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# Glossario AI
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## I principali termini dell'intelligenza artificiale spiegati in modo chiaro e professionale.
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// Questo glossario raccoglie i concetti fondamentali dell'AI:
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// modelli linguistici, architetture neurali, tecniche di addestramento
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// e strumenti di ottimizzazione. Aggiornato al 2026.
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// ─── A ────────────────────────────────────────────────────────
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AGI(Artificial General Intelligence)
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Intelligenza artificiale generale teorica con capacità cognitive simili a quelle umane in qualsiasi ambito.
23
Allucinazione(Hallucination)
24
Risposta generata da un modello AI plausibile ma falsa o inventata.
25
Attention(Self-Attention)
26
Meccanismo che consente al modello di valutare l'importanza delle diverse parti del testo.
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Autoregressive Model
28
Modello che genera contenuti prevedendo un token alla volta.
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// ─── B ────────────────────────────────────────────────────────
31
Benchmark
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Test standardizzato per valutare le prestazioni di un sistema AI.
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34
// ─── C ────────────────────────────────────────────────────────
35
Chain-of-Thought(CoT)
36
Tecnica che guida il modello a ragionare passo dopo passo.
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Chatbot
38
Sistema AI conversazionale che interagisce in linguaggio naturale.
39
CLIP(Contrastive Language-Image Pre-training)
40
Modello che collega testo e immagini nello stesso spazio semantico.
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Classificazione
42
Assegnazione automatica di una categoria a un dato.
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Context Window
44
Quantità massima di testo che il modello può considerare insieme.
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// ─── D ────────────────────────────────────────────────────────
47
Diffusion Model(Modello a Diffusione)
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Modello generativo che crea contenuti partendo dal rumore.
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// ─── E ────────────────────────────────────────────────────────
51
Embedding
52
Rappresentazione vettoriale numerica del significato dei dati.
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54
// ─── F ────────────────────────────────────────────────────────
55
Few-Shot Learning
56
Capacità di apprendere un compito con pochi esempi.
57
Fine-Tuning
58
Addestramento aggiuntivo per specializzare un modello.
59
Foundation Model
60
Modello AI su larga scala riutilizzabile per molti compiti.
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// ─── G ────────────────────────────────────────────────────────
63
GAN(Generative Adversarial Network)
64
Architettura con due reti neurali che competono per generare dati realistici.
65
GPT(Generative Pre-trained Transformer)
66
Modello linguistico autoregressivo basato su Transformer.
67
Grounding
68
Tecnica per collegare le risposte a dati reali.
69
Guardrails
70
Meccanismi di sicurezza che limitano output dannosi.
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72
// ─── I ────────────────────────────────────────────────────────
73
In-Context Learning(ICL)
74
Apprendimento basato sulle informazioni presenti nel prompt.
75
Inference(Inferenza)
76
Fase in cui il modello genera output su nuovi dati.
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78
// ─── K ────────────────────────────────────────────────────────
79
Knowledge Distillation
80
Trasferimento di conoscenza da un modello grande a uno più piccolo.
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82
// ─── L ────────────────────────────────────────────────────────
83
Latent Space(Spazio Latente)
84
Spazio matematico compresso che rappresenta le informazioni apprese.
85
LLM(Large Language Model)
86
Modello linguistico di grandi dimensioni addestrato su grandi dataset.
87
LoRA(Low-Rank Adaptation)
88
Metodo efficiente per adattare modelli pre-addestrati.
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// ─── M ────────────────────────────────────────────────────────
91
Machine Learning(Apprendimento Automatico)
92
Tecnica che permette ai sistemi di apprendere dai dati.
93
MoE(Mixture of Experts)
94
Architettura che attiva solo parte dei parametri per ogni input.
95
Modello Generativo
96
Sistema AI che crea nuovi contenuti.
97
Modello Multimodale
98
Modello capace di elaborare testo, immagini o audio.
99
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// ─── N ────────────────────────────────────────────────────────
101
Neural Network(Rete Neurale)
102
Sistema computazionale ispirato ai neuroni biologici.
103
NLP(Natural Language Processing)
104
Campo AI dedicato al linguaggio naturale.
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106
// ─── O ────────────────────────────────────────────────────────
107
Open Source AI
108
Modelli AI con codice o pesi pubblicamente disponibili.
109
Overfitting
110
Quando il modello impara troppo i dati di training.
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// ─── P ────────────────────────────────────────────────────────
113
Parametro(Parameter)
114
Valore numerico interno ottimizzato durante l'addestramento.
115
Prompt
116
Istruzione fornita al modello per generare output.
117
Prompt Engineering
118
Tecnica per progettare prompt efficaci.
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120
// ─── Q ────────────────────────────────────────────────────────
121
Quantizzazione(Quantization)
122
Riduzione della precisione numerica per migliorare efficienza.
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// ─── R ────────────────────────────────────────────────────────
125
RAG(Retrieval-Augmented Generation)
126
Tecnica che combina recupero informazioni e generazione.
127
Reinforcement Learning(Apprendimento per Rinforzo)
128
Apprendimento tramite ricompense e penalità.
129
RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)
130
Allineamento del modello tramite feedback umano.
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// ─── S ────────────────────────────────────────────────────────
133
Semantic Search(Ricerca Semantica)
134
Ricerca basata sul significato e non solo sulle parole.
135
Stable Diffusion
136
Modello generativo open per creare immagini.
137
Synthetic Data(Dati Sintetici)
138
Dati artificiali generati da modelli AI.
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140
// ─── T ────────────────────────────────────────────────────────
141
Temperature
142
Parametro che controlla creatività e casualità dell'output.
143
Token
144
Unità minima di testo elaborata dal modello.
145
Tokenizer
146
Sistema che converte il testo in token numerici.
147
Transformer
148
Architettura neurale moderna basata su attention.
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150
// ─── V ────────────────────────────────────────────────────────
151
Vector Database(Database Vettoriale)
152
Database ottimizzato per memorizzare embedding.
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// ─── Z ────────────────────────────────────────────────────────
155
Zero-Shot
156
Capacità di svolgere un compito senza esempi.
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