# Oltre l'algoritmo: Come i modelli di intelligenza artificiale vengono addestrati e perfezionati > "I dati sono la chiave. Il santo graal dell'AI generativa."—Hilary Packer, CTO di American Express. Il data wrangling rappresenta l'80% dell'impegno nei progetti AI. DeepSeek ha cambiato le regole: costo di inferenza 1/30 rispetto a OpenAI. Dario Amodei: i costi scendono 4x all'anno. "Mi aspetto che il costo arrivi a zero"—CDO di Intuit. La combinazione distillazione + RAG è dove sta la magia per la maggior parte delle aziende. Il futuro? Masse di modelli specifici, economici e radicati nei dati aziendali. Source: https://www.electe.net/it/post/oltre-lalgoritmo-come-i-nostri-modelli-di-intelligenza-artificiale-vengono-addestrati-e-perfezionati Site guide: https://www.electe.net/it/llms.txt # Come si addestra un [modello di intelligenza artificiale](/manutenzione-predittiva-nellaviazione-come-lintelligenza-artificiale-sta-rivoluzionando-la-sicurezza-aerea) L'addestramento dei [modelli](/lera-dei-modelli-ai-specializzati-come-i-small-language-models-stanno-rivoluzionando-il-business-nel-2025) di intelligenza artificiale rappresenta una delle sfide più complesse nell'ambito dello sviluppo tecnologico contemporaneo. Molto più che una semplice questione algoritmica, l'addestramento efficace di un modello richiede un approccio metodico e multidisciplinare che integra dati, scienza dei dati, conoscenza del dominio e ingegneria del software. Come evidenziato da James Luke nel suo fondamentale testo "[Beyond Algorithms: Delivering AI for Business](https://www.google.com/url?sa=t&source=web&rct=j&opi=89978449&url=https://books.google.com/books%3Fid%3DBUdpEAAAQBAJ%26printsec%3Dcopyright&ved=2ahUKEwiHzPbgzPiLAxX04gIHHeiHLu8QFnoECAwQAQ&usg=AOvVaw1f7wXUN3hhtNmlgNBRm_Hp)", il successo di un'implementazione di IA dipende molto più dalla gestione dei dati e dalla progettazione sistemica che dagli algoritmi stessi. Il panorama è in rapida evoluzione, con innovazioni come il modello DeepSeek-R1 che stanno ridefinendo costi e accessibilità. ## La fondazione: la raccolta e gestione dei dati ### Qualità più che quantità Contrariamente a quanto spesso si crede, la quantità di dati non è sempre l'elemento determinante per il successo. La qualità e la rappresentatività dei dati sono significativamente più importanti. In questo contesto, risulta fondamentale integrare diverse fonti: - **Dati proprietari**: Raccolti e anonimizzati in modo etico dalle implementazioni esistenti - **Dati autorizzati**: Provenienti da fornitori affidabili che soddisfano rigorosi standard qualitativi - **Set di dati open source**: Attentamente verificati per garantire diversità e accuratezza - **Dati sintetici**: Generati artificialmente per colmare lacune e risolvere problemi di privacy Questa integrazione crea una base formativa completa che cattura scenari reali mantenendo al contempo standard etici e di privacy. ### La sfida della preparazione dei dati Il processo di "data wrangling" (letteralmente "domare i dati") rappresenta fino all'80% dell'impegno richiesto nei progetti di intelligenza artificiale. Questa fase comporta: - **Pulizia dei dati**: Eliminazione di inconsistenze, duplicazioni e valori anomali - **Trasformazione dei dati**: Conversione in formati adatti all'elaborazione - **Integrazione dei dati**: Fusione di fonti diverse che spesso utilizzano schemi e formati incompatibili - **Gestione dei dati mancanti**: Strategie come l'imputazione statistica o l'uso di dati proxy Come sottolineato da [Hilary Packer, CTO di American Express: "L'aha! moment per noi, onestamente, sono stati i dati. Puoi fare la migliore selezione di modello al mondo... ma i dati sono la chiave. La validazione e l'accuratezza sono il santo graal in questo momento dell'IA generativa."](https://venturebeat.com/ai/deepseeks-r1-and-openais-deep-research-just-redefined-ai-rag-distillation-and-custom-models-will-never-be-the-same/) ## Architettura del modello: il giusto dimensionamento La scelta dell'architettura del modello deve essere