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Come si collegano Machine Learning, Deep Learning, Tokenization, LLM, RAG, Agentic AI, Database Vettoriali, Pesi, Bias e Addestramento?
Nei precedenti articoli abbiamo scoperto cosa si cela dietro le quinte dell'intelligenza artificiale. I diversi concetti chiave che abbiamo esplorato, si incastrano tra loro per dar vita a sistemi avanzati.
In questo articolo metteremo in correlazione tutti i concetti descritti nei precedenti articoli (riportati nell'elenco di seguito) per comprendere come formano il grande ingranaggio dell'intelligenza artificiale:
- Guida Semplice all'Intelligenza Artificiale
- Machine Learning e Deep Learning
- Come funziona ChatGPT? Tokenization
- Dove un modello AI memorizza i dati?
- Superare la staticità dei modelli AI con la RAG
- Cosa sono gli LLM
- LM Studio: Un'alternativa Locale per l'uso degli LLM
- Cos'è l'Agentic AI?
- Cosa sono i database vettoriali?
Machine Learning e Deep Learning: le fondamenta dell'AI
Il Machine Learning (ML) rappresenta la base dell’intelligenza artificiale moderna, consentendo ai computer di apprendere dai dati senza essere esplicitamente programmati. Al suo interno, il Deep Learning (DL) si distingue per l’uso di reti neurali profonde, capaci di elaborare informazioni complesse come immagini e testo.
Tutto si basa sui modelli di AI, che sono il cuore dei sistemi di intelligenza artificiale. Un modello AI è un sistema matematico-statistico, spesso basato su reti neurali, che apprende dai dati per eseguire compiti specifici come riconoscere immagini, tradurre lingue o generare testo.
Pesi, Bias e Addestramento: il fulcro di un modello AI
Un modello AI è definito dai suoi parametri, in particolare i pesi e i bias, che determinano come il modello trasforma gli input in output. L’addestramento consiste nell’aggiornare questi parametri per migliorare l’accuratezza del modello, solitamente attraverso il backpropagation e l’ottimizzazione tramite algoritmi come il gradient descent. L’addestramento di un modello AI consiste nel fornirgli grandi quantità di dati, permettendogli di regolare i suoi parametri attraverso algoritmi di ottimizzazione. Questo processo consente al modello di migliorare la propria capacità di fare previsioni o generare output coerenti e accurati.
Tokenization e Database Vettoriali: la gestione dei dati
Affinché un modello di AI possa comprendere e generare testo, è necessario un processo di tokenization, che trasforma parole e frasi in rappresentazioni numeriche.
La tokenization è essenziale per il funzionamento degli LLM e per la fase di addestramento.
I database vettoriali, invece, permettono di memorizzare e recuperare dati basati su similarità semantica, essenziali per migliorare l’efficienza nella ricerca di informazioni.
I database vettoriali migliorano la capacità di recupero delle informazioni nei sistemi RAG.
Tutto si basa sui vettori, che sono la rappresentazione numerica dei dati in uno spazio multidimensionale. Ogni parola, token, immagine o concetto viene trasformato in un vettore, ovvero un insieme di numeri (es. [10, 21, 34]) che ne descrivono le caratteristiche e le relazioni con altri elementi. Questa rappresentazione permette ai modelli di AI di confrontare, classificare e generare informazioni in base alla similarità tra i vettori, rendendo possibile il funzionamento di tecniche come il retrieval di informazioni nel RAG.
Large Language Models (LLM) e RAG: l’evoluzione dell’intelligenza conversazionale
I Large Language Models (LLM), come GPT, sono modelli AI che utilizzano tecniche di Deep Learning per comprendere e generare testo in modo fluido. Tuttavia, spesso soffrono di limiti legati alla conoscenza statica e all’hallucination (generazione di informazioni inesatte). Per mitigare questi problemi, si utilizza il Retrieval-Augmented Generation (RAG), che combina un LLM con un database vettoriale per recuperare informazioni pertinenti in tempo reale.
Agentic AI: il futuro dell’intelligenza autonoma
L’Agentic AI rappresenta l’evoluzione dei sistemi AI, consentendo a sistemi denominati "agenti" di eseguire compiti autonomamente, prendere decisioni e interagire con il mondo esterno. Questi agenti sfruttano LLM, database vettoriali e meccanismi di RAG per migliorare le loro capacità operative.
AI: un sistema completo
L'integrazione dei concetti descritti in questo articolo permette di costruire un sistema AI completo e autonomo, in cui ogni componente contribuisce a rendere il sistema più efficiente e intelligente:
Gli agenti AI utilizzano LLM per comprendere e generare testo.
Il RAG permette agli agenti di accedere a informazioni aggiornate.
I database vettoriali consentono agli agenti di immagazzinare e recuperare conoscenze in modo efficiente.
In sintesi
L’intelligenza artificiale non è un insieme di concetti isolati, ma un ecosistema interconnesso dove ogni elemento gioca un ruolo fondamentale:
- Machine Learning e Deep Learning forniscono le basi computazionali
- La tokenization e i database vettoriali gestiscono i dati
- L’addestramento e l’ottimizzazione di pesi e bias garantiscono prestazioni elevate.
- Gli LLM e il RAG potenziano la comprensione linguistica
Infine, l’Agentic AI rappresenta il passo successivo verso sistemi sempre più autonomi e intelligenti.
Comprendere come questi elementi lavorano insieme è essenziale per sfruttare al meglio il potenziale dell’AI nel mondo reale.
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