L’11 febbraio 2026, Andrej Karpathy, figura emblematica dell’intelligenza artificiale, ha realizzato un’impresa straordinaria: ricreare il cuore di un modello GPT in sole 243 righe di Python, senza fare affidamento sulle librerie abituali. Attraverso questo progetto, dimostra la semplicità sottostante delle architetture di intelligenza artificiale moderne e offre una prospettiva illuminante sui principi fondamentali che le governano.
Un approccio pedagogico e semplicistico
Andrej Karpathy si è dato come missione di rivelare la struttura di un Transformer, l’architettura su cui si basano i GPT, riducendo questa complessità all’essenziale. Utilizzando solo Python, riesce a dimostrare che la base di questi modelli può essere contenuta in un file sorprendentemente conciso. Sebbene il suo modello, di circa 4.000 parametri, non possa competere con ChatGPT in termini di prestazioni, incarna un approccio che mette in discussione l’idea che questi sistemi debbano necessariamente essere scatole nere complesse. Ciò invita gli sviluppatori e gli appassionati a riconsiderare la loro comprensione della tecnologia.
Il percorso eccezionale di Andrej Karpathy
Con una carriera che lo ha visto unirsi a OpenAI già nel 2015 e diventare direttore dell’IA presso Tesla, Andrej Karpathy è tutt’altro che uno sviluppatore ordinario. È riconosciuto per la sua capacità di semplificare l’intelligenza artificiale e tornare ai fondamentali. A differenza della maggior parte degli ingegneri che si basano su librerie avanzate come PyTorch o TensorFlow, preferisce codificare le sue soluzioni partendo da zero, dimostrando una volontà di insegnare e condividere le sue conoscenze con gli altri.
La meccanica del modello in 243 righe
Il progetto inizia con un semplice file di testo, names.txt, che compila circa 32.000 nomi, che servono come unica fonte di dati per il modello. Piuttosto che analizzare il significato delle parole, l’obiettivo risiede nella capacità di prevedere la lettera successiva basandosi sulle precedenti. Ogni lettera è associata a un numero, trasformando così il testo in una sequenza di valori numerici.
Questa conversione consente al modello di operare unicamente con cifre, il che è essenziale per i trattamenti matematici che deve effettuare.
Il meccanismo di apprendimento del modello
Al cuore del suo modello risiede il meccanismo di self-attention, che gli consente di pesare l’importanza delle lettere precedenti. Implementato grazie alla formula del Scaled Dot-Product Attention, il modello crea tre matrici per determinare quali lettere devono influenzare le successive. Imponendo la condizione di guardare solo le lettere già elaborate, Karpathy si assicura che le sue previsioni siano basate su osservazioni precedenti, il che è fondamentale nel funzionamento di tutti i sistemi di linguaggio moderni.
Apprendimento per errore: una sfida automatizzata
Quando il modello commette un errore, viene calcolata una misura dell’errore, chiamata loss. Più bassa è la probabilità attribuita alla lettera corretta, maggiore è la misura. Karpathy non utilizza gli strumenti di automazione abituali e sceglie di reimplementare il proprio motore di autograd. Questa determinazione a tornare alle basi, seguendo ogni operazione matematica, gli consente di insegnare, anzi di celebrare, la bellezza del calcolo differenziale.
Innovazione e creazione di nuovi nomi
Dopo un tempo di apprendimento sui nomi della sua lista, il modello di 243 righe genera creazioni originali. Utilizzando la logica di aggiustamento dei parametri per minimizzare l’errore, produce nomi inediti, che, sebbene generati casualmente, sembrano plausibili e realistici. Ciò dimostra non solo l’efficacia dell’algoritmo, ma anche la potenza dei principi matematici applicati al campo dell’intelligenza artificiale. Questo approccio creativo e didattico spinge a riflettere sulla natura stessa dei sistemi di IA moderni.
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