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Softmax

La funzione softmax trasforma un insieme di punteggi numerici grezzi in una distribuzione di probabilità: valori che sommano a uno e rappresentano quanto ciascuna opzione sia probabile. Prende i logit prodotti dal modello, li amplifica esponenzialmente e li normalizza, così che il punteggio più alto diventi la probabilità maggiore ma senza azzerare del tutto le alternative. È come convertire i voti grezzi di una giuria in percentuali di preferenza chiare e confrontabili. In un modello linguistico, la softmax dell'ultimo strato indica la probabilità di ogni possibile parola successiva, guidando la scelta del token da generare.

Definizione

La softmax è ovunque nell'AI: nella classificazione per scegliere una categoria, nei meccanismi di attenzione per pesare l'importanza dei token, nella generazione di testo. È anche il punto in cui parametri come la temperatura agiscono, rendendo la distribuzione più netta o più incerta e influenzando così quanto creative o prevedibili siano le risposte del modello.

Termini correlati

• Logit
• Temperature
• Attention Mechanism
• Funzione di perdita
• Inference

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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