Nel 2025, il mondo dell’intelligenza artificiale si è evoluto molto rispetto a pochi anni fa. Se fino al 2023 si parlava quasi esclusivamente di LLM come ChatGPT, oggi la scena è dominata da modelli specializzati che svolgono compiti precisi. Questa distinzione diventa fondamentale per chi lavora con AI, perché capire quale modello usare può fare la differenza in termini di risultati e costi.
Large language model: il motore dietro chatbot e generazione testi
I large language model sono ancora i protagonisti più noti dell’intelligenza artificiale linguistica. Sono addestrati su enormi quantità di testo e funzionano prevedendo parola dopo parola, riuscendo così a generare contenuti scritti o conversazioni complesse. Modelli come ChatGPT, Claude o Gemini appartengono a questa categoria.
Questi modelli trovano applicazione nella creazione automatica di testi per articoli o post, nell’assistenza alla programmazione con suggerimenti sul codice e nei chatbot usati nel customer service per rispondere alle domande degli utenti. Servono anche alla traduzione automatica e al supporto didattico.
Non mancano però limiti importanti: gli LLM possono produrre informazioni errate o inventate senza accorgersene; inoltre richiedono molta potenza computazionale durante l’uso; infine non comprendono davvero il significato delle parole ma solo le correlazioni statistiche tra esse.
Latent consistency model: immagini veloci anche su dispositivi mobili
I latent consistency model rappresentano un’evoluzione dei sistemi basati sulla diffusione per la generazione d’immagini digitali. Sono ottimizzati per creare immagini in modo rapido consumando poche risorse computazionali, cosa che li rende adatti all’utilizzo su smartphone, smartwatch ed altri dispositivi edge con capacità limitate.
Grazie agli LCM è possibile applicare filtri AI direttamente sul dispositivo senza passare dal cloud oppure migliorare istantaneamente la qualità visiva attraverso smart camera integrate in AR/VR. Questo consente esperienze fluide anche in contesti dove la connessione internet può essere assente o lenta.
Il valore degli LCM cresce insieme all’espansione dell’edge computing perché garantiscono prestazioni elevate mantenendo basso l’impatto energetico sui device portatili indossabili come occhiali intelligenti o orologi smart.
Language action model: dall’elaborazione del linguaggio all’esecuzione pratica
I language action model vanno oltre la semplice comprensione del testo combinando memoria interna, pianificazione intelligente e capacità di agire direttamente su strumenti digitali tramite API o interfacce dedicate. Non si limitano a dare suggerimenti ma eseguono azioni concrete come prenotare viaggi oppure gestire flussi lavorativi complessi.
Un esempio pratico è chiedere all’AI un itinerario completo: mentre un LLM propone opzioni testuali possibili; un LAM confronta prezzi reali online, prenota voli ed hotel creando promemoria personalizzati senza bisogno d’intervento umano diretto durante tutto il processo.
Questa integrazione rende i LAM particolarmente utili in ambito business dove serve coordinare operazioni multiple velocemente mantenendo controllo preciso sulle attività svolte dall’intelligenza artificiale stessa.
Mixture of experts: efficienza grazie ai “moduli” specializzati attivati quando servono
I mixture of experts sono strutture formate da tanti piccoli moduli “esperti”, ognuno dedicato ad una specifica funzione o dominio tematico diverso dal resto del modello principale. Solo alcuni esperti vengono attivati secondo necessità permettendo quindi una gestione efficiente delle risorse computazionali pur mantenendo dimensione complessiva grande e potente del sistema AI generale.
Questi sistemi trovano spazio soprattutto nei progetti molto estesi dove occorre coprire più lingue contemporaneamente oppure integrare competenze settoriali molto diverse fra loro come medicina legale finanziaria eccetera…
La forza dei MoE sta nel ridurre sprechi elaborativi inutilizzando componenti non rilevanti alla singola richiesta ricevuta dall’utente finale garantendo così scalabilità modulare senza appesantire l’esperienza d’impiego quotidiano della tecnologia AI coinvolta.
Vision language model: intelligenza multimodale tra testo e immagine
I vision language model integrano dati visivi con input testuali nello stesso spazio semantico consentendo analisi incrociate tra immagini parole frasi. Grazie ai VLM nascono assistenti capaci di comprendere foto, video, descrizioni verbali simultaneamente offrendo risposte contestualizzate precise.
Modelli multimodali famosi come GPT-4o, Gemini appartengono a questa categoria. Possono riconoscere oggetti nelle fotografie, spiegare dettagli presenti nell’immagine oppure aiutarti nella realtà aumentata fornendoti informazioni vocalmente mentre osservi qualcosa.
Un caso tipico riguarda caricare una foto danneggiata dello schermo dello smartphone chiedendone lo stato effettivo: il VLM valuta pixel colore forma restituendoti indicazioni affidabili sull’usabilità residua del dispositivo mostrato.
Small language model: intelligenze compatte pensate per girare ovunque offline
Gli small language models , versioni ridotte degli LLM classici, sono progettati appositamente per funzionare localmente su hardware poco potente tipo smartphone, smart TV, dispositivi IoT. Consentono elaborazioni linguistiche rapide evitando invii dati verso server esterni salvaguardando privacy personale.
Essenzialmente questi modelli permettono assistenti vocali e consigli automatici in ambienti a bassa potenza energetica quali IDE browser integrandosi perfettamente nelle routine quotidiane tecnologiche senza rallentamenti evidenti nemmeno offline.
Questo approccio diventa cruciale laddove connessioni e sicurezza informatica rappresentino vincoli stringenti impediscano streaming continuo verso cloud remoto rendendoli preferibili rispetto ai grandi fratelloni basati sui data center centralizzati.
Masked language model: comprensione profonda grazie alle predizioni bidirezionali
Masked Language Model , esempio noto BERT sviluppato anni fa ma ancora centrale oggi funziona mascherando parti testuali casualmente presenti facendo predizioni tenedo conto sia del contesto precedente che successivo al termine nascosto. Questo metodo bidirezionale migliora sensibilmente interpretazione semantica rispetto agli approcci mono direzionali tipici dei grandi linguaggi autoregressivi tradizionali tipo GPT classici.
Sono fondamentali dentro motori ricerca avanzati, classificatori automatici di testi, estrattori entità nominative, database vettoriali: permettono recupero informazioni mirato, analisi semantiche accurate indispensabili soprattutto quando serve precisione estrema sul significato reale dietro le parole scritte dalle persone umane.
Pur essendoci alternative emergenti la loro presenza resta tuttora imprescindibile negli scenari professionali dove approfondita comprensione contestuale fa davvero differenza concreta nelle applicazioni finalizzate e scientifiche, commerciali, produttive.
Segment anything model: segmentazione precisa degli oggetti indipendentemente dal contesto
Segment Anything Model , creato da Meta, rappresenta uno strumento chiave nell’ambito della visione computerizzata capace isolare dettagliatamente qualsiasi elemento presente dentro un’immagine anche mai incontrato prima. Addestramento specifico model based zero-shot learning permette riconoscimento pixel-accuratissimo in tempo reale interagibile via interfacce dirette.
SAM trova impiego pratico nella diagnostica medica specializzata, realtà aumentata, robotica, riprese video, editing fotografico, contenuti multimediali avanzati dove serve individuazione precisa elementi visuali senza dover riaddestrare regole rigide ogni volta cambi soggetto.
L’efficacia tecnica combinata alla versatilità lo rende uno strumento sempre più diffuso fra operatori settoriali e gli sviluppatori software impegnati a migliorare lavori con immagini complesse.
