La maggior parte dei modelli di intelligenza artificiale disponibili sul mercato nasce da un pre-addestramento effettuato su enormi quantità di dati generici. Questi modelli pre-addestrati – detti anche foundation model – possiedono conoscenze e capacità linguistiche molto ampie ma di natura generica. Il fine-tuning è il processo che consente alle aziende di prendere uno di questi modelli generici e affinarlo sui propri dati specifici e obiettivi aziendali.
In pratica, tramite il fine-tuning si continua l’addestramento del modello già esistente su un dataset mirato (ad esempio documentazione aziendale, conversazioni di supporto clienti, codice software proprietario), così da specializzarlo. Questo processo è essenziale per ottenere un modello AI su misura per il proprio business: un sistema capace di comprendere meglio il contesto operativo dell’azienda, utilizzare la terminologia del settore e adottare il tono di voce desiderato nel generare risposte.
Dal punto di vista pratico, un modello fine-tunato su dati aziendali offre risposte più pertinenti ed efficaci rispetto a un modello generico.
Il fine-tuning è diventato uno strumento fondamentale per personalizzare i modelli AI in ambito aziendale, perché permette di colmare il divario tra ciò che un modello “di base” sa e ciò che effettivamente serve al caso d’uso specifico di un’organizzazione.
Indice degli argomenti:
Differenza tra pre-addestramento e affinamento specifico del modello
È importante distinguere il pre-addestramento iniziale di un modello dall’affinamento (fine-tuning) specifico successivo.
Il pre-addestramento (pre-training) è la fase in cui il modello viene addestrato da zero su un vastissimo corpus di dati eterogenei (ad esempio tutto Wikipedia, libri, articoli, codice pubblico, ecc.), spesso con metodi di apprendimento non supervisionato. Questo richiede ingenti risorse computazionali (GPU, TPU) e tempo: i modelli di grandi dimensioni vengono addestrati per settimane o mesi da player come OpenAI, Google, Meta o Hugging Face. Il risultato del pre-addestramento è un modello generale, capace di parlare in linguaggio naturale e risolvere compiti di base, ma non ottimizzato per uno specifico dominio.
L’affinamento tramite fine-tuning, invece, interviene su un modello già pre-addestrato per specializzarlo in un compito o dominio particolare.
Si utilizza un set di dati più ridotto e mirato, tipicamente composto da esempi rilevanti per l’attività aziendale (ad esempio ticket di assistenza, documenti tecnici del settore, trascrizioni di conversazioni, ecc.). Durante il fine-tuning, i parametri del modello vengono aggiustati leggermente: il modello “impara” dalle nuove informazioni senza stravolgere quanto appreso in precedenza, adattando le proprie risposte al contesto desiderato.
A differenza del pre-addestramento, che è costoso e generico, il fine-tuning richiede meno dati e risorse e punta ad ottimizzare le prestazioni del modello in un ambito ristretto. In altre parole, se il pre-addestramento è l’equivalente di dare al modello un’educazione generale, il fine-tuning è come un corso di specializzazione o training on the job focalizzato sul ruolo che il modello dovrà svolgere nell’organizzazione.
Per le aziende, comprendere questa differenza significa riconoscere che non è necessario (né conveniente) addestrare modelli da zero: è molto meglio partire da modelli pre-addestrati disponibili e concentrarsi sul personalizzarli tramite fine-tuning. Così si sfrutta la conoscenza generale già presente nel modello aggiungendovi il know-how specifico dell’azienda, ottenendo un sistema intelligente allineato sia sul piano dei contenuti sia su quello dello stile comunicativo.
Quando scegliere il fine-tuning rispetto alla retrieval augmented generation
Oltre al fine-tuning, un altro approccio per personalizzare le risposte di un modello AI è la retrieval augmented generation (RAG), ovvero la generazione supportata dal recupero di informazioni. In un sistema RAG, il modello linguistico attinge a un archivio di conoscenze esterno (documenti aziendali, database, pagine web) ogni volta che deve rispondere. Invece di incorporare tutte le informazioni nei propri pesi, il modello le recupera dal knowledge base al momento e le inserisce nel prompt prima di generare la risposta.
