Large Language Models (LLM): guida completa nel 2026

Tutto ciò che devi sapere su LLM

Sommario

Scarica eBook

Grandi modelli linguistici
Ottieni la mia copia

Introduzione

Se nel 2026 vi occupate di costruire, perfezionare, valutare o acquisire dati per un modello linguistico di grandi dimensioni, questa guida rappresenta il vostro riferimento completo. Il panorama dei modelli linguistici di grandi dimensioni ha subito rapidi cambiamenti: i modelli di frontiera ora operano come agenti multimodali, le tecniche di allineamento si sono evolute dal semplice RLHF all'ottimizzazione diretta delle preferenze (DPO) e gli enti regolatori dell'UE stanno iniziando a imporre requisiti di documentazione per i dati di addestramento.

 Questa guida fa chiarezza. Spiega cosa sono gli LLM e come funzionano, illustra le quattro fasi della pipeline dei dati di addestramento degli LLM, fornisce un framework di valutazione dei fornitori con punteggio e offre i criteri decisionali per scegliere tra la creazione, la messa a punto o l'utilizzo della generazione aumentata tramite recupero (RAG) per il vostro caso d'uso.

A chi è rivolta questa guida?

Questa guida è scritta per:

  • Leader di prodotto e responsabili dell'IA che definiscono la strategia LLM e la selezione del fornitore.
  • Ingegneri e ricercatori di apprendimento automatico che definiscono i requisiti dei dati per l'addestramento o la messa a punto
  • I team di acquisizione e approvvigionamento dei dati valutano i fornitori di servizi di dati per la formazione.
  • I team legali e di conformità valutano la provenienza dei dati, il rischio di licenza e gli obblighi normativi.
  • Fondatori e CTO di startup che sviluppano prodotti basati su LLM e scelgono tra diverse strategie di modello.
Modelli linguistici di grandi dimensioni llm

LLM vs. Intelligenza artificiale generativa vs. Intelligenza artificiale multimodale vs. Intelligenza artificiale agentica

Termine Definizione Esempi
Modello di linguaggio esteso (LLM) Un modello transformer focalizzato sul testo, addestrato su enormi corpus di testo tramite apprendimento auto-supervisionato. Lama 3, Mistral, GPT-4 (solo testo)
IA generativa (GenAI) Ampia categoria di sistemi di intelligenza artificiale che generano contenuti (testo, immagine, audio, video, codice). ChatGPT, Midjourney, Suno, Sora
IA multimodale Modelli di intelligenza artificiale che elaborano e generano contenuti in diverse modalità (testo + immagine, testo + audio, ecc.). GPT-4V, Gemini 1.5, LLaVA, Claude 3
IA agentica Sistemi di intelligenza artificiale che eseguono autonomamente attività a più fasi utilizzando strumenti, API e memoria esterna. AutoGPT, Claude Computer Use, Devin
Modello di fondazione Un modello pre-addestrato di grandi dimensioni utilizzato come base per la successiva messa a punto o per l'implementazione basata su prompt. La maggior parte dei LLM di frontiera funge da modello fondativo
LLM vs. IA generativa vs. IA multimodale vs. IA agentica

Glossario LLM

LLM è l'acronimo di Large Language Model (Modello linguistico di grandi dimensioni). Altri termini che gli acquirenti potrebbero incontrare:

  • SFT (Supervised Fine-Tuning)Addestramento di un modello di base su coppie istruzione-risposta selezionate con etichette esplicite.

  • RLHF (Apprendimento per rinforzo dal feedback umano)Metodo di allineamento che utilizza classifiche di preferenza umana per addestrare un modello di ricompensa e quindi ottimizzare l'LLM tramite RL

  • RLAIF (Apprendimento per rinforzo dal feedback dell'IA)Variante in cui un modello di intelligenza artificiale genera etichette di preferenza al posto degli annotatori umani, o in aggiunta a questi ultimi.

  • DPO (Ottimizzazione delle preferenze dirette)Metodo di allineamento che ottimizza direttamente le coppie di preferenze senza un modello di ricompensa separato: più semplice e sempre più preferito rispetto all'RLHF basato su PPO.

  • RAG (generazione aumentata di recupero)Architettura che integra la generazione di LLM con il recupero in tempo reale da una base di conoscenza esterna

  • Token: L'unità di testo di base elaborata da un LLM; circa 0.75 parole in inglese

  • Finestra contestuale: Il numero massimo di token che un LLM può elaborare in una singola chiamata di inferenza

Il processo di formazione LLM: passo dopo passo

Il percorso di formazione LLM: passo dopo passo

Prima di analizzare nel dettaglio ciascuna fase, ecco il processo completo spiegato in modo semplice, che illustra i passaggi che influenzano direttamente le decisioni relative ai dati di addestramento:

  1. Raccogli e organizza i dati di origine: Raccogliere testo grezzo da diverse fonti: web crawling, libri, repository di codice, articoli accademici e corpus specifici di dominio. L'obiettivo è una copertura ampia del linguaggio umano. Su larga scala, ciò significa centinaia di miliardi o addirittura trilioni di token. La curatela è imprescindibile: rimuovere i duplicati, filtrare i contenuti di bassa qualità, eliminare le informazioni personali identificabili (PII) e applicare classificatori di tossicità prima che qualsiasi modello possa accedere ai dati.

