Cos'è un modello fondazionale?
Un modello fondazionale è un grande modello IA pre-addestrato su dataset massivi (testo, immagini, codice, audio) senza specializzazione. Esempi: GPT-4, Claude, Gemini, Llama. Il modello fondazionale è una «base» che viene poi adattata per applicazioni specifiche.
Dalla base alla specializzazione
Un modello fondazionale grezzo è un generalista. La personalizzazione avviene attraverso: fine-tuning (ri-addestramento su dati di dominio), RAG (fornitura di contesto da basi di conoscenza), prompt engineering (istruzioni di sistema che definiscono ruolo e vincoli) e RLHF (apprendimento da feedback umano).
Modelli aperti vs chiusi
I modelli fondazionali esistono in versione aperta (Llama, Mistral — scaricabili, eseguibili sui propri server) e chiusa (GPT-4, Claude — accessibili solo via API). La scelta influisce su costi, privacy, flessibilità di personalizzazione e rischio di vendor lock-in.