In questo modo non si alterano i parametri del modello: l‘LLM rimane generico, ma le sue risposte sono arricchite da contenuti freschi e pertinenti presi all’istante.
Quando conviene il fine-tuning e quando la RAG? La scelta dipende da vari fattori. Il fine-tuning è preferibile se l’obiettivo è plasmare il comportamento del modello in termini di stile, tono e aderenza a compiti specifici. Ad esempio, per creare un chatbot aziendale che risponda in modo coerente con la personalità del brand e segua regole conversazionali definite, il fine-tuning garantisce una consistenza elevata nelle risposte. Anche quando si dispone di un dataset aziendale ben definito e relativamente stabile (es. archivi storici di domande/risposte, dati di dominio specialistico che non cambiano di frequente), affinare il modello su quei dati permette di massimizzarne la pertinenza: il modello “interiorizza” le informazioni e diventa molto efficace nello specifico contesto.
La RAG, invece, è spesso la scelta migliore quando si ha bisogno di includere conoscenze esterne estese o in rapido aggiornamento. Se le informazioni rilevanti per rispondere alle domande degli utenti sono distribuite in molti documenti o cambiano spesso (ad esempio schede prodotto aggiornate, normative in evoluzione, notizie recenti), può risultare inefficiente (o impossibile) integrarle tutte nel modello tramite fine-tuning.
RAG, allucinazioni e tracciabilità
Con la RAG il modello rimane aggiornato perché può sempre attingere all’ultima versione dei dati: ad ogni query, cerca nel repository e utilizza i dati più freschi. Questo approccio riduce anche il rischio di allucinazioni su fatti specifici, poiché il modello basa la risposta su fonti testuali esatte piuttosto che solo sulla propria conoscenza memorizzata.
Un ulteriore vantaggio della RAG è la tracciabilità: è più facile fornire all’utente riferimenti o fonti da cui è stata tratta l’informazione, cosa che un modello fine-tunato non può fare perché “ragiona” unicamente sul proprio interno.
D’altro canto, la RAG richiede di predisporre un’infrastruttura di ricerca efficiente e di tenere conto dei limiti di lunghezza del prompt (contesto). Inoltre, ogni risposta comporta un’operazione di retrieval che può rallentare leggermente il tempo di elaborazione.
Il fine-tuning, al contrario, rende il modello autosufficiente una volta addestrato: le risposte arrivano direttamente dall’AI senza dipendere da fonti esterne, il che può essere più efficiente a runtime e garantire uno stile uniforme in ogni output.
In molti scenari, fine-tuning e RAG non si escludono a vicenda ma possono essere combinati in modo strategico. Ad esempio, un’azienda potrebbe fine-tunare un modello sul proprio stile comunicativo e al contempo utilizzare la RAG per inserire nelle risposte dati sempre aggiornati pescandoli da un database aziendale.
Se si deve optare per uno dei due approcci, occorre valutare attentamente la natura del problema: se si dispone di dati di addestramento di alta qualità e si vuole massimizzare la coerenza e la personalizzazione del modello, il fine-tuning è la strada giusta; se invece la priorità è avere accesso a un ampio corpus informativo in costante evoluzione, la RAG offre maggiore flessibilità.
Analisi dei costi e delle risorse computazionali necessarie
Da un punto di vista di costi e risorse tecniche, fine-tuning e RAG presentano profili differenti. Il fine-tuning di un modello di grandi dimensioni può comportare un investimento significativo in termini di calcolo: servono infrastrutture hardware adeguate (GPU o TPU ad alte prestazioni) e personale specializzato per condurre gli esperimenti di addestramento. Ad esempio, affinare completamente un modello linguistico con miliardi di parametri richiede molto tempo di calcolo e una quantità ingente di memoria.
Ci sono comunque tecniche più efficienti (come vedremo nella sezione successiva) che riducono il numero di parametri da aggiornare: approcci PEFT (Parameter-Efficient Fine Tuning) come LoRA o QLoRA permettono di effettuare fine-tuning anche su hardware relativamente modesto, limitando l’occupazione di memoria e i tempi di training. Inoltre, se ci si affida a servizi cloud di provider come OpenAI, il costo del fine-tuning viene spesso fatturato in base al volume di dati e di token elaborati durante l’addestramento.