  2. Pre-elaborazione e tokenizzazione: Il testo grezzo viene ripulito, normalizzato e suddiviso in token, ovvero le unità di base elaborate dal modello. I token sono in genere unità sub-parola (utilizzando algoritmi come BPE o SentencePiece), il che significa che una singola parola può essere suddivisa in 1-3 token. Il corpus tokenizzato viene quindi serializzato nel formato previsto dall'infrastruttura di addestramento.

  3. Pre-addestra il modello di base: Il modello viene addestrato sull'intero corpus pre-elaborato utilizzando l'apprendimento auto-supervisionato, prevedendo ripetutamente il token successivo in base al contesto, su trilioni di esempi. Il modello regola le sue centinaia di miliardi di parametri per ridurre l'errore di previsione. Questa fase richiede un'enorme potenza di calcolo (migliaia di GPU in funzione per settimane o mesi) e produce un modello di base che possiede una comprensione linguistica generale, ma non un comportamento o un allineamento specifici.

  4. Eseguire la messa a punto supervisionata (SFT): Il modello di base viene addestrato su un insieme selezionato di coppie (istruzione, risposta ideale) scritte o verificate da annotatori umani esperti. In questa fase, il modello impara a seguire le istruzioni, ad adottare il tono appropriato e ad applicare le conoscenze specifiche del dominio. La qualità dei dati in questa fase è il fattore determinante per la qualità del prodotto finale.

  5. Applicare l'allineamento delle preferenze (RLHF o DPO): I valutatori umani valutano le molteplici risposte del modello allo stesso prompt e le classificano. Queste classifiche vengono utilizzate per allineare il modello verso output utili, sicuri e onesti. Questa fase è ciò che trasforma un modello in grado di seguire le istruzioni in un assistente di livello professionale. L'accordo tra annotatori (IAA) e la calibrazione dei valutatori sono le metriche di qualità fondamentali da monitorare.

  6. Valutare e sottoporre a red teaming: Il modello ottimizzato e allineato viene valutato sistematicamente su set di test di riferimento e sottoposto a un processo di red teaming avversariale per individuare falle di sicurezza, schemi allucinatori e problemi di bias. I risultati vengono reintrodotti nella pipeline dei dati di addestramento: le modalità di errore identificate diventano nuovi esempi di addestramento nella successiva iterazione SFT o di allineamento.

  7. Iterare attraverso il volano dei dati: Dopo l'implementazione, le interazioni reali con gli utenti (ove consentite e con il loro consenso) rivelano nuove modalità di errore, casi limite e lacune nel dominio. Questi vengono esaminati, annotati e reintrodotti nella pipeline di addestramento a intervalli regolari. I team che migliorano più rapidamente sono quelli con il ciclo più breve tra gli errori del modello implementato e i nuovi dati di addestramento.

Tipi di dati di formazione LLM per fase: tabella di riferimento

Fase di formazione Tipo di dati Formato tipico Scala Coinvolgimento umano Criteri chiave di qualità
Preallenamento Testi web, libri, codice, articoli, corpora multilingue Testo semplice / tokenizzato 100B–15T token Minimo (solo filtro di qualità) Deduplicazione, rimozione di dati personali, qualità linguistica, filtraggio della tossicità
SFT (Messa a punto) Coppie istruzione-risposta JSON: {richiesta, completamento} 10–1 milione di esempi Alto (scrittori/recensori esperti) Accuratezza della risposta, conformità al formato, tono, fondamento fattuale
RLHF / DPO (Allineamento) Classifiche delle preferenze umane JSON: {richiesta, scelta, rifiutata} 50–500 coppie Elevato (valutatori di preferenza addestrati) punteggi IAA, diversità demografica, calibrazione dei valutatori, copertura della sicurezza
RLAIF Etichette di preferenza generate dall'IA + convalida umana JSON: {prompt, chosen, rejected, ai_label} 100–10 milioni+ di coppie Medio (campione di validazione umana) Calibrazione del giudice AI, tasso di falsi positivi sulle etichette di sicurezza
Valutazione / Parametri di riferimento Domande di verifica con risposte di altissima qualità JSON/CSV: {richiesta, risposta di riferimento} 1–100 articoli Alto (annotatori esperti) Copertura completa delle modalità di guasto, nessuna perdita di dati di addestramento.
Squadra rossa Proposte avversarie che prendono di mira la sicurezza, i pregiudizi e le evasioni carcerarie JSON: {prompt, categoria_errore, gravità} 500–50K prompt Alto (specialisti della squadra rossa) Copertura delle modalità di guasto, diversità dei tempi di risposta, allineamento della tassonomia di sicurezza
SFT multimodale Coppie immagine-testo, dati di istruzioni visive File JSON + immagini: {immagine, richiesta, risposta} 10–1 coppie Alto (annotatori + validatori) Accuratezza della didascalia, fondamento visivo, qualità OCR
Uso di agenti/strumenti Tracce di ragionamento multi-turno, registri delle chiamate utensili JSON: {traccia, azioni, osservazioni, risultato} Tracce da 1K a 100K Alto (esperti del settore) Correttezza della tracciatura, accuratezza della chiamata degli strumenti, copertura delle modalità di guasto

Di quanti dati di addestramento ha bisogno un LLM? (Riferimento 2026)

Una delle domande più frequenti che gli acquirenti si pongono è: di quanti dati ho effettivamente bisogno? La risposta dipende dalla fase del processo di addestramento in cui ci si trova. Il settore misura il volume dei dati in token, non in gigabyte, perché il numero di token è ciò che il modello elabora effettivamente, indipendentemente dalle dimensioni del file originale.

