🍋 Cosa c’è di nuovo nei LLM?
Nel mondo dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), il cuore dell’architettura è ancora lo stesso: una sequenza di blocchi Transformer composti da meccanismi di attention e reti feed-forward. Ma nel 2024-25, tre innovazioni stanno rivoluzionando il modo in cui questi modelli pensano, vedono e consumano energia. Vediamole insieme, in modo semplice e chiaro.
🧠 1. Mixture-of-Experts (MoE): Intelligenza a chiamata
I modelli di IA più grandi sono incredibilmente potenti, ma anche incredibilmente “costosi” da far funzionare, in termini di energia e calcolo. È come avere un motore V12: prestazioni da brivido, ma un consumo di carburante proibitivo per l’uso quotidiano.
La soluzione si chiama Mixture-of-Experts (MoE), e funziona esattamente come un turbo per il nostro motore.
Invece di attivare l’intero “cervello” del modello per ogni singola parola, l’architettura MoE divide la rete in tanti “esperti” specializzati. Quando l’IA deve processare un’informazione, una “rete di routing” intelligente attiva solo i 2 o 3 esperti più adatti per quel compito specifico.
Il risultato? Si ottiene la potenza di un modello gigantesco (con centinaia di miliardi di parametri) ma con il costo computazionale di un modello molto più piccolo. È come avere la potenza di una supercar ma con i consumi di un’utilitaria, rendendo l’IA avanzata più sostenibile ed efficiente.
Amo sempre ricorrere a questa analogia per spiegare il tutto: immagina un’orchestra con 128 musicisti, ma per ogni brano ne suonano solo 2 o 3, scelti in base alla musica. Questo è il principio del Mixture-of-Experts:
- Ogni token (parola o simbolo) attiva solo alcuni “esperti” tra i tanti disponibili.
- Gli “esperti” sono reti feed-forward specializzate.
- Così si risparmia calcolo: invece di usare tutto il modello, si attiva solo una piccola parte.
Esempi:
- Llama 4, Qwen3, Kimi K2, Gemini 2.5
- Tipicamente usano 8-128 esperti, ma ne attivano solo 1 o 2 per token
Vantaggi:
- Efficienza: meno calcolo, meno energia.
- Potenza virtuale: un MoE da 50 miliardi di parametri può comportarsi come uno da 400 miliardi.
🔍 2. Chain-of-Thought (CoT): Il pensiero a voce alta
Le prime IA a volte davano risposte veloci ma sbagliate, come un guidatore che lancia una risposta a istinto senza controllare la mappa. Potevano sembrare sicure, ma commettevano errori logici grossolani.
L’aggiunta del Chain-of-Thought (CoT), o ragionamento interno, è come installare un navigatore satellitare avanzato.
Invece di fornire subito la risposta finale, il modello genera internamente una lunga traccia di ragionamento. Scompone il problema in passaggi, valuta diverse possibilità, verifica la sua logica e solo dopo aver pianificato il “percorso” migliore, comunica la soluzione finale all’utente.
Il risultato? Risposte molto più accurate, logiche e affidabili, specialmente per problemi complessi di matematica, codice o ragionamento astratto. L’IA non si affida più all’istinto, ma pianifica meticolosamente ogni sua mossa.
- Nessuna modifica all’architettura: è sempre un Transformer.
- Durante l’addestramento, il modello impara da esempi con soluzioni dettagliate.
- All’inferenza, può generare migliaia di token interni prima della risposta finale.
Esempi:
- OpenAI o1, Gemini “Deep Think”, Kimi “Thinking”
Vantaggi:
- Maggiore accuratezza nei compiti complessi.
- Trasparenza: possiamo vedere come il modello arriva alla risposta.
🖼️ 3. Multimodalità nativa: Un solo cervello per tutti i sensi
Per molto tempo, le IA sono state come persone che potevano solo leggere e scrivere, ma erano cieche e sorde. Potevano analizzare testi, ma non capire un’immagine, un video o un suono.
La multimodalità nativa è l’equivalente di dare alla nostra auto telecamere, microfoni e sensori.
Questa architettura permette al modello di processare informazioni di diverso tipo (testo, immagini, audio, video) all’interno di un unico flusso di dati. L’IA non riceve più una descrizione testuale di un’immagine, ma “vede” l’immagine direttamente, capendone il contesto visivo proprio come farebbe un essere umano.
Il risultato? Un unico modello che può guardare un grafico e spiegarlo, guardare un video e rispondere a domande su ciò che accade, o ascoltare un audio e trascriverlo. L’IA inizia finalmente a comprendere il mondo nella sua interezza, non solo attraverso le parole.
Questa funzionalità è possibile perchè:
- Usano encoder separati per ogni tipo di input (immagini, suoni, video).
- Questi encoder trasformano i dati in token compatibili con il testo.
- Tutto viene poi elaborato insieme dal Transformer.
Esempi:
- Gemini 2.5 Pro, Llama 4 Maverick
Vantaggi:
- Un solo modello per fare OCR, descrivere immagini, rispondere a domande su video.
- Nessuna pipeline esterna: tutto è integrato.