Di contro, l’approccio RAG comporta di investire nella creazione e manutenzione di un indice di ricerca. Bisogna elaborare i documenti aziendali (ad esempio generando embedding vettoriali per ciascun testo) e archiviarli in un database ottimizzato per le query semantiche. Dal punto di vista computazionale, l’onere si sposta dal training all‘inferenza: ogni volta che il sistema deve generare una risposta, deve prima compiere operazioni di ricerca e preparare il contesto recuperato.
In termini pratici, se si utilizza un modello ospitato in cloud con fatturazione a consumo, la RAG può incrementare il numero di token inviati per ciascuna richiesta (poiché nel prompt si includono estratti di documenti), aumentando quindi il costo per query – evitando però il costo iniziale di addestramento.
Scalabilità
Un altro aspetto da considerare è la scalabilità e la manutenzione nel tempo. Un modello fine-tunato potrebbe dover essere ri-addestrato periodicamente se le conoscenze incorporate diventano obsolete o se cambiano le esigenze (ad esempio l’azienda lancia nuovi prodotti e vuole integrarli nelle risposte dell’AI).
Ciò comporta ulteriori cicli di training con i relativi costi. Al contrario, un sistema RAG può essere aggiornato in modo più semplice aggiungendo o modificando i documenti nel database senza toccare il modello di base. Naturalmente, la qualità di un sistema RAG dipende fortemente dall’aggiornamento e dalla cura del knowledge base: mantenere allineato e pulito quell’archivio ha anch’esso un costo, per esempio assicurandosi che le nuove informazioni vengano indicizzate tempestivamente e rimuovendo i documenti obsoleti.
In definitiva, il fine-tuning comporta un maggiore costo iniziale ma produce un modello veloce e autonomo nell’inferenza, mentre la RAG elimina l’addestramento a favore di un’infrastruttura di ricerca da mantenere e costi computazionali distribuiti sulle singole richieste.
La scelta va calibrata su budget, competenze tecniche e obiettivi: per un servizio ad alto volume e bassa latenza, un modello fine-tunato ottimizzato è l’ideale; se invece le informazioni da fornire cambiano spesso ed è cruciale averle sempre aggiornate, un approccio RAG risulta più indicato.
Come preparare i dati aziendali per un processo di fine-tuning efficace
Selezione e pulizia dei dataset per garantire la qualità dell’output
Il primo passo per un fine-tuning efficace è selezionare i dati giusti: non serve utilizzare l’intero archivio aziendale, anzi spesso è preferibile un dataset più piccolo ma altamente pertinente. Occorre individuare le fonti di informazione più rilevanti per i compiti attesi dal modello (ad esempio trascrizioni di conversazioni del supporto clienti, documentazione tecnica sui prodotti, esempi di report interni) e assicurarsi che questi dati siano rappresentativi degli input che il sistema dovrà gestire.
Una volta raccolto il materiale, è fondamentale svolgere un’attenta pulizia: eliminare duplicati, correggere errori e incongruenze, rimuovere informazioni fuorvianti o obsolete. Dati incoerenti o di bassa qualità rischiano di confondere il modello e di riflettersi in un output poco affidabile (garbage in, garbage out).
È utile inoltre strutturare i dati nel formato più adatto all’addestramento: ad esempio, a seconda del framework utilizzato potrebbe essere necessario organizzare il dataset in coppie di prompt e risposte (per addestrare un modello conversazionale) oppure in esempi di completamento di testo. Curare questi dettagli di pre-processing garantisce un fine-tuning più mirato e risultati finali di qualità superiore.
Gestione della privacy e della sicurezza dei dati sensibili
Durante il fine-tuning si utilizzano spesso dati interni che possono includere informazioni sensibili: dati personali di clienti, dettagli finanziari, segreti industriali o altro. È cruciale adottare misure per proteggere la privacy e la sicurezza di questi dati lungo tutto il processo. Anzitutto, bisogna valutare quali informazioni siano davvero necessarie per addestrare il modello: ove possibile è meglio anonimizzare o rimuovere i dati personali (nomi, email, numeri di telefono) e qualsiasi riferimento identificativo non indispensabile all’apprendimento.
