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Prompt injection: la vulnerabilità che gli LLM si portano dietro per progettazione
La prompt injection sfrutta l’incapacità degli LLM di distinguere istruzioni e dati. Cos’è, perché è difficile da risolvere…
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DPO: allineare i modelli alle preferenze umane senza reinforcement learning
La Direct Preference Optimization allinea gli LLM alle preferenze umane senza la complessità del reinforcement learning. Spieghiamo l’idea…
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Le leggi di scala di Chinchilla: più dati, non solo più parametri
Il paper Chinchilla ha mostrato che molti LLM erano sottoaddestrati: a parità di budget di calcolo, conviene bilanciare…
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Chain-of-Thought: perché chiedere a un modello di “ragionare a voce alta” funziona
Il chain-of-thought prompting migliora il ragionamento degli LLM facendoli esplicitare i passaggi intermedi. Spieghiamo il paper che ha…
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RAG spiegato: il paper che ha dato agli LLM una memoria esterna
La retrieval-augmented generation collega un modello linguistico a una base di conoscenza esterna. Spieghiamo il paper che ha…
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ReAct: il paper che insegna ai modelli a ragionare e agire insieme
Il paper ReAct ha mostrato come intrecciare ragionamento e azione in un modello linguistico, gettando le basi degli…
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Perché gli LLM allucinano: cosa dice la ricerca
Le allucinazioni dei modelli linguistici non sono un bug occasionale ma una proprietà del modo in cui funzionano.…
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Talk to Data in produzione: come Mercedes-Benz Korea ha costruito uno strato semantico affidabile
Mercedes-Benz Korea ha portato in produzione un sistema “Talk to Data” su Databricks mettendo la semantica al centro.…
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Gemma 4 12B: il modello multimodale di Google DeepMind che elimina l’encoder separato
Google DeepMind presenta Gemma 4 12B, modello multimodale open-weight con architettura encoder-free. Cosa significa unificare visione e linguaggio…
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ai_classify è GA su Databricks: classificare il testo senza pipeline custom
La funzione ai_classify di Databricks è generally available: classificazione di testo con label personalizzate, multi-label e UI no-code,…