L’addestramento dei grandi modelli linguistici è passato da disciplina di laboratorio al mainstream dello sviluppo di soluzioni aziendali. Gli sviluppatori oggi affrontano non solo sfide tecniche, ma anche nuovi vincoli legali, l’espansione delle architetture open‑source e la pressione sulla trasparenza dell’origine dei dati. Questo articolo offre una panoramica completa di ciò che oggi comporta l’addestramento di un modello AI – con riferimenti a casi attuali, decisioni e sviluppi tecnologici.
Pipeline di addestramento: di cosa è composta
L’addestramento di un grande modello linguistico (LLM) oggi include comunemente queste fasi:
| Fase | Descrizione |
|---|---|
| Raccolta dati | Raccolta di ampi corpora testuali (web, libri, codice, documentazione) |
| Filtraggio e tokenizzazione | Rimozione di rumore e duplicati, tokenizzazione per l’ingresso nelle reti neurali |
| Pre‑training | Apprendimento statistico della struttura del linguaggio |
| Fine‑tuning | Adattamento del modello a un dominio specifico o a uno stile di comunicazione |
| Alignment | Ottimizzazione degli output con feedback (ad es. RLHF) |
Dal punto di vista architetturale, oggi la maggior parte dei team utilizza framework di addestramento efficienti come DeepSpeed, Axolotl, vLLM, oppure passa a modelli più piccoli e specializzati (Mistral, Phi-3).
Quali dati si possono usare per l’addestramento e perché è importante
La scelta dei dati di addestramento influisce direttamente sulle prestazioni e sulla posizione legale del modello. Nel giugno 2025 un tribunale federale statunitense si è espresso a favore di Meta, che per l’addestramento del modello LLaMA ha utilizzato copie pirata di libri dal database Library Genesis. Secondo il giudice Vince Chhabrii si trattava di un uso trasformativo (fair use), perché il modello non ha riprodotto i testi in modo letterale, ma li ha usati per apprendere schemi linguistici (The Verge, 2025).
Parallelamente, Anthropic ha difeso l’addestramento del proprio modello Claude su libri fisici scansionati, acquistati legalmente. Il giudice William Alsup ha paragonato l’addestramento dell’AI al modo in cui una persona impara a leggere e scrivere: leggere non è copiare, ma apprendere il principio (AP News, 2025).