A titolo di riferimento: un trilione di token corrisponde a circa 750 miliardi di parole, ovvero all'incirca a milioni di libri. I moderni modelli di frontiera come Llama 3 (405 miliardi) e Gemini 1.5 sono stati addestrati su dataset nell'ordine dei 10-15 trilioni di token. Tuttavia, per la messa a punto e l'allineamento – le fasi per cui la maggior parte degli acquirenti si procura effettivamente i dati – i volumi sono molto più gestibili.

Fase di formazione Volume di dati
(Token /
Esempi)		 Grezzo
Dimensione del file
Equivalente		 Chi in genere
Procura questo		 Vincolo chiave
Pre-addestramento (partendo da zero) 100 miliardi - oltre 15 trilioni di token Circa 80 GB - 12 TB di testo Laboratori di modelli di frontiera (Google, Meta, Anthropic, Mistral) Calcola i costi, deduplica e l'autorizzazione legale
Pre-addestramento adattivo al dominio 1 miliardo - 100 miliardi di token ~800 MB - 80 GB Le imprese formano modelli di base specifici per il dominio Copertura del dominio, licenze dati
Fine tuning supervisionato (SFT) 10 - 1 milione di esempi ~10 MB - 2 GB (JSON) Qualsiasi organizzazione che effettua la messa a punto di un modello a pesi aperti Qualità delle annotazioni, accesso agli esperti del settore
Allineamento delle preferenze (RLHF/DPO) 50 - 500 coppie di preferenze ~50 MB - 500 MB (JSON) Organizzazioni che creano assistenti di livello produttivo Calibrazione dei valutatori, punteggi IAA, copertura di sicurezza
RLAIF (preferenza etichettata dall'IA) 100 - 10 milioni e oltre di paia ~100 MB - 10 GB Le organizzazioni scalano l'allineamento sui modelli a pesi aperti Calibrazione del giudice AI, frequenza di campionamento per la validazione umana
Valutazione / Parametri di riferimento Da 1 a 100 elementi di prova ~1 MB - 100 MB Tutti i progetti di messa a punto Nessuna perdita di dati dai dati di addestramento; annotazione da parte di esperti.
Suite Red Teaming 500 - 50K prompt avversari ~0.5 MB - 50 MB Tutte le implementazioni rivolte alla produzione Copertura delle modalità di guasto, allineamento della tassonomia
SFT multimodale (immagine+testo) Da 10 a 1 milione di coppie immagine-testo Da 10 GB a 1 TB (con immagini) Organizzazioni che sviluppano prodotti di linguaggio visivo Qualità dell'immagine, accuratezza dell'annotazione, fondamento visivo

Cosa significa questo per il tuo budget di acquisizione dati: Le tre fasi in cui la maggior parte degli acquirenti aziendali acquisisce effettivamente i dati — SFT, allineamento delle preferenze e valutazione — rappresentano una piccola frazione della scala di pre-addestramento. Un dataset SFT ben curato, composto da 50,000-200,000 esempi di alta qualità, offre prestazioni costantemente superiori rispetto a dataset grezzi 10-50 volte più grandi ma con una qualità di annotazione scadente. Investite nel controllo qualità e nella competenza degli annotatori prima di aumentare il volume.

Conversione dei token in GB: In linea di massima, 1 GB di testo in inglese semplice contiene da 800 milioni a 1 miliardo di token, a seconda del tokenizzatore e del tipo di contenuto. Il codice è più denso per byte (più token per KB). I corpus multilingue variano significativamente a seconda della lingua e dell'alfabeto.

Esempi popolari di LLM nel 2026

Il panorama dei modelli LLM nel 2026 è caratterizzato da un mix di modelli proprietari all'avanguardia e alternative a pesi aperti che le organizzazioni possono perfezionare in base ai propri dati.

Modello Organizzazione Tipo Caratteristiche notevoli
GPT-4 / GPT-4o OpenAI Proprietario, multimodale Dominante in ambito aziendale; forte capacità di programmazione, ragionamento e visione.
Claude 3 / Claude 3.5 Antropico Proprietary Forte attenzione alla sicurezza, contesto esteso (200 token), istruzioni dettagliate che seguono
Gemini 1.5 Pro / Ultra Google DeepMind Proprietario, multimodale Finestra di contesto del token da 1 milione; forte su multimodale e codice
Lama 3 (8B, 70B, 405B) Meta Peso libero Modello aperto più ampiamente ottimizzato; prestazioni elevate per parametro
Mistral / Mixtral 8x22B Maestrale AI Peso aperto, MoE Combinazione efficace di esperti; solide credenziali europee in materia di privacy.
Phi-3 (3.8B, 14B) Microsoft Peso libero Prestazioni elevate su piccola scala; adatto per implementazioni edge.
Qwen 2 Alibaba Peso libero Ampia copertura multilingue, inclusi cinese, arabo e altre 26 lingue.
Comando R+ avere coesione Proprietary Ottimizzato per RAG aziendale e generazione a terra

Casi d'uso di LLM per settore nel 2026

Comprendere i casi d'uso pertinenti aiuta a definire i requisiti dei dati di addestramento prima di contattare un fornitore.

