Glossario

Hugging Face Transformers

Che cos’è Hugging Face Transformers?

Hugging Face Transformers è una libreria Python open source che rende disponibili modelli preaddestrati per testo, immagini e audio tramite un'interfaccia unica. Gli sviluppatori la usano per scaricare modelli dall'Hugging Face Hub, provarli, adattarli ai propri dati o eseguirli in locale. Dalla versione 5 la libreria punta principalmente su PyTorch (aggiornato a ottobre 2026). Esempio: un team prova un modello di analisi del sentiment con poche righe di codice.

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Termini correlati

Transformer

Il Transformer è un'architettura di rete neurale presentata nel 2017 nell'articolo scientifico «Attention Is All You Need». Il suo cuore è il meccanismo di attenzione: ogni parola viene pesata in relazione a tutte le altre parole del testo, e il calcolo si presta bene alla parallelizzazione. I Transformer sono alla base degli odierni modelli linguistici come GPT, Claude o BERT e si usano anche per immagini e audio.

Architettura
Deep learning
+1

Modello linguistico di grandi dimensioni (LLM)

Un modello linguistico di grandi dimensioni (Large Language Model, LLM) è una rete neurale addestrata su enormi quantità di testo, in grado quindi di comprendere e generare linguaggio. Funziona calcolando passo dopo passo il token successivo più probabile. Gli LLM scrivono, riassumono, traducono, rispondono a domande e generano codice; esempi noti sono Claude, GPT, Gemini e Llama. Senza accesso a fonti aggiornate conoscono solo ciò che era nei dati di addestramento.

Modelli linguistici
IA generativa
+1

PyTorch

PyTorch è un framework open source per l'apprendimento automatico e il deep learning nel linguaggio Python. È nato in Meta (allora Facebook) e dal 2022 è gestito dalla PyTorch Foundation, nell'ambito della Linux Foundation. È molto diffuso nella ricerca e nell'industria perché permette di costruire modelli in modo flessibile, addestrarli su GPU e testarli passo dopo passo; molti noti modelli linguistici e di immagini sono sviluppati con PyTorch.

framework
deep learning
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Fine-tuning (affinamento)

Il fine-tuning consiste nell’addestrare ulteriormente un modello di IA già preaddestrato con dati aggiuntivi, di solito specifici per un compito. Si modificano i pesi interni affinché il modello gestisca in modo più affidabile, ad esempio, uno stile di scrittura, un lessico specialistico o un formato di output. Richiede dati di esempio ben preparati, potenza di calcolo e test. Per molte applicazioni bastano istruzioni ben scritte e conoscenze collegate, più facili da modificare.

Addestramento
Personalizzazione
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