LOGISTAR — Scheda Oggetto

Oggetto salvato correttamente.

Dati oggetto

URL

Apri

Titolo / Descrizione

Sito / Azienda

Estratto / Body

&lt;p&gt;Dipende da cosa intendi per **&quot;si conosce la struttura interna&quot;**.&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Possiamo distinguere tre livelli.&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;### 1. Si conosce completamente: modelli open source/open weights ⭐ Di questi conosciamo l&#039;architettura, gli iperparametri principali, il tokenizer e spesso anche i pesi. Tra i pi&amp;ugrave; importanti: | Modello | Architettura nota | Pesi disponibili | | ------------ | ----------------- | ------------------------ | | Llama 3 | s&amp;igrave; | s&amp;igrave; | | Llama 4 | in gran parte | s&amp;igrave; (versioni rilasciate) | | Mistral 7B | s&amp;igrave; | s&amp;igrave; | | Mixtral 8x7B | s&amp;igrave; | s&amp;igrave; | | DeepSeek-V3 | s&amp;igrave; | s&amp;igrave; | | DeepSeek-R1 | s&amp;igrave; | s&amp;igrave; | | Qwen 3 | s&amp;igrave; | s&amp;igrave; | | Gemma 3 | s&amp;igrave; | s&amp;igrave; | | Falcon | s&amp;igrave; | s&amp;igrave; | | BLOOM | s&amp;igrave; | s&amp;igrave; | Questi possono essere scaricati e studiati strato per strato. ---&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;## 2. Si conosce solo l&#039;architettura generale Per questi modelli le aziende pubblicano documenti tecnici ma non tutti i dettagli. Ad esempio: * Gemini * Claude * Grok Sappiamo che: * derivano dai Transformer; * utilizzano attenzione multi-head; * usano embedding, feed-forward network, positional encoding (o varianti); * impiegano tecniche di addestramento come RLHF o metodi simili. Ma non conosciamo: * numero preciso di layer; * dimensione reale degli embedding; * numero esatto di parametri; * dataset completo; * dettagli delle ottimizzazioni. ---&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;## 3. Struttura quasi completamente sconosciuta Qui rientrano soprattutto i modelli di OpenAI.&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Per esempio: * GPT-4 * GPT-4.1 * GPT-5 Si sa solamente che: * appartengono alla famiglia Transformer; * utilizzano enormi quantit&amp;agrave; di dati; * sono addestrati in pi&amp;ugrave; fasi; * sfruttano tecniche di alignment. Non sono pubblici: * numero di layer; * numero di teste di attenzione; * dimensione degli embedding; * eventuale architettura Mixture of Experts; * numero di esperti; * funzione di routing; * dettagli del dataset; * procedura completa di addestramento. Molte informazioni che circolano derivano da analisi esterne o indiscrezioni e non sono confermate. ---&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;# Ma si possono &quot;aprire&quot;?&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Per i modelli open source s&amp;igrave;. Per esempio, il modello **Llama 3 8B** contiene circa **32 layer Transformer**. Ogni layer comprende: ``` Embedding &amp;darr; Transformer Block 1 Self Attention Feed Forward &amp;darr; Transformer Block 2 &amp;darr; ... &amp;darr; Transformer Block 32 &amp;darr; Norm &amp;darr; Linear &amp;darr; Softmax ``` Ogni matrice di pesi pu&amp;ograve; essere ispezionata con librerie come PyTorch. --- # Ma anche conoscendo tutto... si capisce come ragiona? Ed &amp;egrave; qui che nasce la disciplina detta Mechanistic Interpretability. Anche se possiedi **tutti i miliardi di pesi**, non &amp;egrave; semplice capire: * dove sia rappresentato il concetto di &quot;gatto&quot;; * come venga codificata la grammatica; * in quale punto emerga il ragionamento; * come vengano combinate conoscenze diverse per arrivare a una risposta. &amp;Egrave; un po&#039; come avere lo schema elettrico completo di un cervello artificiale: conoscere tutti i collegamenti non equivale a comprendere immediatamente il processo cognitivo. --- ## Un&#039;osservazione interessante per il libro che stai scrivendo Se il tuo obiettivo &amp;egrave; spiegare gli LLM in modo divulgativo, c&#039;&amp;egrave; un&#039;idea molto efficace: usare un modello completamente aperto (ad esempio **Llama 3** o **Qwen 3**) come &quot;cavia&quot;. &amp;Egrave; possibile seguire il percorso di un token dall&#039;input fino all&#039;output, mostrando in modo concreto embedding, attenzione, layer Transformer e generazione finale. Anche se i modelli commerciali pi&amp;ugrave; avanzati sono chiusi, il principio di funzionamento &amp;egrave; sostanzialmente lo stesso. Questo permette al lettore di capire davvero &quot;cosa succede dentro&quot; un LLM senza dover conoscere i dettagli proprietari dei modelli pi&amp;ugrave; recenti.&lt;/p&gt;

Note

Voto oggetto (1-10)

Precisione (1-10)

Tag (8)

✎ Modifica tag 🤖 Suggerisci AI

          ai:5, llm:5, llm_internal:5, opensource:5, fine-tuning:5, pytorch:5, agentic:5        

agentic 5 ai 5 fine-tuning 5 llm 5 llm_internal 5 opensource 5 pytorch 5 wpg 5

ID: 68083 • Tipo: WPG • Reg: 2026-07-14 • Mod: 29/07/2026 20:16