Sanità e scienze della vita

Sanità e scienze della vita

I modelli di apprendimento basati su intelligenza artificiale (LLM) vengono utilizzati per l'automazione della documentazione clinica (trascrizione automatica tramite IA), la sintesi della letteratura medica, il supporto alla scoperta di farmaci e le interfacce conversazionali per i pazienti. Gli LLM in ambito sanitario richiedono dati di addestramento con flussi di lavoro di annotazione conformi alle normative HIPAA, revisori esperti in ambito clinico e ontologie specifiche del settore (SNOMED, ​​ICD-10).

Legale e conformità

Legale e Conformità

Analisi contrattuale, automazione della due diligence, monitoraggio normativo e ricerca legale. I modelli di apprendimento legale (LLM) richiedono dati di formazione specifici per giurisdizione, accuratezza precisa delle citazioni e annotatori con competenze specifiche nel settore legale. Le attività di red teaming dovrebbero verificare la presenza di citazioni di casi errate e di errori di giurisdizione.

Generazione di codice e strumenti per sviluppatori

Generazione di codice e strumenti per sviluppatori

I modelli di linguaggio naturale (LLM) ora alimentano il completamento automatico del codice (GitHub Copilot), la revisione del codice, la generazione di test e la correzione dei bug. I dati per la messa a punto includono codice di alta qualità nei linguaggi di destinazione, coppie (bug, correzione), coppie linguaggio naturale-codice ed esempi di test unitari. La valutazione richiede test di correttezza funzionale, non solo di somiglianza testuale.

Flussi di lavoro agentici e intelligenza artificiale autonoma

Flussi di lavoro agentici e intelligenza artificiale autonoma

Gli agenti utilizzano i modelli lineari di apprendimento (LLM) come nucleo di ragionamento per pianificare ed eseguire autonomamente attività a più fasi, come navigare sul web, scrivere ed eseguire codice, gestire file e chiamare API. I dati di addestramento degli agenti includono tracce di ragionamento a più turni, registri delle chiamate agli strumenti ed esempi di ripristino in caso di errore. La valutazione degli agenti richiede metriche di completamento delle attività, non di perplessità.

Costruire vs. Acquistare vs. Ottimizzare vs. RAG: Quadro decisionale

Prima di procurarsi i dati di addestramento, è fondamentale chiarire quale strategia di modellazione sia più adatta alla propria situazione. Ogni percorso presenta requisiti di dati e profili di costo differenti.

Online Quando scegliere Requisiti dei dati Sforzo stimato Rischio chiave
Utilizza l'API (nessun addestramento necessario) Compiti generici, tempi di commercializzazione rapidi, budget limitato Nessuno (solo ingegneria rapida) Basso Privacy dei dati, vincolo con il fornitore, personalizzazione limitata
RAG (recupero potenziato) Compiti che richiedono conoscenze attuali o proprietarie Documentazione della knowledge base chiara e suddivisa in blocchi Medio Qualità del recupero, allucinazioni nei casi limite
Messa a punto SFT Tono, formato o conoscenza specifici del dominio; comportamento coerente 10–500 coppie istruzione-risposta Alto Oblio catastrofico, colli di bottiglia nella qualità dei dati
Allineamento completo RLHF/DPO Applicazioni critiche per la sicurezza, rivolte al pubblico o regolamentate Dati SFT + 50–500 coppie di preferenze + suite red team Molto alto Costo dell'annotatore, ricompensa per l'hacking, tassa di allineamento
Train from Scratch Dominio unico (linguaggio/codice altamente specializzato), proprietà intellettuale Oltre 1 miliardo di token di testo specifico del dominio Estremamente alto Costo delle risorse, rischio tecnico, tempistiche lunghe

Dati sintetici: vantaggi, rischi e migliori pratiche

I dati sintetici, generati da un modello LLM o da altri modelli, possono accelerare la raccolta dei dati e colmare le lacune di copertura in ambiti rari. Tuttavia, gli acquirenti dovrebbero approcciarsi a questi dati con aspettative realistiche.

Vantaggi: Scalabilità rapida per domini con risorse limitate, rispetto della privacy (nessun dato personale identificabile), costi contenuti per lo sviluppo iniziale della pipeline e utilità per gestire casi limite.

rischi: Collasso del modello: i modelli addestrati prevalentemente su dati sintetici appartenenti alla stessa famiglia di modelli possono subire un degrado in termini di diversità di output e accuratezza fattuale nel corso delle iterazioni. Le inesattezze del modello generatore possono propagarsi come verità assoluta nel modello addestrato. I parametri di valutazione devono rimanere ancorati a set di dati reali creati da esseri umani per evitare la contaminazione circolare.

