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# Foundation Model

Un modello di base (foundation model) è un grande modello di IA pre-addestrato su enormi quantità di dati non strutturati, che funge da base universale per un'ampia gamma di compiti a valle. Il termine è stato coniato dalla Stanford University nel 2021 per descrivere modelli come GPT-4, Claude e Gemini, che sviluppano capacità emergenti grazie alla scala — abilità non esplicitamente addestrate, ma che nascono dal solo volume dei dati di addestramento e dalle dimensioni del modello. I modelli di base vengono di norma addestrati una sola volta, a un costo computazionale enorme, e possono poi essere adattati a casi d'uso specifici tramite fine-tuning, prompt engineering o generazione aumentata dal recupero (RAG). Costituiscono l'ossatura dei moderni assistenti di IA, dei generatori di codice, dei sistemi di riconoscimento delle immagini e delle applicazioni multimodali. La loro forza principale è la trasferibilità: un unico modello di base può alimentare l'assistenza clienti, l'analisi di documenti, lo sviluppo software e la diagnostica medica con uno sforzo di adattamento relativamente modesto.