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I MODELLI LINGUISTICI DI GRANDI DIMENSIONI: IL CUORE DELL’INTELLIGENZA ARTIFICIALE GENERATIVA
I modelli linguistici LLM (Large Language Models, modelli linguistici di grandi dimensioni) sono il più noto e il più usato dei sistemi di Intelligenza Artificiale. Addestrati su un’impressionante quantità di dati, sono in grado di compiere, spesso con un livello di accuratezza superiore a quello di un essere umano, i compiti più diversi: scrivere testi creativi o professionali, tradurre in ogni lingua, analizzare dati, creare immagini… Gli LLM sono inoltre alla base del funzionamento degli assistenti digitali, o copiloti: Microsoft Copilot, ad esempio, integra ChatGPT per elaborare le sue risposte. Gli LLM sono molti; qui, ti offriamo una panoramica dei più conosciuti.
Contenuti
Cosa sono i modelli linguistici di grandi dimensioni, o LLM?
I modelli linguistici di grandi dimensioni non coincidono con l’Intelligenza Artificiale, ma ne costituiscono un settore. Mentre l’Intelligenza Artificiale (IA) è l’insieme di tutte le tecnologie che simulano l’intelligenza umana, i Large Language Models (LLM) sono sistemi di Intelligenza Artificiale basati su tecniche di Machine Learning (ML) e di Deep Learning (reti neurali profonde), che permettono loro di “imparare” dai dati, e sono progettati per comprendere e per generare linguaggio naturale umano. Ciò è possibile grazie a tecniche di Natural Language Processing (NLP).
In altre parole, si tratta di “cervelli digitali” capaci di leggere, scrivere, tradurre, riassumere testi e persino di conversare in modo naturale, come se fossero persone. Addestrati su enormi quantità di dati testuali (libri, articoli, siti web e altri contenuti scritti), gli LLM apprendono le regole, le sfumature e i significati del linguaggio: sono, così, in grado di rispondere a domande, di scrivere testi coerenti e persino di imitare stili di scrittura diversi.
Come viene addestrato un Large Language Model?
Addestrare un LLM (Large Language Model) è un processo affascinante e complesso, che combina enormi quantità di dati, potenza di calcolo e tecniche avanzate di machine learning. Nella fase di Pre-training, il modello viene esposto a miliardi di parole tratte da libri, articoli, siti web, forum…; impara a predire la parola successiva in una frase e non riceve istruzioni esplicite, ma apprende statistiche e pattern linguistici in modo autonomo.
Nella fase di Fine-tuning, il modello impara a seguire istruzioni specifiche (“Scrivi una e-mail formale”, “Spiega il teorema di Pitagora”), per prepararsi a compiere compiti reali. Nella fase finale, il RLHF o Reinforcement Learning from Human Feedback, gli esseri umani valutano le risposte del modello e lo “premiano” per le risposte migliori, affinché preferisca quelle.
Come funziona un modello linguistico di grandi dimensioni?
Gli LLM usano un’architettura chiamata Transformer, che analizza il contesto delle parole in modo molto sofisticato. Ogni parola viene trasformata in un token numerico; la rete neurale calcola le relazioni tra i token per generare risposte coerenti. Un LLM, dunque, non “capisce” nel senso umano del termine, ma riconosce schemi e relazioni tra le parole. Quando riceve una richiesta, analizza il contesto e genera una risposta basata sulle probabilità di quali parole dovrebbero seguire. Il risultato può sembrare straordinario, ma si basa su calcoli statistici e non su pensiero cosciente.
La potenza degli LLM deriva dalla dimensione: più grande è il modello, più è capace di cogliere sfumature linguistiche complesse. Tuttavia, questa grandezza comporta anche sfide, come il consumo energetico, la gestione dei bias (pregiudizi) nei dati e la necessità di un uso responsabile.
Per quali applicazioni vengono usati gli LLM?
I modelli linguistici di grandi dimensioni sono alla base di molte applicazioni moderne: assistenti virtuali, chatbot, strumenti di scrittura automatica, traduttori e motori di ricerca avanzati. Sono anche utilizzati in ambiti professionali come la medicina, il diritto, il marketing e l’educazione, dove aiutano a elaborare documenti, analizzare dati testuali e migliorare la comunicazione.
ChatGPT
ChatGPT | OpenAI | https://chatgpt.com/ | ChatGPT è uno dei modelli di intelligenza artificiale più avanzati e versatili. Oltre a eccellere nel ragionamento, nella scrittura creativa e nella risoluzione di problemi matematici, offre funzionalità multimodali come la generazione di immagini, l’analisi di file e conversazioni vocali. Permette di creare Projects e GPTs (https://chatgpt.com/gpts/editor).
