Question 1

Cos'è un Large Language Model (LLM)?

Accepted Answer

Modello di deep learning addestrato su enormi quantità di testo per generare, comprendere e manipolare linguaggio naturale. "Large" si 						riferisce sia alla dimensione del dataset di training sia al numero di parametri — spesso nell'ordine dei miliardi.

Question 2

Cosa significa Prompt e perché è importante?

Accepted Answer

L'input testuale fornito a un modello linguistico per ottenere una risposta. La qualità e la struttura del prompt influenzano 										direttamente la qualità dell'output: da qui la disciplina del prompt engineering.

Question 3

Cosa sono le allucinazioni dell'AI (Hallucination)?

Accepted Answer

Output generato con apparente sicurezza da un LLM che risulta falso, inventato o privo di fondamento nei dati di training. Non è un bug 								isolato ma una proprietà strutturale dei modelli generativi, che producono testo statisticamente plausibile, non necessariamente vero.

Question 4

Cos'è il RAG (Retrieval-Augmented Generation)?

Accepted Answer

Architettura che combina un LLM con un sistema di recupero documentale: prima cerca informazioni rilevanti in una base di conoscenza 								esterna, poi le usa come contesto per generare la risposta. Riduce le allucinazioni e permette di lavorare con dati aggiornati o 										proprietari.

Question 5

Che cos'è RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)?

Accepted Answer

Tecnica di addestramento in cui il modello viene ottimizzato usando il feedback di valutatori umani come segnale di rinforzo. È il 										metodo principale con cui gli LLM vengono allineati alle preferenze umane dopo il pre-training iniziale.

Question 6

Cos'è il Bias nell'intelligenza artificiale?

Accepted Answer

Tendenza sistematica di un modello a produrre output distorti che riflettono squilibri presenti nei dati di training o nelle scelte 									progettuali. Può manifestarsi come discriminazione verso gruppi specifici, stereotipi o sottorappresentazione.

Question 7

Cosa sono gli Agent AI e come funzionano?

Accepted Answer

Sistema autonomo basato su un LLM che può pianificare, prendere decisioni e invocare strumenti esterni (API, browser, codice) per 										completare compiti complessi in più passaggi. A differenza di un chatbot, un agent opera in loop — osserva, ragiona, agisce — 											finché l'obiettivo non è raggiunto.

Question 8

Qual è la differenza tra AI e Machine Learning?

Accepted Answer

L'intelligenza artificiale (AI) è il campo generale che studia sistemi capaci di svolgere compiti che richiedono intelligenza umana. 									Il Machine Learning è un sottoinsieme dell'AI in cui un sistema impara dai dati anziché seguire regole programmate esplicitamente: 									identifica pattern e migliora le prestazioni con l'esperienza.

Question 9

Cosa sono gli Embedding?

Accepted Answer

Rappresentazione numerica densa di un dato (parola, frase, immagine) in uno spazio vettoriale multidimensionale. Elementi 											semanticamente simili occupano posizioni vicine nello spazio, permettendo al modello di catturare relazioni di significato tramite 									operazioni matematiche.

Question 10

Cosa significa Multimodalità nell'AI?

Accepted Answer

Modello capace di elaborare e/o generare più tipi di dati — testo, immagini, audio, video — all'interno di un unico sistema integrato. GPT-4o e Gemini sono esempi di modelli multimodali. Rappresenta la direzione dominante nello sviluppo degli LLM attuali.

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