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Quando si parla di intelligenza artificiale, molte persone immaginano che un modello AI memorizzi informazioni in un database, proprio come farebbe un'applicazione tradizionale. L'idea è semplice: se l'AI è in grado di rispondere alle domande e generare testi, deve avere accesso a un archivio di dati dove salva tutto quello che ha imparato. Ma la realtà è molto diversa.
L’AI non ha un database come un'app tradizionale
I modelli di intelligenza artificiale, come ChatGPT, non funzionano memorizzando dati testuali in una tabella o in un archivio da cui attingere all'occorrenza. A differenza di un motore di ricerca o di un software gestionale che si basa su un database relazionale, un modello AI genera risposte al volo basandosi su ciò che ha appreso durante la fase di addestramento.
Come memorizza le informazioni un modello AI?
Un modello di intelligenza artificiale apprende dalle informazioni durante il processo di addestramento, che avviene attraverso una tecnica chiamata machine learning e, in particolare, deep learning. Ecco come funziona:
Addestramento su grandi dataset: il modello viene esposto a enormi quantità di testi, da libri, articoli, siti web e altre fonti. Questi dati non vengono memorizzati parola per parola, ma vengono utilizzati per aggiornare i pesi delle connessioni neurali della rete neurale.
Rappresentazione distribuita delle informazioni: anziché immagazzinare dati in modo diretto, il modello apprende pattern e relazioni tra le parole, creando una rappresentazione statistica del linguaggio. Ogni parola, frase o concetto viene trasformato in una struttura matematica basata su vettori numerici.
Generazione delle risposte: quando si fa una domanda a un'AI, il modello non recupera una risposta preconfezionata da un database, ma genera un testo in tempo reale basandosi sulle probabilità statistiche tra le parole e su ciò che ha imparato durante l’addestramento.
Dove vengono memorizzati i pesi di un modello AI?
I pesi della rete neurale vengono effettivamente memorizzati, ma non in un database tradizionale. Invece, vengono salvati in file specifici che rappresentano lo stato appreso dal modello durante il processo di addestramento. Questi file possono essere archiviati su:
Dischi rigidi o SSD nei server: Le aziende che sviluppano modelli AI (come OpenAI, Google, Meta) salvano i pesi su potenti server, spesso in data center dedicati.
Cloud storage: Molti modelli vengono salvati su infrastrutture cloud, come AWS, Google Cloud o Microsoft Azure, per facilitarne l'accesso e la distribuzione.
File binari specifici: I pesi vengono salvati in file come
.pt(PyTorch),.h5(TensorFlow/Keras) o altri formati proprietari. Questi file contengono milioni (o miliardi) di parametri numerici che definiscono il comportamento del modello.
Cosa contengono i pesi?
I pesi non memorizzano frasi o informazioni testuali direttamente, ma rappresentano connessioni matematiche tra i neuroni della rete. In pratica, codificano il modo in cui il modello attribuisce significato alle parole e genera testo basandosi su probabilità.
Perché questo è importante?
Questa differenza ha alcune implicazioni fondamentali:
Non esiste una memoria diretta: un modello AI non può ricordare informazioni specifiche come farebbe un database. Non può, ad esempio, ricordare dettagli di conversazioni passate a meno che non siano mantenute nella sessione corrente.
I dati non vengono conservati dopo la generazione: una volta che la conversazione termina, l’AI non ha più accesso a ciò che è stato detto in precedenza.
La conoscenza è limitata all'addestramento: il modello conosce solo ciò che era disponibile nei dati su cui è stato addestrato, fino a una certa data. Non può aggiornarsi autonomamente come farebbe un database con nuovi dati. Tuttavia, esistono tecniche come il Retrieval-Augmented Generation (RAG), che combinano l'intelligenza artificiale con sistemi di recupero informazioni, permettendo al modello di consultare fonti esterne e generare risposte basate su dati più aggiornati.
Da tenere bene a mente
L’idea che un'AI abbia un database interno da cui attinge informazioni è un malinteso comune. In realtà, i modelli AI operano tramite reti neurali e rappresentazioni matematiche del linguaggio, generando testo in base a probabilità statistiche grazie ai parametri del modello (come ad esempio i pesi) piuttosto che attingendo da un archivio di dati. Comprendere questo meccanismo aiuta a usare meglio l'intelligenza artificiale e a comprenderne i limiti e le potenzialità.
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