Per accedere alle funzioni avanzate occorre registrarsi e, per limiti più ampi, sottoscrivere un abbonamento. L’ultima generazione migliora velocità, accuratezza e capacità di coding, con riduzione delle allucinazioni. È disponibile anche Deep Research: https://openai.com/index/introducing-deep-research/. ChatGPT permette di impostare la privacy delle attività: https://help.openai.com/en/articles/7730893-data-controls-faq.
OpenAI Platform
OpenAI Platform | OpenAI | https://platform.openai.com/docs/overview | La piattaforma OpenAI consente agli sviluppatori di integrare modelli avanzati come GPT-5 nelle proprie applicazioni. Offre funzionalità per generare testo, analizzare immagini, creare contenuti audio e costruire agenti intelligenti. Include strumenti per personalizzare i modelli tramite fine-tuning, ottenere output strutturati e accedere a risorse tecniche e community di supporto
Claude Sonnet
Claude Sonnet | Anthropic | https://claude.ai/ | Claude Sonnet è un modello AI avanzato sviluppato da Anthropic ed è progettato per eccellere nella scrittura creativa, nel ragionamento e nella programmazione. Grazie alla modalità di pensiero esteso, affronta compiti complessi con logica step‑by‑step. Negli LLM delle ultime generazioni ha migliorato contesto lungo, instruction-following e performance nel coding.
È disponibile in più piani, inclusi Free, Pro ed Enterprise, e integrabile tramite API e piattaforme cloud. Per quanto riguarda la privacy, dispone di un’opzione per disattivare l’uso delle chat per il training, modificabile in qualsiasi momento. Claude Sonnet permette inoltre di di impostare la privacy delle attività, come si spiega su: https://support.anthropic.com/en/articles/8321321-data-usage-faq
USER Vuoi scoprire come utilizzare Claude AI per tenere sotto controllo il bilancio, scrivere articoli scientifici, tenere in ordine la casella e-mail, redigere report, organizzare i file sul drive e molto altro? Anthropic ti propone oltre 60 casi d’uso per applicare le capacità di Claude AI alle tue attività.
DEVELOPER Vuoi usare Claude AI a un livello più alto e creare agenti in grado di svolgere compiti specializzati in mood coerente e ripetibile? Anthropic ti mette a disposizione le skill di Claude, in una directory
DeepSeek
DeepSeek | DeepSeek | https://www.deepseek.com/en | DeepSeek è una startup cinese fondata nel 2023 dal fondo High-Flyer e guidata da Liang Wenfeng, specializzata nello sviluppo di modelli linguistici open source di grandi dimensioni (LLM). Si distingue per l’efficienza e il basso consumo di risorse, grazie a un’architettura ottimizzata che riduce i costi di addestramento e utilizzo.
I modelli di punta, come DeepSeek‑V3 e DeepSeek‑R1, competono con soluzioni come ChatGPT offrendo prestazioni elevate a costi notevolmente inferiori. DeepSeek‑R1, rilasciato nel 2025, è in grado di generare testo, codice e contenuti multimediali, spiegando i passaggi e ottimizzando il ragionamento step‑by‑step. L’azienda promuove una politica open source, consentendo a sviluppatori e ricercatori di utilizzare, modificare e migliorare i modelli liberamente.
DeepSeek è accessibile via web app, API e app mobile, con un’interfaccia intuitiva e funzioni avanzate per creatori, aziende e programmatori. Attualmente non fornisce un link pubblico dedicato alla gestione della privacy delle attività; le informazioni sono disponibili nella sezione “Privacy Policy” del sito: https://www.deepseek.com/en/privacy.
Gemini
Gemini | Google | https://gemini.google.com/?hl=it | Evoluzione del precedente Bard, Gemini è il modello multimodale di Google progettato per gestire testo, immagini, audio e video. Supporta la generazione di codice, la comprensione visiva e la creazione di contenuti; include aggiornamenti come “Gemini Drops” mensili, miglioramenti a Gemini Live e un nuovo modello di image editing (Gemini 2.5 Flash Image, “Nano banana”) che preserva l’identità dei soggetti, con watermark e SynthID.
È disponibile nei piani Free, Pro e Ultra ed è integrabile via API. Gemini offre la Deep Research: https://gemini.google/overview/deep-research/?hl=it e permette di gestire l’Attività delle chat: https://myactivity.google.com/product/gemini.
Grok 3
Grok 3 | xAI | https://x.ai/grok | Grok 3 è il modello AI più avanzato di xAI ed è progettato per eccellere nel ragionamento, nella matematica e nella generazione di codice. Addestrato con 10 volte la potenza di calcolo rispetto ai modelli precedenti, utilizza tecniche di reinforcement learning e introduce le modalità “Think” per il test‑time compute, con miglioramenti su benchmark come AIME, GPQA e LiveCodeBench. xAI ha inoltre reso open source i pesi di Grok 2.5 su Hugging Face, con licenza a restrizioni. Grok 3 pubblica su X la sua Privacy policy: https://x.com/settings/privacy_and_safety.