La migliore pratica: Considera i dati sintetici come una bozza o un punto di partenza. Convalida sempre un campione rappresentativo con una revisione da parte di esperti umani prima di includerlo nelle sessioni di addestramento in produzione. Punta a un nucleo di dati reali verificato da esseri umani (in genere il 30-60% dei set di dati SFT e il 100% dei set di dati di valutazione/red team).

Provenienza dei dati, licenze e rischio di copyright nel 2026

La provenienza dei dati, ovvero sapere da dove provengono i dati di addestramento, chi ne è il proprietario e in quali condizioni sono stati raccolti, è passata dall'essere un "optional" a un obbligo legale nei mercati regolamentati.

Principali sviluppi che rendono urgente la situazione:

  • Le controversie legali in corso in materia di diritto d'autore negli Stati Uniti (tra cui quella tra il New York Times e OpenAI) hanno dimostrato che l'estrazione di contenuti web tramite scraping comporta rischi legali significativi per lo sviluppo di modelli commerciali.
  • La legge europea sull'intelligenza artificiale, in vigore dall'agosto 2026 per l'IA di uso generale, richiede ai fornitori di modelli di frontiera di documentare le fonti dei dati di addestramento e di dimostrare la conformità alla legge sul diritto d'autore.
  • Crescente domanda da parte delle aziende di set di dati di addestramento per "camere bianche" provenienti da fonti legalmente autorizzate e basate sul consenso per implementazioni in settori regolamentati.

Cosa chiedere al fornitore di dati:

  •   Disponi di documentazione relativa al consenso degli interessati per i contenuti generati personalmente?
  •   Quali fonti di dati sono state utilizzate? La provenienza è documentata per singolo articolo o per lotto?
  •   Qual è la vostra procedura di autorizzazione per i diritti d'autore relativi a testi provenienti dal web?
  •   Il vostro accordo sul livello di servizio (SLA) in materia di governance dei dati include l'indennizzo per le rivendicazioni di copyright?
  •   Siete conformi all'articolo 17 del GDPR (diritto alla cancellazione) per i dati degli interessati relativi alla formazione?

Modelli lineari multimodali: dati di addestramento per immagini, audio e video

I modelli multimodali elaborano e generano contenuti di vario tipo, tra cui testo, immagini, audio e video. La creazione o la messa a punto di modelli multimodali richiede tipi di dati specializzati che vanno oltre il semplice flusso di dati testuale.

Combinazione di modalità Tipo di dati Attività di annotazione Indicatore chiave di qualità
Immagine + Testo Coppie immagine-didascalia, controllo qualità visivo, OCR Scrittura di didascalie, annotazione di riquadri di delimitazione, trascrizione del testo Accuratezza delle didascalie, precisione dell'ancoraggio visivo
Audio + Testo Trascrizioni del discorso, descrizioni audio, discorso multilingue Trascrizione, diarizzazione del parlante, etichette di sentimento WER (tasso di errore di parola), accuratezza del parlante
Video + Testo Didascalie video, etichette delle azioni, controllo qualità temporale Annotazione dei segmenti, riconoscimento delle azioni, coppie QA Precisione dell'allineamento temporale, qualità dei sottotitoli
Documento (PDF/scansione) + Testo Analisi dei documenti, estrazione delle tabelle, comprensione del layout Annotazione della struttura, estrazione di entità Precisione dell'estrazione del campo, punteggio F1 del layout
Codice + linguaggio naturale Codice con commenti, docstring, coppie NL-codice Revisione del codice, scrittura di docstring, verifica della correttezza Correttezza funzionale (pass@k), allineamento NL

Valutazione della sicurezza e delle attività di "red teaming" di LLM

Il red teaming è il test sistematico e avversariale di un LLM per identificare le modalità di errore prima della sua implementazione. Comprende aspetti quali sicurezza (generazione di contenuti dannosi), affidabilità (allucinazioni, incoerenze), protezione (iniezione di prompt, jailbreak) e pregiudizi (output discriminatori nei confronti di gruppi demografici).

Un'attività di red teaming strutturata in genere include:

  • Definizione del modello di minaccia: quali danni sono più probabili dato il contesto di implementazione?
  • Creazione di una tassonomia dei prompt: organizzare i prompt avversari in base alla categoria di errore, alla gravità e alla popolazione interessata.
  • Analisi automatizzata: Utilizza strumenti automatizzati per generare e valutare migliaia di varianti avversarie.
  • Red teaming umano: impiegare team di red teaming umani specializzati per modalità di guasto ad alta gravità o complesse che l'automazione non riesce a rilevare.
  • Segnalazione e correzione: documentare i risultati per categoria tassonomica e reinserirli nella pipeline di dati SFT/allineamento.

Contesto normativo: La legge europea sull'IA (articolo 55) impone ai fornitori di modelli di IA generici con rischio sistemico di condurre test avversari. Anche il NIST AI RMF e la norma ISO 42001 fanno riferimento al red teaming come parte della gestione del rischio dell'IA. Persino le organizzazioni non soggette alla legislazione europea sono sempre più spesso tenute dai clienti aziendali a fornire documentazione di valutazione red teaming.

