Francesco Margiotta Casaluci – Anatomia di un LLM (2026)

Perché la stessa domanda può ottenere due risposte diverse? E come può un assistente citare un documento che, letto davvero, smentisce la sua risposta?

Segui una richiesta dal momento in cui premi Invio. Il testo viene spezzato in pezzi numerati, trasformato in liste di numeri e lavorato dagli strati del modello. Da lì nasce una risposta, un pezzo alla volta. Capirai anche come il modello ha imparato a farlo: token, vettori e attenzione avranno finalmente un posto nella mappa.

Il viaggio continua fuori dal modello: le GPU, la memoria e i data center che rendono possibili i calcoli; i documenti recuperati, gli strumenti e le istruzioni che trasformano un LLM in un assistente. Esempi piccoli, diagrammi e prove su modelli scaricabili collegano risposte variabili, errori plausibili e limiti del contesto ai passaggi che possono produrli.

Non serve saper programmare né conoscere la matematica universitaria. Il percorso principale costruisce i concetti da zero; i riquadri più tecnici sono facoltativi. Se hai già una base, troverai una mappa unica per collegare idee che spesso vengono spiegate separatamente.

Alla fine saprai seguire una richiesta dal testo all’hardware e leggere con più criterio specifiche, benchmark e promesse sul prossimo modello.