Architettura Transformer

Llama‑2 è costruito su una rete Transformer a 7 o 13 miliardi di parametri. La sua struttura pre‑addestrata permette un rapido fine‑tuning su domini specifici, come il marketing digitale.

Il modello utilizza tokenizzazione Byte‑Pair Encoding (BPE), che riduce la dimensione del vocabolario senza sacrificare la qualità delle predizioni linguistiche.

Fine‑tuning e personalizzazione

  • Caricamento di dataset aziendali per adattare il modello al tono comunicativo.
  • Regolazione dei parametri di temperatura e top‑k per controllare la creatività delle risposte.

Grazie a queste tecniche, Llama‑2 può essere integrato nei chatbot, negli editor automatici e nelle piattaforme di content marketing.