guidata dalla natura specifica del problema da risolvere, piuttosto che da tendenze o preferenze personali. Diverse tipologie di problemi richiedono diversi approcci: - **Modelli linguistici basati su trasformatori** per compiti che richiedono comprensione linguistica profonda - **Reti neurali convoluzionali** per il riconoscimento di immagini e pattern - **Reti neurali grafiche** per l'[analisi](/integrate-electe-with-500-apps-via-zapier) di relazioni complesse tra entità - **Apprendimento per rinforzo** per problemi di ottimizzazione e decisione - **Architetture ibride** che combinano più approcci per casi d'uso complessi L'ottimizzazione architettonica richiede una valutazione sistematica tra diverse configurazioni, con particolare attenzione al bilanciamento tra prestazioni e requisiti computazionali, un aspetto diventato ancora più rilevante con l'avvento di modelli come DeepSeek-R1 che offrono capacità di ragionamento avanzate a costi significativamente inferiori. ## Metodologie di addestramento avanzate ### Distillazione del modello La distillazione è emersa come uno strumento particolarmente potente nell'ecosistema attuale dell'IA. Questo processo permette di creare modelli più piccoli e specifici che ereditano le capacità di ragionamento di modelli più grandi e complessi, come DeepSeek-R1. Come evidenziato nel caso di DeepSeek, l'[azienda](/create-analytics-dashboards-on-electe) ha distillato le proprie capacità di ragionamento su diversi modelli più piccoli, inclusi modelli open-source della famiglia Llama di Meta e della famiglia Qwen di Alibaba. Questi modelli più piccoli possono essere successivamente ottimizzati per compiti specifici, accelerando la tendenza verso modelli veloci e specializzati. Sam Witteveen, sviluppatore di machine learning, osserva: "Stiamo iniziando a entrare in un mondo in cui le persone utilizzano modelli multipli. Non usano solo un modello per tutto il tempo." Questo include anche modelli chiusi a basso costo come Gemini Flash e GPT-4o Mini, che "funzionano molto bene per l'80% dei casi d'uso." ### Apprendimento multi-task Invece di addestrare modelli separati per capacità correlate, l'apprendimento multi-task consente ai modelli di condividere conoscenze tra diverse funzioni: - I modelli ottimizzano simultaneamente per più obiettivi correlati - Le funzionalità di base beneficiano di un'esposizione più ampia a diversi compiti - Le prestazioni migliorano in tutti i compiti, particolarmente quelli con dati limitati - L'efficienza computazionale aumenta grazie alla condivisione dei componenti ### Fine-tuning supervisionato (SFT) Per le aziende che operano in domini molto specifici, dove le informazioni non sono ampiamente disponibili sul web o nei libri tipicamente utilizzati per l'addestramento dei modelli linguistici, il fine-tuning supervisionato (SFT) rappresenta un'opzione efficace. DeepSeek ha dimostrato che è possibile ottenere buoni risultati con "migliaia" di set di dati di domande e risposte. Ad esempio, l'ingegnere IBM Chris Hay ha mostrato come ha messo a punto un piccolo modello utilizzando i propri dataset specifici per la matematica, ottenendo risposte estremamente rapide che superavano le prestazioni del modello o1 di OpenAI sugli stessi compiti. ### Apprendimento per rinforzo (RL) Le aziende che desiderano addestrare un modello con ulteriore allineamento a preferenze specifiche – ad esempio, rendere un chatbot di supporto clienti empatico ma conciso – vorranno implementare tecniche di apprendimento per rinforzo (RL). Questo approccio è particolarmente utile se un'azienda vuole che il suo chatbot adatti il tono e le raccomandazioni in base al feedback dell'utente. ## Retrieval-Augmented Generation (RAG) Per la maggior parte delle aziende, il RAG (Retrieval-Augmented Generation) rappresenta il percorso più semplice e sicuro. Si tratta di un processo relativamente diretto che consente alle organizzazioni di ancorare i loro modelli con dati proprietari contenuti nei propri database, garantendo che gli output siano accurati e