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Iperparametro

Hyperparameter

Un iperparametro è un valore di configurazione di un modello o del suo processo di addestramento che viene scelto prima di iniziare l'addestramento e che non viene modificato automaticamente dall'algoritmo di apprendimento, a differenza dei parametri veri e propri, come i pesi, che vengono aggiornati progressivamente sui dati. Esempi tipici sono il numero di strati, la dimensione degli strati nascosti, il tasso di apprendimento, la dimensione del batch e il numero di epoche.

Definizione

Come funziona

La scelta degli iperparametri influenza in modo diretto sia la qualità finale del modello sia il costo computazionale dell'addestramento: valori troppo aggressivi possono rendere l'addestramento instabile, valori troppo conservativi possono rendere l'apprendimento lentissimo o insufficiente. Trovare la combinazione migliore richiede spesso di addestrare più volte varianti dello stesso modello confrontando i risultati, un processo chiamato ricerca degli iperparametri.

Applicazioni

È una pratica presente in ogni fase dello sviluppo di modelli di intelligenza artificiale, dai piccoli classificatori ai grandi modelli linguistici, dove decisioni come il tasso di apprendimento iniziale o la strategia di riduzione progressiva possono determinare se un addestramento da milioni di dollari converge correttamente o fallisce.

Storia ed etimologia

Il prefisso "iper" indica che questi valori si collocano a un livello superiore rispetto ai parametri del modello stesso: mentre i parametri vengono appresi dai dati, gli iperparametri governano il modo in cui quell'apprendimento avviene e per questo vengono decisi a priori da chi progetta o addestra il modello.

Termini correlati

• Tasso di apprendimento
• Parametri (Parameters)
• Epoca
• Ottimizzatore Adam
• Batch Processing

Altri termini in Fondamenti AI

• LLM (Large Language Model)
• Token
• Context Window
• Temperature
• Allucinazione (AI Hallucination)
• Fine-tuning
• RAG (Retrieval Augmented Generation)
• Embedding

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