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Il fine-tuning impara la forma, non la conoscenza: cosa ci hanno insegnato quattro modelli da 1,7 a 12 miliardi di parametri
Abbiamo addestrato quattro LLM di taglia crescente sullo stesso dataset normativo verticale. La taglia non ha spostato l’accuratezza: a deciderla è quante volte un fatto si ripete nel dataset. Sotto la soglia, il modello impara lo stile delle citazioni — non il loro contenuto.