Ad esempio, se si fine-tuna un modello sulle conversazioni del customer care, si potrebbero sostituire i nomi reali con identificativi generici.
Le aziende devono inoltre assicurarsi che l’ambiente di training sia sicuro: se l’affinamento avviene su infrastrutture cloud o tramite API esterne, è importante comprendere come verranno utilizzati i dati forniti e prevedere garanzie contrattuali di riservatezza. I dati dovrebbero essere crittografati (sia a riposo che in transito) e l’accesso riservato solo al personale autorizzato; inoltre è opportuno vincolare con accordi di riservatezza eventuali fornitori esterni coinvolti nel training.
Bisogna anche considerare che un modello fine-tunato può memorizzare esempi specifici: se viene addestrato su documenti contenenti segreti aziendali, in teoria potrebbe rivelarli nelle risposte se opportunamente stimolato. Meglio quindi evitare di includere nel dataset informazioni altamente riservate, oppure applicare tecniche di data masking (offuscamento) e generalizzazione per ridurre tale rischio.
Le principali metodologie di fine-tuning per ottimizzare le prestazioni
Nell’addestramento avanzato dei modelli AI si possono distinguere due approcci: da un lato il fine-tuning completo del modello (full fine-tuning), dall’altro le tecniche di adattamento a bassa incidenza di parametri (note come metodi PEFT, Parameter-Efficient Fine Tuning) come LoRA o QLoRA.
Full fine-tuning implica l’aggiornamento di tutti i parametri del modello durante l’affinamento. È la forma più completa di adattamento e consente di sfruttare al massimo i nuovi dati, ma comporta un costo computazionale elevatissimo (bisogna ottimizzare milioni o miliardi di pesi). Questo approccio è indicato solo se si dispone di dataset molto estesi e di risorse adeguate; diversamente aumenta il rischio di overfitting (il modello si adatta troppo ai dati di training perdendo capacità di generalizzazione) e di dimenticare parte delle conoscenze apprese in precedenza (fenomeno di catastrophic forgetting).
Per rendere il fine-tuning più efficiente, la comunità ha introdotto tecniche PEFT che aggiornano solo una piccola parte del modello, lasciando invariata la maggioranza dei parametri originali.
LoRA (Low-Rank Adaptation) è uno dei metodi PEFT più diffusi: inietta nei livelli della rete neurale alcune piccole matrici addizionali a basso rango, i cui valori vengono addestrati sul dataset specifico. In termini semplici, LoRA aggiunge al modello pochi nuovi parametri apprendibili che catturano le variazioni necessarie per il nuovo compito, senza dover modificare il resto. Ciò riduce drasticamente l’occupazione di memoria e rende possibile affinare modelli molto grandi anche con hardware limitato. Una recente evoluzione è QLoRA (Quantized LoRA), che combina LoRA con la quantizzazione a 4 bit del modello pre-addestrato: grazie alla quantizzazione, il modello di base occupa molta meno memoria, permettendo di fine-tunare modelli da decine di miliardi di parametri su una singola GPU di fascia prosumer. Nonostante l’enorme riduzione di risorse, metodi come LoRA e QLoRA riescono a ottenere prestazioni paragonabili al full fine-tuning in molti scenari pratici.
Con librerie specializzate come PEFT di Hugging Face è possibile fine-tunare modelli open-source (ad es. LLaMA-2) sui propri dati anche disponendo di hardware limitato. Anche i provider cloud (ad es. OpenAI) permettono il fine-tuning dei loro modelli gestendo tutta la complessità (un full fine-tuning “chiavi in mano”).
Al contrario, con approcci come LoRA l’affinamento può avvenire in-house su un modello open-source, mantenendo un controllo più diretto sul processo. In definitiva, la scelta tra fine-tuning completo e metodi come LoRA dipende dal contesto: se si hanno risorse computazionali adeguate e si punta al massimo delle prestazioni (o si lavora con un modello proprietario in cloud), si può optare per il full fine-tuning; se invece si vuole ottimizzare le prestazioni con costi ridotti, le soluzioni a parametri efficienti come LoRA rappresentano la strada ideale.