Come valutare e selezionare un fornitore di dati di formazione LLM

La maggior parte dei fornitori promette le stesse cose: "alta qualità", "consegna rapida" e "annotatori esperti". Le vere differenze emergono in seguito, quando i tassi di rifiuto aumentano e le tempistiche si allungano.

Per individuare un fornitore valido fin da subito, poni domande specifiche a livello di processo. Se riescono a spiegare come funzionano (non solo che cosa Se offrono informazioni dettagliate, è un buon segno. Se invece evitano di fornire dettagli, è un campanello d'allarme.

1. Qualità dei dati: come garantite la qualità prima della consegna?

  • Quali sono le fasi che intercorrono tra l'annotazione e la consegna finale?
  • Chi revisiona il lavoro e con quale frequenza?
  • Utilizzate un processo di controllo qualità a più passaggi e un team di controllo qualità dedicato?
  • Se un lotto non supera il controllo qualità, chi paga e con quale rapidità viene effettuata la rilavorazione?

2. Competenza degli annotatori: Chi lavorerà al mio progetto?

  • Gli annotatori sono esperti del settore, generalisti o un mix delle due cose?
  • Come si addestrano e si calibrano i valutatori prima della produzione?
  • Il vostro gruppo di valutatori è sufficientemente eterogeneo per un'implementazione a livello globale?

3. Copertura della pipeline: potete fornire tutto ciò di cui ho bisogno?

  • Supportate SFT, RLHF/DPO, set di valutazione, multilingue e multimodale?
  • Potresti condividere degli esempi: set di dati, linee guida e un riferimento di un cliente pertinente?
  • Le lingue sono coperte da madrelingua (non da traduzione automatica)?

4. Provenienza dei dati: da dove provengono i dati?

  • Quali consensi raccogliete dai partecipanti (e includono anche l'addestramento dell'IA)?
  • Potete dare seguito alle richieste di cancellazione (diritto all'oblio)?
  • Qual è la vostra politica di conservazione ed eliminazione dei dati dopo la consegna?

5. Sicurezza e conformità: qual è la situazione attuale?

  • Possiedi la certificazione SOC 2 di tipo II? Puoi fornirci una prova?
  • Certificazione ISO 27001: qual è l'ambito di applicazione?
  • Puoi firmare il modulo HIPAA (se necessario)?
  • Fornite un accordo di protezione dei dati (DPA) conforme al GDPR? E dove vengono conservati i dati UE?
  • Come si isolano i dati dei clienti per prevenire la divulgazione di informazioni tra clienti diversi?

6. Capacità e tempistiche: cosa potete realisticamente realizzare?

  • Quanti qualificato Ci sono annotatori disponibili in questo momento?
  • Quanto tempo occorre per avviare la produzione e consegnare il primo lotto sottoposto a controllo qualità?
  • Riuscite ad aumentare rapidamente i volumi di produzione? Qual è la vostra capacità di gestire picchi di domanda?
  • Quali sono le cause più comuni di ritardi e come si possono prevenire?

7. Prezzi: qual è il costo totale effettivo?

  • Il prezzo include il controllo qualità, le rilavorazioni e la gestione del progetto?
  • Cosa succede se le linee guida cambiano a metà progetto e il lavoro deve essere rifatto?
  • Sono previsti impegni minimi o penali in caso di modifiche all'ambito del progetto?

8. Progetto pilota: Verificherete la qualità prima di procedere alla produzione su larga scala?

  • Intendete avviare un progetto pilota a pagamento (200-500 elementi) per il compito reale?
  • Se fallisce, lo rifate senza costi aggiuntivi?
  • Il team del progetto pilota rimarrà anche per la fase di produzione?

9. Referenze: Con chi posso parlare?

  • Potresti fornirci 2-3 referenze di clienti pertinenti?
  • Avete a disposizione casi di studio con risultati misurabili?
  • Raccontami di un progetto andato male e di come lo hai risolto.

10. Collaborazione: Come procede la collaborazione dopo la prima consegna?

  • Avremo un responsabile PM/QA dedicato, oppure il team ruoterà?
  • Quali sono i tempi di consegna per i lotti successivi?
  • Come si indagano gli errori sistematici scoperti in un secondo momento?
  • Come si riqualificano i team quando cambiano le linee guida?
Come valutare e selezionare un fornitore di dati di formazione LLM

Come condurre un progetto pilota/dimostrazione di fattibilità (POC) sui dati LLM

Un progetto pilota strutturato riduce i rischi nella selezione del fornitore e fa emergere eventuali problemi di qualità prima della stipula del contratto definitivo.

  • Definire un campione rappresentativoSeleziona da 200 a 500 elementi che coprano i casi limite e la complessità del dominio dell'intero set di dati.
  • Fornire una guida dettagliata per le annotazioni con esempi.Il livello di qualità che puoi raggiungere dipende esclusivamente dalla chiarezza delle tue linee guida.
  • Definisci per iscritto i criteri di accettazione prima dell'inizio del progetto pilota.Specificare il punteggio minimo, il tasso di errore e i tempi di consegna.
  • Effettuare una chiamata di calibrazione a metà pilota: Discutere eventuali disaccordi e casi ambigui con il team di controllo qualità del fornitore.
  • Verificare in modo indipendente i risultati del progetto pilota.: Fai in modo che 1-2 esperti del settore del tuo team esaminino in cieco un campione casuale del 10%.
  • Richiedi il report di controllo qualità del fornitoreChiedete quali difetti sono stati rilevati e corretti prima della consegna.
  • Valutare i tempi di consegna rispetto agli SLA previsti: La velocità di pilotaggio spesso predice la velocità di produzione.

