STRUTTURA INTERNA LLM SLM

Si conosce la struttura interna solo di LLM open o comunque documentati, mentre per i modelli proprietari la conoscenza è parziale o solo ad alto livello.[aws.amazon]

Cosa significa “struttura interna”

Per “struttura interna” di un LLM si intende l’architettura dettagliata: numero di layer, dimensioni dei embedding, numero di teste di attenzione, tipo di posizional encoding, eventuali modifiche al Transformer standard, ecc.[culturedigitali]
Tutti i modelli moderni si basano su varianti dell’architettura Transformer, con self‑attention, feed‑forward, residual connections e layer normalization, ma le implementazioni concrete differiscono nei dettagli.[culturedigitali]

LLM con architettura pubblica

Per questi modelli sono noti sia i paper che spesso i pesi, quindi la struttura interna è completamente ispezionabile:

• GPT‑2 (OpenAI): paper e codice disponibili, architettura Transformer decoder‑only, dimensioni e numero di layer documentati.

• BERT e derivate (Google, open source): architettura encoder‑only Transformer, tutte le hyper‑parameter pubbliche.[redhat]

• T5, mT5 (Google): encoder‑decoder Transformer, descritti nel paper “Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text‑to‑Text Transformer”.

• LLaMA / LLaMA 2 (Meta): paper con dettagli architetturali, varianti decoder‑only con modifiche su attention, posizional encoding, ecc.

• Mistral, Mixtral (Mistral AI): architetture sparse Mixture‑of‑Experts, numero di esperti, routing, dimensioni dei layer pubbliche nei rispettivi report tecnici.

• 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.[redhat]

In generale, quasi tutti i LLM rilasciati come open‑source (modelli Hugging Face, Meta, Mistral, EleutherAI, BigScience, Microsoft Phi, Google Gemma…) hanno architettura interna nota e spesso anche pesi accessibili.[redhat]

Modelli proprietari con struttura solo parzialmente nota

Per i modelli commerciali di grandi aziende la situazione è diversa: si conosce la macro‑architettura (Transformer decoder‑only, MoE, dimensioni indicative) ma non tutti i dettagli, né i pesi:

• 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.[redhat]

• 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.[aws.amazon]

• Modelli chiusi integrati in prodotti (assistenti vocali, piattaforme enterprise): in genere si sa che sono LLM basati su Transformer, ma la struttura concreta non è documentata.[aws.amazon]

In questi casi si può parlare di “architettura tipo”, ma non di conoscenza piena della struttura interna.

Sintesi pratica per te come dev

Se ti interessa studiare o modificare la struttura interna:

• 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.

• 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.[aws.amazon]

Se vuoi, nel prossimo messaggio posso suggerirti una “lista da studiare” con link a repository/model card utili per capire davvero l’interno di diversi LLM (decoder‑only, encoder‑only, encoder‑decoder, MoE).