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Capitolo 6

NLP: Processamento del Linguaggio Naturale

Come l'AI capisce il linguaggio umano

📌Da Testo a Numeri

  1. Tokenizzazione — spezza il testo in parole o sub-parole,
  2. Embedding — trasforma ogni token in un vettore di numeri che rappresenta il significato. Esempio: la parola "re" potrebbe essere [0.2, 0.8, -0.1, ...]. Parole simili hanno embedding simili. In una app reale servono anche fallback, validazione e gestione contesto, per mantenere alta la qualita percepita. Nota pratica: applica il concetto in un mini scenario reale prima del deploy. Takeaway: Il contesto guida la qualità: prompt e tokenizzazione fanno la differenza.

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📌Transformer e Attention

Transformer è l'architettura usata da ChatGPT. L'innovation chiave è Attention: il modello decide automaticamente quale parte del testo è importante per fare una previsione. Se leggi "Il gatto ha mangiato il pesce", Attention capisce che "gatto" è importante per il verbo "ha mangiato", non "il". Questa capacità di focus è rivoluzionaria. In una app reale servono anche fallback, validazione e gestione contesto, per mantenere alta la qualita percepita. Nota pratica: applica il concetto in un mini scenario reale prima del deploy. Takeaway: Il contesto guida la qualità: prompt e tokenizzazione fanno la differenza.

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🎯 Punti Chiave

  • •Il linguaggio deve essere convertito in numeri
  • •Attention mechanism = "cosa è importante"
  • •Transformer = base di ChatGPT e moderni LLM
  • •Context window = quante parole ricorda il modello
  • •Learning outcome: spiegare token/embedding/attention su un esempio pratico

💬 Discussione in Aula

  • •Come cambierebbe ChatGPT se non avesse Attention mechanism?
  • •Qual è il limite della context window e come potrebbe impattare la comprensione?
  • •Se due parole hanno embedding molto simili, cosa significa?

Media del Capitolo

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🎬 Video

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Spiegazione visuale del capitolo (8-12 min) con esempi pratici.

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Versione audio con casi reali, errori comuni e takeaway operativi.

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Sintesi visuale: 5 punti chiave, 1 warning, 1 mini framework.

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📄 Risorsa

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Materiale scaricabile per studio e esercitazione guidata.

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💻 Code Snippets

Tokenizzazione con HuggingFace Transformers

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Word Embeddings con Word2Vec

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🧠 Quiz del Capitolo

1. Tokenizzazione nel NLP e?

2. Attention aiuta a?

3. Embedding rappresenta?

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