Glossario · Intelligenza artificiale
Addestramento
Il processo con cui un modello linguistico impara, aggiustando i propri parametri interni su grandi quantità di testo, prima di essere reso disponibile per rispondere alle domande.
- In inglese
- training
Significato di «addestramento»
«Addestrare» viene dallo stesso campo semantico con cui si descrive l'esercizio ripetuto di un animale o di una persona: applicato a un modello indica un processo graduale, fatto di ripetizioni ed esempi, al termine del quale il comportamento del sistema è cambiato in modo stabile.
Cosa vuol dire «addestramento» in una notizia
Nel linguaggio delle notizie, l'addestramento è la fase costruttiva di un modello: quella in cui viene creato, prima che chiunque possa interrogarlo. È il momento a cui si riferiscono le notizie sulla quantità di calcolo, di elettricità o di tempo impiegati per costruire un modello, ed è distinto dall'inferenza, cioè dall'uso del modello una volta pronto.
Come funziona, spiegato semplice
Durante l'addestramento, un modello riceve in ingresso enormi quantità di testo ed è chiamato, passo dopo passo, a prevedere la parola o il frammento successivo. Ogni volta che sbaglia, i suoi parametri interni — numeri che determinano come il modello elabora le informazioni — vengono corretti di una piccola quantità, in una direzione che riduce l'errore.
Ripetuto miliardi di volte, questo processo fa emergere nel modello la capacità di continuare un testo in modo coerente, e da lì le capacità più complesse che gli utenti riconoscono: rispondere a domande, riassumere, scrivere codice. Nessuna di queste capacità viene programmata direttamente: emergono dalla ripetizione dell'esercizio di previsione su quantità di testo molto grandi.
L'addestramento richiede hardware specializzato dedicato a questo unico compito, per un periodo di tempo che può estendersi per settimane, e comporta un costo concentrato: si paga prima che il modello esista in una forma utilizzabile. Una volta concluso, i parametri vengono fissati e il modello passa alla fase di inferenza, in cui viene semplicemente usato.
Come si usa
Compare nelle notizie che riguardano la costruzione di un nuovo modello, spesso accanto a cifre sul calcolo o sui tempi impiegati, e si contrappone quasi sempre, esplicitamente o no, all'inferenza: la fase in cui il modello, già pronto, risponde alle richieste.
L'errore più comune su «addestramento»
Pensare che un modello continui ad addestrarsi mentre risponde alle domande delle persone che lo usano. Nella maggior parte dei casi non è così: l'addestramento si conclude prima del rilascio, e le conversazioni successive non modificano i parametri del modello, a meno che il fornitore non decida esplicitamente di avviare un nuovo ciclo di addestramento.
Domande frequenti su «addestramento»
- Cosa vuol dire addestramento di un modello linguistico?
- È il processo, precedente al rilascio, con cui un modello impara ad aggiustare i propri parametri interni prevedendo ripetutamente il testo successivo a partire da enormi quantità di dati.
- Che cosa significa addestrare un modello rispetto a usarlo?
- Addestrare significa costruire il modello, correggendo i suoi parametri su grandi quantità di testo. Usarlo — l'inferenza — significa interrogare quel modello già pronto, senza modificarne i parametri.
- Un modello impara dalle conversazioni con gli utenti?
- Di norma no: una volta concluso l'addestramento i parametri restano fissi. Le conversazioni possono influenzare la singola risposta, ma non modificano il modello stesso, salvo un nuovo ciclo di addestramento deciso dal fornitore.