GPT‑4, Claude, Gemini) puoi solo inferire architetture generali e tecniche di training dalle info pubbliche, ma non hai accesso ai dettagli implementativi completi.[<a href="https://aws.amazon.com/it/what-is/large-language-model/">aws.amazon</a>]
</li>
</ul>
Se vuoi, nel prossimo messaggio posso suggerirti una &ldquo;lista da studiare&rdquo; con link a repository/model card utili per capire davvero l&rsquo;interno di diversi LLM (decoder‑only, encoder‑only, encoder‑decoder, MoE).
&nbsp;

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