Casi d’uso aziendali dal servizio clienti alla generazione di codice specializzato
Le opportunità di applicare modelli linguistici personalizzati in azienda sono numerose. Grazie al fine-tuning, un modello generale può trasformarsi in uno specialista capace di svolgere compiti ben precisi con un elevato grado di accuratezza nel dominio. Di seguito alcuni esempi significativi:
- Assistente virtuale per il servizio clienti: molte aziende implementano chatbot o agenti virtuali per supportare i clienti. Un modello fine-tunato sui dati specifici del customer care (conversazioni passate, FAQ aziendali, politiche di reso, ecc.) potrà comprendere meglio le richieste degli utenti e fornire risposte più risolutive. Ad esempio, un assistente di questo tipo conoscerà a fondo prodotti e servizi dell’azienda e userà un tono coerente con il brand (formale o informale a seconda dello stile aziendale). In questo modo il servizio clienti automatizzato risponde in maniera coerente e allineata all’identità aziendale, offrendo un’esperienza utente soddisfacente.
- Generazione di codice specializzato: nel settore tech, il fine-tuning può addestrare modelli in grado di assistere gli sviluppatori. Ad esempio, un’azienda di software potrebbe affinare un modello open-source sul proprio repository di codice interno. Così l’AI impara il codice e le convenzioni interne dell’azienda. Il modello fine-tunato diventa un pair programmer specializzato: può suggerire codice conforme agli standard interni e persino generare automaticamente parti di programma che interagiscono correttamente con le API e i sistemi dell’organizzazione. Ciò accelera lo sviluppo e riduce gli errori, perché l’AI ha internalizzato le regole e i termini tecnici propri di quello specifico contesto.
Migliorare la brand voice e la precisione terminologica dei modelli
Un vantaggio trasversale che il fine-tuning offre in tutti questi casi d’uso è il miglioramento della brand voice e della precisione terminologica. Un modello generico potrebbe usare un registro linguistico non allineato all’immagine aziendale oppure confondere termini simili; dopo l’affinamento, invece, l’AI adotta il tono comunicativo desiderato e utilizza con rigore i termini specifici del settore.
Ad esempio, un’azienda farmaceutica che affina un modello sulle proprie schede tecniche otterrà un’AI che impiega esattamente la terminologia medica corretta per principi attivi e patologie. Allo stesso modo un marchio di moda, fine-tunando un modello sui propri testi creativi, avrà risposte generate con il tone-of-voice coerente al suo posizionamento (ad es. giovanile e informale, oppure improntato a lusso ed esclusività). Questa coerenza stilistica e terminologica rende le interazioni con l’AI più credibili e professionali, rafforzando la percezione positiva del brand presso utenti e stakeholder.
Come misurare il successo e le prestazioni del modello personalizzato
Dopo il fine-tuning, è fondamentale valutare quanto il modello personalizzato soddisfa i requisiti e apporta benefici concreti. La misurazione del successo dovrebbe considerare sia metriche tecniche sia indicatori di business:
- Metriche di performance tecnica: testare il modello fine-tunato su un dataset di test per quantificare l’accuratezza del suo output. Per compiti predittivi o di classificazione si possono calcolare indicatori come accuratezza, precisione, richiamo o F1-score. Nei compiti generativi la valutazione è più complessa e spesso richiede un giudizio umano sulla qualità e correttezza delle risposte prodotte dal modello.
- Impatto e feedback sul campo: monitorare l’effetto dell’AI personalizzata nei processi reali. Ad esempio, per un chatbot fine-tunato si può misurare la percentuale di richieste risolte senza intervento umano, il tempo medio di gestione e la soddisfazione degli utenti tramite survey. In generale, raccogliere feedback diretto dai fruitori (clienti o dipendenti) aiuta a verificare se il modello sta effettivamente migliorando l’esperienza utente o la produttività interna.
Definire quindi fin dall’inizio i KPI chiave attesi dal progetto di fine-tuning e monitorarli nel tempo consente di quantificare il ritorno dell’investimento. In base ai risultati, l’azienda potrà decidere se effettuare ulteriori iterazioni di affinamento sul modello per migliorarne ulteriormente le prestazioni.