LLama
Llama | Meta | https://ai.meta.com/llama/ | Llama (Large Language Model Meta AI) è la famiglia di modelli linguistici open source sviluppata da Meta, progettata per applicazioni di ricerca, sviluppo e produzione. L’ultima generazione, Llama 3.1, è disponibile in più dimensioni (8B, 70B e 405B parametri) ed è ottimizzata per ragionamento, generazione di codice, comprensione del linguaggio e interazione multimodale. Può essere eseguita in locale, su cloud o integrata in applicazioni tramite API, ed è supportata da un’ampia community open source.
Con il modello open-source Llama 3.2, puoi imparare ad addestrare un LLM in locale. La guida Come addestrare un LLM con i tuoi dati personali: Guida completa con LLaMA 3.2 ti spiega come fare.
Meta fornisce pesi e documentazione per favorire la personalizzazione e l’addestramento su dati specifici. Llama è utilizzata in chatbot, assistenti virtuali, strumenti di produttività e sistemi di analisi, con benchmark competitivi rispetto ai principali LLM proprietari. È accessibile dal sito ufficiale, o tramite Hugging Face e partner tecnologici, con licenze che ne regolano l’uso commerciale e di ricerca. Per conoscere la Privacy Policy: https://www.metaprivacy.com/it/legal/llama-privacy.
Mistral
Mistral | Mistral AI | https://mistral.ai/ | Mistral è un’azienda europea specializzata nello sviluppo di modelli linguistici open source e soluzioni AI personalizzabili per imprese e sviluppatori. Offre LLM multimodali e multilingue, strumenti per la creazione di agenti intelligenti e API per integrazioni su misura. La piattaforma consente di eseguire i modelli in cloud, on‑premises o su edge, garantendo controllo totale sui dati e opzioni di personalizzazione avanzata, dal fine‑tuning al pre‑training con dataset proprietari.
Tra i prodotti di punta c’è “Le Chat”, assistente AI aziendale che integra ricerca, generazione di contenuti, analisi dati e automazione di flussi di lavoro, con supporto a codice, OCR e ragionamento complesso. Mistral si distingue per un approccio privacy‑first, con distribuzione dei modelli anche in ambienti isolati e licenze aperte per favorire l’adozione. È utilizzata in settori come customer service, sviluppo di software, ricerca e difesa, con partnership strategiche a livello globale. Per conoscere la Privacy Policy: https://mistral.ai/privacy-policy.
Qwen
Qwen | Alibaba Cloud | https://qwen.ai/ | Qwen è la famiglia di modelli linguistici di grandi dimensioni sviluppata da Alibaba Cloud, progettata per applicazioni multimodali che comprendono testo, immagini, audio e video. L’ultima generazione, Qwen3, introduce miglioramenti nel ragionamento, nella comprensione contestuale e nella velocità di risposta, con due modalità operative (“Think” per compiti complessi e “Fast” per interazioni rapide).
Qwen Chat, disponibile via web, app desktop e mobile, integra funzionalità come chatbot, comprensione e generazione di immagini e video, elaborazione documentale, ricerca web e utilizzo di strumenti esterni. È pensato per sviluppatori, aziende e utenti finali, con API per integrazioni personalizzate e supporto multilingue. La piattaforma offre anche modelli open source su Hugging Face e GitHub, favorendo la personalizzazione e l’uso in ambienti on‑premises o cloud. Per conoscere la Privacy Policy: https://qwen.ai/privacy-policy.
LLM E PRIVACY
E se vuoi usare un LLM senza registrarti, in modo anonimo e privato?
Duck.ai
Ricordi DuckDuckGo, il motore di ricerca fondato nel 2008 da Gabriel Weinberg per proteggere la privacy degli utenti, che non traccia i dati della loro navigazione su Internet e non memorizza le informazioni personali? Nel marzo 2025, DuckDuckGo ha lanciato Duck.ai, un servizio di chat AI che offre un’interfaccia sicura e privata per interagire con più LLM (ChatGPT, Claude, Llama e Mistral) preservando la privacy.
I dati delle conversazioni, infatti, non vengono salvati sui server di DuckDuckGo, ma solo in locale, nel dispositivo dell’utente. Duck.ai, inoltre, anonimizza le chat, rimuovendo IP e metadati prima di inviare i prompt; impedisce che le conversazioni siano usate per il training dei modelli; obbliga i provider a non conservare i prompt per più di 30 giorni.
Foto di Alexandra_Koch da Pixabay (edited)