specifici per il dominio. Questo approccio aiuta anche a contrastare alcuni dei problemi di allucinazione associati ai modelli come DeepSeek, che attualmente allucinano nel 14% dei casi rispetto all'8% del modello o3 di OpenAI, [secondo](/lorchestrazione-ai-secondo-zapier-copilot-lead-router-e-450-integrazioni) uno studio condotto da Vectara. La combinazione di distillazione dei modelli e RAG è dove risiede la magia per la maggior parte delle aziende, essendo diventata incredibilmente facile da implementare, anche per coloro con competenze limitate in scienza dei dati o programmazione. ## Valutazione e perfezionamento: oltre le metriche di accuratezza Un'IA efficace non si misura solo in termini di accuratezza grezza, ma richiede un quadro di valutazione completo che consideri: - **Accuratezza funzionale**: Frequenza con cui il modello produce risultati corretti - **Robustezza**: Coerenza delle prestazioni con input e condizioni variabili - **Equità**: Prestazioni coerenti tra diversi gruppi di utenti e scenari - **Calibrazione**: Allineamento tra punteggi di confidenza e accuratezza effettiva - **Efficienza**: Requisiti computazionali e di memoria - **Spiegabilità**: Trasparenza dei processi decisionali, un aspetto in cui i modelli distillati di DeepSeek eccellono, mostrando il loro processo di ragionamento ## L'impatto della curva dei costi L'impatto più immediato del rilascio di DeepSeek è la sua aggressiva riduzione dei prezzi. Il settore tecnologico si aspettava che i costi diminuissero nel tempo, ma pochi avevano previsto quanto rapidamente sarebbe accaduto. DeepSeek ha dimostrato che modelli potenti e aperti possono essere sia economici che efficienti, creando opportunità per una sperimentazione diffusa e un'implementazione conveniente. Amr Awadallah, CEO di Vectara, ha sottolineato questo punto, notando che il vero punto di svolta non è solo il costo di addestramento, ma il costo di inferenza, che per DeepSeek è circa 1/30 di quello dei modelli o1 o o3 di OpenAI per costo di inferenza per token. "I margini che OpenAI, Anthropic e Google Gemini sono stati in grado di catturare dovranno ora essere ridotti di almeno il 90% perché non possono rimanere competitivi con prezzi così alti," ha detto Awadallah. Non solo, questi costi continueranno a diminuire. Il CEO di Anthropic, Dario Amodei, ha recentemente affermato che il costo di sviluppo dei modelli continua a diminuire a un ritmo di circa 4 volte ogni anno. Ne consegue che anche il tasso che i fornitori di LLM addebitano per il loro utilizzo continuerà a diminuire. "Mi aspetto pienamente che il costo arrivi a [zero](/la-sicurezza-zero-trust-fondamento-di-protezione-nellera-digitale)," ha detto Ashok Srivastava, CDO di Intuit, un'azienda che ha spinto fortemente l'IA nelle sue offerte di software fiscali e contabili come TurboTax e Quickbooks. "...e la latenza arrivi a zero. Diventeranno semplicemente capacità di base che potremo utilizzare." ## Conclusione: Il [Futuro](/futuro-a-prova-di-azienda-perche-larchitettura-ai-flessibile-e-importante) dell'IA aziendale è aperto, economico e guidato dai dati DeepSeek e Deep Research di OpenAI sono più che semplici nuovi strumenti nell'arsenale dell'IA – sono segnali di un profondo cambiamento in cui le aziende implementeranno masse di modelli costruiti per scopi specifici, estremamente economici, competenti e radicati nei dati e nell'approccio dell'azienda stessa. Per le aziende, il messaggio è chiaro: gli strumenti per costruire potenti [applicazioni](/oltre-hype-applicazioni-pratiche-dei-modelli-linguistici-di-grandi-dimensioni-promesse-realta) di IA specifiche per un dominio sono a portata di mano. Si rischia di rimanere indietro se non si sfruttano questi strumenti. Ma il vero successo deriverà da come si curano i dati, si sfruttano tecniche come RAG e distillazione e si innova oltre la fase di pre-addestramento. Come ha dichiarato Packer di AmEx: le aziende che gestiscono correttamente i propri dati saranno quelle che guideranno la prossima ondata di innovazione nell'IA.