I modelli linguistici sono entrati rapidamente nella vita quotidiana. Vengono utilizzati per scrivere testi, riassumere documenti, tradurre contenuti, cercare spiegazioni e confrontare prodotti o aziende. Nonostante la naturalezza delle loro risposte, però, questi sistemi non ragionano e non conoscono la realtà nello stesso modo di una persona. Il loro funzionamento si basa sull’analisi di grandi quantità di testi e sulla capacità di calcolare quale parola sia più probabile dopo quelle già presenti in una frase.

Perché è importante la visibilità nelle risposte degli LLM

La visibilità nelle risposte degli LLM sta diventando importante soprattutto nel settore B2B, dove una parte della ricerca di informazioni avviene ormai attraverso strumenti come ChatGPT, Claude e Gemini. Un potenziale cliente può chiedere quali siano i fornitori più affidabili per una determinata tecnologia e ricevere una risposta contenente pochi nomi, alcune fonti e una valutazione sintetica.

Parklab Visibility nasce per analizzare questo nuovo spazio digitale: il servizio monitora la presenza di un marchio su otto modelli attraverso domande rilevanti per il settore, interpreta i dati raccolti e individua possibili interventi.

L’analisi prende in considerazione quattro aspetti: frequenza delle apparizioni, fonti utilizzate, percezione del marchio e confronto con i concorrenti. Le azioni possono poi interessare i contenuti del sito, i dati strutturati e le pagine esterne dalle quali i sistemi ricavano informazioni.

Il modello non cerca semplicemente una risposta già pronta

Un modello linguistico non contiene un archivio ordinato di domande e risposte. Durante la fase di addestramento analizza enormi raccolte di testi e impara le relazioni statistiche esistenti tra parole, frasi, concetti e strutture linguistiche.

Il testo viene suddiviso in unità chiamate token. Un token può corrispondere a una parola intera, a una sua parte oppure a un segno di punteggiatura. Il sistema osserva le sequenze di token e prova a prevedere quale elemento dovrebbe comparire successivamente. Ogni errore viene utilizzato per modificare i parametri interni del modello, migliorandone gradualmente la capacità di previsione.

I modelli più avanzati possiedono miliardi di parametri. Questi valori numerici non conservano intere pagine come se fossero documenti archiviati, ma rappresentano le connessioni apprese durante l’addestramento. Quando viene posta una domanda, il modello genera la risposta un token alla volta, scegliendo ogni volta una continuazione coerente con la richiesta e con il testo già prodotto.

Che cosa sono i Transformer

Gran parte dei modelli linguistici moderni utilizza un’architettura chiamata Transformer. Una delle sue caratteristiche principali è il meccanismo di attenzione, grazie al quale il sistema può stabilire quali parti di una frase siano più importanti per interpretare le altre.

Se una domanda contiene diversi soggetti, date o riferimenti, il modello cerca di comprendere quali elementi siano collegati. In questo modo riesce a mantenere una certa coerenza anche all’interno di testi lunghi. Ciò non significa, però, che possieda una comprensione umana: il modello riconosce schemi linguistici molto complessi, ma non ha esperienze personali, intenzioni o consapevolezza.

Da dove arrivano le informazioni

Le informazioni apprese possono provenire da fonti differenti: pagine web accessibili pubblicamente, libri, articoli, documenti, archivi digitali, codice informatico e raccolte di testi ottenute attraverso accordi o licenze. La composizione esatta dipende dal modello e dall’azienda che lo sviluppa.

L’addestramento non garantisce che ogni informazione sia aggiornata. Se il modello non è collegato a strumenti esterni, risponde utilizzando ciò che ha appreso fino a una determinata data. Alcuni sistemi, invece, possono consultare il web, interrogare database oppure analizzare documenti forniti dall’utente. In questi casi la risposta viene costruita combinando le capacità linguistiche del modello con informazioni recuperate al momento.

Un’altra tecnica utilizzata è la generazione aumentata dal recupero, spesso indicata con la sigla RAG. Il sistema cerca prima i contenuti pertinenti in un insieme di documenti e poi li usa come contesto per elaborare la risposta. Questo metodo può aumentare la precisione e permette, quando previsto, di mostrare le fonti consultate.

Perché un modello può commettere errori

Un testo convincente non è necessariamente corretto. Il compito principale di un modello linguistico è produrre una sequenza plausibile, non verificare automaticamente ogni affermazione. Quando mancano informazioni sufficienti, il sistema potrebbe presentare come certi dati inesatti. Questi errori vengono spesso chiamati “allucinazioni”.

Per questo motivo le risposte dovrebbero essere controllate, soprattutto quando riguardano argomenti medici, legali, finanziari o tecnici. È utile chiedere le fonti, confrontare più documenti e verificare la data delle informazioni.

I modelli linguistici possono rendere più rapida la ricerca e la produzione di contenuti, ma rimangono sistemi probabilistici: potenti nel riconoscere schemi e costruire testi, meno affidabili quando vengono trattati come fonti infallibili.