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Logit

Logits

I logit sono i punteggi numerici grezzi che un modello produce prima di trasformarli in probabilità. Sono valori senza vincoli, positivi o negativi, che esprimono quanto il modello propenda per ciascuna opzione: un logit alto indica una forte preferenza, uno basso il contrario. Sono come i voti in centesimi che un giudice assegna prima di normalizzarli in un verdetto finale: informativi, ma non ancora leggibili come probabilità. Per convertirli in percentuali confrontabili che sommano a uno si applica la funzione softmax. In un modello linguistico esiste un logit per ogni possibile token successivo del vocabolario.

Definizione

Lavorare direttamente con i logit è utile in molti contesti pratici: permette di misurare la confidenza del modello, applicare regole di filtraggio, calcolare la funzione di perdita durante l'addestramento in modo numericamente stabile e controllare la generazione. Capirli aiuta a distinguere ciò che il modello 'pensa' internamente dalla probabilità finale mostrata.

Termini correlati

• Softmax
• Funzione di perdita
• Temperature
• Token
• Inference

Altri termini in Fondamenti AI

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

Mettilo alla prova

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