Michal Gawel.
Come funzionano
i modelli

LLM

Large Language Model

Un LLM (Large Language Model) è un modello addestrato su enormi quantità di testo a prevedere la parola successiva, e da questa capacità deriva quella di comprendere domande e generare risposte.

Definizione

Che cos’è un LLM

Un LLM è un modello addestrato su grandi quantità di testo per prevedere la parola successiva in una sequenza. Da questa operazione, ripetuta miliardi di volte, emergono la capacità di comprendere una domanda e di scrivere una risposta in linguaggio naturale.

La descrizione sembra riduttiva e non lo è: prevedere bene la parola successiva, su testi abbastanza vari, richiede di rappresentare internamente significati, fatti e relazioni. È da lì che viene tutto il resto.

Un modello non naviga il web

Un LLM di per sé risponde con gli schemi appresi durante l’addestramento, che si fermano a una certa data. Tutto ciò che è stato pubblicato dopo è invisibile, a meno che il sistema non sia dotato di un meccanismo di recupero documenti.

Questa distinzione è la base di ogni ragionamento GEO. Essere presenti nei dati di addestramento ed essere recuperabili al momento della domanda sono due obiettivi diversi. Il primo dipende da quando e quanto sei stato pubblicato e ripreso altrove, e si muove su scala pluriennale. Il secondo dipende da come sono fatte le tue pagine adesso, ed è l’unico governabile in tempi utili.

Perché conta per chi pubblica

Quando un modello risponde senza recupero, riporta ciò che ha assorbito: se il tuo settore lo conosce attraverso i contenuti dei concorrenti, sarà quello a uscire. Quando invece il sistema recupera documenti, la partita si riapre a ogni singola domanda.

Nota

Entrare nei pesi di un modello richiede anni. Entrare nel recupero richiede settimane. Si lavora sul secondo.

Vedi anche

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