📊 Tabella Comparativa
| Architettura | Vantaggi principali | Esempi noti | Cosa cambia rispetto al passato |
|---|---|---|---|
| Mixture-of-Experts | Efficienza, scalabilità | Llama 4, Qwen3, Gemini 2.5 | Solo alcuni “esperti” attivi |
| Chain-of-Thought | Ragionamento esplicito, accuratezza | OpenAI o1, Gemini Deep Think | Genera pensiero prima della risposta |
| Multimodalità nativa | Visione, ascolto, comprensione video | Gemini 2.5 Pro, Llama 4 Maverick | Unisce testo, immagini, audio |
🚧 Cosa non è ancora mainstream
Alcune idee promettenti sono ancora in fase sperimentale:
- Alternative all’attention: come RetNet, Mamba, Hyena – interessanti, ma non ancora adottate dai big.
- Architetture non-Transformer: usate in nicchie come bioinformatica o testi lunghissimi.
🧭 Conclusione: Il futuro è modulare, riflessivo e multisensoriale
Le architetture emergenti non stravolgono il Transformer, ma lo potenziano:
- MoE rende i modelli più leggeri e scalabili.
- CoT li rende più intelligenti e trasparenti.
- Multimodalità li rende più umani, capaci di comprendere il mondo come noi.
Il futuro? Forse vedremo modelli che imparano a scrivere codice, ragionare, vedere e ascoltare in un unico flusso. Ma per ora, queste tre innovazioni sono il cuore pulsante dell’AI generativa di nuova generazione.
Domande Frequenti (FAQ) sui Nuovi Aggiornamenti dell’IA
Cosa sta cambiando nell’architettura dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLM)?
Il cuore dell’architettura LLM è ancora costituito da una sequenza di blocchi Transformer composti da meccanismi di **attention** e **reti feed-forward** [1]. Tuttavia, tre innovazioni emerse tra il 2024 e il 2025 stanno rivoluzionando il modo in cui questi modelli pensano, vedono e consumano energia [1].
Cos’è il Mixture-of-Experts (MoE) e come migliora l’efficienza?
Il Mixture-of-Experts (MoE) è una soluzione che funziona come un “turbo” per l’architettura [2]. Invece di attivare l’intero “cervello” del modello per ogni singola parola o *token* [2, 3], l’architettura MoE divide la rete in numerosi “esperti” specializzati [2]. Una “rete di routing” intelligente attiva solo i 2 o 3 esperti più adatti per il compito specifico [2].
Quali sono i principali vantaggi del MoE?
Il vantaggio principale è l’efficienza e la scalabilità [4]. Si ottiene la potenza di un modello gigantesco (centinaia di miliardi di parametri) con il costo computazionale di un modello molto più piccolo [2]. Questo garantisce **meno calcolo** e **meno energia** [5], rendendo l’IA avanzata più sostenibile [2]. Un MoE da 50 miliardi di parametri, ad esempio, può comportarsi come uno da 400 miliardi [5]. Esempi di modelli che utilizzano MoE includono Llama 4 e Gemini 2.5 [3].
Cos’è il Chain-of-Thought (CoT) e perché rende l’IA più affidabile?
Il Chain-of-Thought (CoT), o ragionamento interno, è paragonabile all’installazione di un **navigatore satellitare avanzato** nell’IA [5]. Invece di rispondere d’istinto [5], il modello genera internamente una **lunga traccia di ragionamento**, scomponendo il problema, valutando la sua logica e pianificando il “percorso” migliore prima di comunicare la soluzione finale all’utente [6]. Questo porta a risposte molto più accurate, logiche e affidabili, specialmente in compiti complessi di matematica, codice o ragionamento astratto [6, 7].
Il CoT modifica l’architettura Transformer?
No, il Chain-of-Thought non richiede alcuna modifica all’architettura base del Transformer [7]. Si basa sul fatto che il modello impara da esempi con **soluzioni dettagliate** durante l’addestramento [7]. Durante l’inferenza, l’IA può generare migliaia di token interni prima di produrre la risposta finale [7]. Un vantaggio è la **trasparenza**, che permette di vedere come il modello arriva alla risposta [7].
Cosa si intende per Multimodalità Nativa?
La multimodalità nativa è l’equivalente del dotare l’IA di **telecamere, microfoni e sensori** [8]. Questa architettura permette al modello di elaborare informazioni di diverso tipo, come testo, immagini, audio e video, all’interno di un unico flusso di dati [8]. In questo modo, l’IA “vede” e comprende il contesto visivo direttamente, senza bisogno di una precedente descrizione testuale [8].
Come viene realizzata l’elaborazione multimodale nativa?
Questa capacità è possibile perché vengono utilizzati **encoder separati** per ciascun tipo di input (immagini, suoni, video), che trasformano i dati in *token* compatibili con il testo [4]. Successivamente, l’insieme di questi dati viene elaborato dal Transformer [4]. Ciò consente a un **unico modello** di svolgere compiti come descrivere immagini, rispondere a domande su un video o fare OCR (riconoscimento ottico dei caratteri) [4].
Da informatico a cercatore di senso
