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dta reg (aaaa-mm-gg)

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Quando si parla di **reverse engineering di un LLM**, si intende cercare di capire **come è fatto e come funziona un modello partendo dal modello già disponibile**, invece di partire dal progetto originale.

È un'espressione abbastanza ampia: può significare cose molto diverse.

### 1. Reverse engineering dell'architettura

Se hai un modello scaricato, puoi esaminare:

```text
model/
├── config.json
├── tokenizer.json
├── model.safetensors
└── ...
```

e cercare di ricostruire:

* numero di layer;
* dimensione degli embedding;
* numero di attention heads;
* tipo di positional encoding;
* dimensione del vocabolario;
* numero di parametri;
* quantizzazione;
* eventuali moduli particolari.

Questo è il livello più semplice: **capire com'è costruito il modello**.

---

### 2. Reverse engineering del tokenizer

Puoi studiare come una frase viene trasformata in token:

```text
"Il gatto mangia."

↓

[Il] [ gat] [to] [ mangia] [.]
```

e capire quali token utilizza, quali ID hanno e come il modello tratta parole rare, lingue diverse, numeri, caratteri speciali ecc.

È molto utile anche per studiare eventuali comportamenti anomali.

---

### 3. Reverse engineering del comportamento

Qui diventa molto più interessante.

Non guardi soltanto l'architettura, ma cerchi di capire:

> **Perché il modello risponde in un certo modo?**

Gli dai migliaia di input e osservi:

```text
input → output
```

cercando regolarità.

Per esempio potresti scoprire che:

```text
"Spiegami X"
        ↓
risposta A

"Spiegami X in 5 punti"
        ↓
risposta B

"Spiegami X come professore universitario"
        ↓
risposta C
```

Questo è una specie di **reverse engineering comportamentale**.

---

### 4. Studiare gli stati interni

Qui siamo nel territorio della **interpretability**.

Un LLM non produce semplicemente:

```text
input → risposta
```

ma attraversa moltissimi stati interni:

```text
token
 ↓
embedding
 ↓
layer 1
 ↓
layer 2
 ↓
layer 3
 ↓
...
 ↓
layer N
 ↓
logits
 ↓
token successivo
```

Se hai accesso ai pesi e alle attivazioni puoi cercare di capire cosa rappresentano determinati neuroni, attention heads o direzioni nello spazio latente.

È una delle forme più avanzate di reverse engineering.

---

### 5. Reverse engineering senza avere i pesi

Questo è particolarmente interessante.

Supponiamo di avere soltanto:

```text
INPUT → API → OUTPUT
```

e nessun accesso al modello.

Puoi comunque fare **black-box reverse engineering**.

Per esempio:

```text
100.000 domande
       ↓
risposte
       ↓
analisi statistica
       ↓
ipotesi sul comportamento del modello
```

Puoi cercare di dedurre:

* capacità;
* limiti;
* conoscenze;
* sensibilità a determinate formulazioni;
* comportamento rispetto a determinati trigger;
* eventuali anomalie sistematiche.

---

### 6. Model extraction

Questo è un concetto ancora diverso.

Se hai accesso a un'API:

```text
tu → API → LLM
```

e puoi fare moltissime interrogazioni, potresti cercare di costruire un **modello sostitutivo** che imiti il comportamento dell'originale:

```text
LLM originale
      ↓
milioni di query
      ↓
dataset input/output
      ↓
nuovo modello
```

Questo viene studiato nella sicurezza degli ML system ed è generalmente chiamato **model extraction** o **model stealing**.

---

### E qui si collega a quello che stavamo discutendo

Il reverse engineering può essere usato anche per cercare una **backdoor**.

Per esempio:

```text
          MODELLO
             │
       10.000 input
             │
             ▼
       comportamento
             │
       ┌─────┴─────┐
       │           │
   normale      anomalo
                   │
                   ▼
             cerca trigger
                   │
                   ▼
             TEST MIRATI
```

Quindi puoi avere:

**Reverse engineering → scoperta di anomalie → ricerca del trigger → verifica di una possibile backdoor.**

La cosa importante è che **non significa necessariamente "decompilare l'LLM"**. Un modello neurale non è un programma tradizionale che puoi semplicemente disassemblare e leggere riga per riga.

È piuttosto una combinazione di **analisi dei pesi, architettura, attivazioni, input/output e comportamento statistico**.

E, visto il tuo interesse per capire "cosa c'è dentro" un LLM, la parte più affascinante sarebbe probabilmente proprio questa: **prendere un piccolo modello open-source e fare reverse engineering dall'esterno verso l'interno**, partendo dal tokenizer e arrivando alle singole attention head.

tipo ogg.

cat

subcat

proprietario

azienda

ute

selez1

op1

codart

codice

codclifor

motivo

url

tag

imgsrc

sunto_breve

sunto_medio

note

keyscrape

Lista tag dell'oggetto (oggettag)
cod_tag	value
ai	5
chatbot	5
hacker	5
llm	5
llm_internal	5
wpg	5

Lista delle righe dell'oggetto (oggettir)
tip_pro	cod_pro	descrizione	val_pro	pes_pro

---.