Prospettive di mercato: LLM e dati di addestramento sull'IA nel 2026

Il mercato dei modelli di apprendimento basati su dati (LLM) sta entrando in una fase di consolidamento e specializzazione verticale. Dopo la rapida proliferazione di modelli di base rilasciati tra il 2023 e il 2024, le organizzazioni si stanno ora concentrando sull'affidabilità dei modelli LLM in ambiente di produzione, il che impone maggiori esigenze in termini di ottimizzazione della qualità dei dati, rigore nella valutazione e infrastruttura di governance.

Principali tendenze che plasmeranno il mercato dei dati di training nel 2026:

  • Crescente domanda di dati sulle preferenze e sull'allineamento: Man mano che un numero maggiore di organizzazioni perfeziona i modelli a pesi aperti (Llama, Mistral, Phi), il collo di bottiglia si è spostato dalla potenza di calcolo ai dati di preferenza RLHF/DPO di alta qualità.
  • crescita dei dati multimodaliI modelli di linguaggio visivo sono ormai standard nelle implementazioni aziendali, alimentando la domanda di annotazione di immagini e testo su larga scala.
  • I dati dell'IA agentiva come categoria emergenteLe tracce di ragionamento a più fasi e i dati di supervisione dell'uso degli strumenti sono ancora in fase embrionale, ma stanno crescendo rapidamente con l'aumentare del numero di implementazioni degli agenti.
  • Requisiti di provenienza imposti dalla normativaI requisiti di documentazione per la conformità all'AI Act dell'UE stanno creando domanda di flussi di dati verificabili e basati sul consenso.
  • Pipeline ibride sintetiche + umane: L'annotazione puramente umana è troppo lenta per le velocità di iterazione richieste dallo sviluppo moderno dell'IA; il mercato si sta orientando verso la generazione sintetica con cicli di validazione umana.

Errori comuni durante l'addestramento o l'acquisizione di dati LLM

Iniziare senza una guida di annotazione scritta: gli annotatori non possono mantenere la coerenza senza esempi espliciti di casi limite. Investite sempre in una guida di annotazione dettagliata prima di iniziare la produzione.

Privilegiare la quantità rispetto alla qualitàUna maggiore quantità di dati di qualità inferiore in genere degrada le prestazioni del modello oltre una certa soglia. I dataset SFT curati e di alta qualità, composti da 50-100 elementi, superano regolarmente le prestazioni dei dataset grezzi con oltre 10 milioni di elementi.

Saltando l'episodio pilotaI contratti a pieno volume con fornitori non selezionati rivelano regolarmente problemi di qualità che avrebbero potuto essere individuati in un progetto pilota di 500 articoli, il cui costo è una frazione di quello del progetto completo.

Trattare i dati sintetici come equivalenti ai dati umani.I dati sintetici sono un complemento, non un sostituto. I modelli addestrati utilizzando esclusivamente dati di preferenza sintetici hanno mostrato un degrado dell'allineamento in valutazioni indipendenti.

Trascurare i dati di valutazioneMolti team investono molto nei dati di addestramento e troppo poco nella valutazione. Una suite di valutazione solida (che includa casi di red teaming con avversari) è necessaria per misurare se l'investimento nella formazione sta dando i suoi frutti.

Ignorare la provenienza dei datiNei settori regolamentati o nelle implementazioni rivolte al pubblico, l'impossibilità di documentare le fonti dei dati può bloccare il lancio del prodotto o generare responsabilità legali retroattive.

Utilizzo dello stesso set di dati per l'addestramento e la valutazioneLa contaminazione dei benchmark è un problema documentato. Mantenere una rigorosa separazione tra training e valutazione e preferire set di valutazione separati che non sono mai stati inclusi nel processo di training del fornitore.

Perché Shaip è il partner ideale per i dati di formazione LLM del tuo progetto.

In questa guida abbiamo illustrato cosa serve per costruire, perfezionare e valutare modelli linguistici di grandi dimensioni: dati adeguati in ogni fase di addestramento, un rigoroso controllo di qualità, documentazione sulla provenienza, competenze specifiche del settore e un fornitore in grado di supportarvi dalla fase pilota iniziale fino alla produzione su scala industriale. Questa sezione mette in relazione questi requisiti con l'offerta di Shaip, basandosi esclusivamente su servizi verificati e non su semplici affermazioni.

Copertura completa dell'intero percorso formativo in tutte e quattro le fasi del programma LLM.

La maggior parte dei fornitori di dati di training è specializzata in una o due fasi del processo. Un limite comune è rappresentato dai fornitori che gestiscono bene l'annotazione ma non dispongono di capacità di red teaming, oppure dai marketplace con ampia portata ma privi di annotatori esperti nel settore per attività specializzate.

