Il Fine-Tuning dei modelli di intelligenza artificiale rappresenta una delle direttrici più rilevanti nello sviluppo di applicazioni capaci di adattarsi a compiti specifici. L’argomento è stato approfondito da Nancy Paviglianiti, Manager Data Scientist di Data Reply, durante l’Artificial Intelligence Talk organizzato dall’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano. Al centro della presentazione, il legame tra la personalizzazione dei modelli e la qualità dei dati AI, condizione indispensabile per ottenere benefici concreti in termini di accuratezza, efficienza e controllo dei costi.
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Perché il Fine-Tuning cambia le regole del gioco
Secondo Paviglianiti, il Fine-Tuning consente di rendere i modelli «altamente specializzati su determinati task e compiti», migliorando in maniera significativa le performance rispetto alle versioni generiche. La studiosa ha individuato tre elementi chiave: la possibilità di aumentare l’accuracy, la capacità di addestrare i modelli in profondità su un determinato contesto e la flessibilità nella gestione dei costi. In altre parole, il Fine-Tuning diventa un modo per adattare la potenza dei modelli linguistici alle necessità di un settore verticale, riducendo lo spreco di risorse e massimizzando l’efficacia.
I principali task: sintesi, classificazione e Q&A
L’applicazione pratica di questa tecnica si concentra soprattutto su tre ambiti. Il primo è quello del summary, dove a partire da un testo di input il modello deve restituire un testo riassuntivo. Il secondo riguarda la classificazione di dati non strutturati, come i testi, in categorie prestabilite. Infine, il Fine-Tuning trova un campo di applicazione cruciale nei sistemi di domanda e risposta (Q&A), che si concretizzano nei chatbot o negli assistenti virtuali. In ognuno di questi casi, ha spiegato Paviglianiti, diventa essenziale garantire un controllo rigoroso sulla qualità dei dati AI impiegati per addestrare i modelli.
La strategia di Data Quality: Preparation, Validation e Compliance
Per affrontare questa sfida, Data Reply ha definito una strategia articolata in tre passaggi. Il primo è la Preparation, che include la raccolta dei dati da fonti eterogenee, la loro omogeneizzazione in un formato unico e le operazioni di pulizia, volte a eliminare duplicati, errori o valori mancanti.
Il secondo pilastro è la Data Validation, considerata il cuore dell’intero processo. Qui vengono misurati tre aspetti: completezza, consistenza semantica e struttura. Ogni dataset viene quindi valutato e corredato da specifici indici di qualità, capaci di restituire un quadro oggettivo della sua affidabilità.
Infine, la fase di Compliance ha la funzione di garantire che i dati rispettino non solo criteri tecnici, ma anche normative etiche e di trasparenza, aspetti sempre più centrali nel dibattito sull’intelligenza artificiale.
Completezza: quando i dati non bastano
La prima dimensione della Data Validation è la completezza. Paviglianiti ha spiegato come, nei dataset per la classificazione, possano emergere etichette mancanti o, nei task di Q&A, coppie di domanda e risposta incomplete. Per affrontare tali lacune, è possibile ricorrere al supporto dei Large Language Models (LLM), che consentono di integrare i dati e di raggiungere un livello più alto di integrità. Al termine di questa fase, viene attribuito un indice di completezza che misura il grado di copertura delle informazioni.
Consistenza semantica: il dataset deve essere coerente
Un secondo livello di controllo è quello della consistenza semantica, che verifica l’omogeneità del dataset dal punto di vista del significato. Per rilevare eventuali anomalie si ricorre a tecniche di anomaly detection. Gli outlier individuati possono essere analizzati manualmente o nuovamente con il supporto degli LLM. Anche in questo caso, il processo si conclude con l’assegnazione di un indice che quantifica il grado di coerenza semantica. «Meno anomalie semantiche sono presenti e più il punteggio sarà elevato», ha sottolineato Paviglianiti.
Struttura: bilanciamento e dimensione
Il terzo aspetto riguarda la struttura dei dati, che si divide in due elementi. Il primo è il bilanciamento delle classi, cruciale per la classificazione. Un dataset sbilanciato può compromettere i risultati, motivo per cui si ricorre a tecniche di data augmentation o di down sampling per riequilibrare le categorie. L’indice di bilanciamento misura la distanza tra la distribuzione effettiva delle classi e quella ideale.
Il secondo riguarda la dimensione del dataset, che deve essere proporzionata al modello utilizzato per il Fine-Tuning. Per modelli di dimensioni maggiori è necessario un volume di dati più ampio, pena il rischio di risultati poco affidabili. Anche qui, la data augmentation diventa uno strumento utile per raggiungere le soglie raccomandate.
Come si misura la qualità dei dati AI
Tutti questi indicatori confluiscono in uno score finale, diverso a seconda del task. Nei casi di sintesi, il punteggio si basa su dimensione e consistenza semantica. Per la classificazione, invece, si calcola la media tra tutti gli indici, mentre nel Q&A si considerano completezza, dimensione e consistenza. È un metodo che permette di collegare in modo diretto la qualità dei dati AI alle performance dei modelli, fornendo parametri concreti per misurarne l’efficacia.
Impatti concreti del Fine-Tuning
I risultati presentati da Paviglianiti mostrano che il Fine-Tuning, se realizzato su dataset di qualità, può portare a un incremento delle performance compreso tra il 5% e il 15%. Si tratta di un margine rilevante, soprattutto se si considera che viene raggiunto non grazie a modifiche strutturali dei modelli, ma attraverso una più accurata gestione dei dati.
Un tema centrale è quello del tradeoff tra accuratezza e generalità. A chi ha chiesto se il Fine-Tuning possa introdurre un bias o una perdita di generalità rispetto ai modelli originari, Paviglianiti ha risposto che si tratta di una questione di equilibrio: «Il Fine-Tuning è utile principalmente quando ci si vuole concentrare su un task specifico». In settori specialistici, come la geologia, la personalizzazione ha dimostrato di produrre benefici significativi, senza compromettere l’affidabilità del modello.
Etica e compliance come garanzia di affidabilità
Un ultimo elemento sottolineato nella presentazione riguarda la compliance. La qualità dei dati AI non si limita infatti a parametri tecnici, ma deve garantire trasparenza e rispetto delle norme etiche. Per Data Reply, questo passaggio non rappresenta un vincolo burocratico, ma un requisito necessario per sviluppare modelli realmente affidabili e utilizzabili in applicazioni critiche.
