Un report ingegneristico dai limiti dell’addestramento locale di IA.
I grandi modelli linguistici, dall’esterno, possono apparire magici.
Questo libro rimuove quell’illusione.
Ingegnerizzare un piccolo modello linguistico di IA è un resoconto pratico e tecnicamente fondato su cosa significa progettare, addestrare, valutare e mettere in produzione un moderno modello linguistico sotto vincoli reali.
Scritto dalla prospettiva di un singolo ingegnere che lavora su hardware consumer, il libro esplora l’intero sistema dietro un modello in stile GPT — dalla tokenizzazione e architettura alla distribuzione dei dati, alle dinamiche di ottimizzazione e ai contratti di deploy.
Nel libro esplorerai:
• i limiti fisici di VRAM, throughput e lunghi cicli di addestramento
• la tokenizzazione come interfaccia strutturale, non semplice preprocessing
• come la distribuzione dei dati plasmi il comportamento più dell’architettura
• LoRA, QLoRA e l’addestramento sotto severi vincoli hardware
• pipeline di valutazione, gate di regressione e stabilità comportamentale
• la differenza tra fluidità, affidabilità e vero system design
Questo non è un tutorial né un trattato teorico.
È un report dal confine dell’ingegneria, dove le idee incontrano hardware, dati e tempo.
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