Shaip è strutturata per supportare l'intero percorso formativo LLM attraverso un unico partner:

Fase di formazione LLM Cosa serve agli acquirenti Servizio Shaip
Curatela dei dati di pre-addestramento Corpus testuali di alta qualità, diversificati e filtrati; copertura multilingue; rimozione delle informazioni personali. Raccolta dati (testo, audio, immagini, video) + Licenze dati (set di dati predefiniti e curati)
Fine tuning supervisionato (SFT) Coppie istruzione-risposta redatte da esperti; annotazione specifica del dominio; generazione di prompt e risposte Soluzioni di ottimizzazione + generazione di prompt e risposte tramite IA
Allineamento delle preferenze (RLHF / DPO) Classifiche delle preferenze umane; gruppi di valutatori addestrati; annotazione tracciata dall'IAA; triplette scelte e rifiutate in base al prompt. Soluzioni RLHF
Generazione aumentata di recupero (RAG) Documenti di knowledge base puliti e strutturati; suddivisi in blocchi e taggati per una maggiore precisione nel recupero delle informazioni. Soluzioni RAG
Dati di formazione multimodale Coppie immagine-testo, coppie audio-testo, ottimizzazione delle istruzioni visive, dati OCR, annotazione video Soluzioni di intelligenza artificiale multimodale
Valutazione e Red Teaming Suite di prompt avversari; test di sicurezza e di bias; documentazione delle modalità di guasto Servizi di Red Teaming
Intelligenza artificiale conversazionale e riconoscimento vocale Trascrizione multilingue, diarizzazione dei parlanti, set di dati di dialogo in oltre 65 lingue Intelligenza artificiale conversazionale + catalogo di dati vocali (oltre 65 lingue)
Master in ambito sanitario e medico Annotazione conforme a HIPAA; revisori esperti clinici; set di dati medici anonimizzati Soluzioni di intelligenza artificiale per il settore sanitario + Catalogo di dati medici

Passi successivi

Ogni progetto LLM è diverso per ambito, dominio e fase. Che si tratti del primo esperimento di fine-tuning su un modello open-weight, della creazione di una pipeline RLHF per la produzione o della preparazione per un'implementazione multimodale, il punto di partenza è sempre lo stesso: definire chiaramente i requisiti dei dati prima di parlare con chiunque.

Se sei pronto a discutere con Shaip i requisiti relativi ai dati per la tua formazione LLM, visita shaip.com/contattaci/ oppure esplora le pagine di servizio specifiche per Fine-Tuning, RLHF, IA multimodale, RAG e IA conversazionale su shaip.com/solutions/generative-ai.

Parliamo

  • Questo campo è per scopi di convalida e deve essere lasciato invariato.
  • Registrandoti, sono d'accordo con Shaip Informativa privacy e Termini di Servizio e fornisco il mio consenso a ricevere comunicazioni di marketing B2B da Shaip.

Domande frequenti (FAQ)

DL è un sottocampo di ML che utilizza reti neurali artificiali con più livelli per apprendere schemi complessi nei dati. Il machine learning è un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale che si concentra su algoritmi e modelli che consentono alle macchine di apprendere dai dati. I grandi modelli linguistici (LLM) sono un sottoinsieme del deep learning e condividono un terreno comune con l'IA generativa, in quanto entrambi sono componenti del campo più ampio del deep learning.

I modelli linguistici di grandi dimensioni, o LLM, sono modelli linguistici ampi e versatili che vengono inizialmente preaddestrati su dati di testo estesi per cogliere gli aspetti fondamentali del linguaggio. Vengono quindi messi a punto per applicazioni o attività specifiche, consentendo loro di essere adattati e ottimizzati per scopi particolari.

In primo luogo, i modelli di linguaggio di grandi dimensioni possiedono la capacità di gestire un'ampia gamma di attività grazie alla loro vasta formazione con enormi quantità di dati e miliardi di parametri.

In secondo luogo, questi modelli mostrano adattabilità in quanto possono essere messi a punto con dati di addestramento sul campo specifici minimi.

Infine, le prestazioni degli LLM mostrano un miglioramento continuo quando vengono incorporati dati e parametri aggiuntivi, migliorandone l'efficacia nel tempo.

La progettazione dei prompt implica la creazione di un prompt personalizzato per l'attività specifica, ad esempio la specifica della lingua di output desiderata in un'attività di traduzione. Il prompt engineering, d'altra parte, si concentra sull'ottimizzazione delle prestazioni incorporando la conoscenza del dominio, fornendo esempi di output o utilizzando parole chiave efficaci. Il prompt design è un concetto generale, mentre il prompt engineering è un approccio specializzato. Mentre la progettazione rapida è essenziale per tutti i sistemi, l'ingegnerizzazione rapida diventa cruciale per i sistemi che richiedono precisione o prestazioni elevate.

Esistono tre tipi di modelli linguistici di grandi dimensioni. Ogni tipo richiede un approccio diverso alla promozione.

  • I modelli linguistici generici prevedono la parola successiva in base alla lingua nei dati di addestramento.
  • I modelli ottimizzati per le istruzioni vengono addestrati per prevedere la risposta alle istruzioni fornite nell'input.
  • I modelli sintonizzati sul dialogo vengono addestrati per avere una conversazione simile al dialogo generando la risposta successiva.