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model collapse

Più dati, meno conoscenza: il paradosso dell’AI che impara da sé

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I modelli addestrati sui contenuti prodotti da altri modelli possono perdere gli esempi rari e amplificare gli errori. Gli studi sul model collapse mostrano perché dati originali, provenienza delle fonti, benchmark indipendenti e controlli sui casi meno frequenti restano decisivi per lo sviluppo dell’AI

Pubblicato il 13 nov 2026
Eliana Illiano

Itconsulting

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Nel 2024 un gruppo di ricercatori ha provato a far imparare un modello linguistico dai testi prodotti da una versione precedente dello stesso sistema. Non hanno utilizzato uno dei grandi modelli commerciali oggi più conosciuti, ma OPT-125M, un modello da 125 milioni di parametri sviluppato da Meta. Il materiale di partenza era WikiText-2, un dataset composto da testi di Wikipedia.

@RIPRODUZIONE RISERVATA

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Eliana Illiano
Itconsulting

Eliana Illiano è un’informatica interessata allo sviluppo software, allo sviluppo web, alla cybersecurity e alla gestione dei contenuti digitali. Si occupa di supportare progetti online curando gli aspetti tecnici, l’organizzazione delle informazioni e la qualità dell’esperienza utente.

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