Cosa succede se il tuo modello linguistico è molto più intelligente di quanto sembri — ma non lo stai usando nel modo giusto? È questa la domanda che guida il lavoro di Karan e Du nel loro studio del 2025, Reasoning with Sampling . Il risultato è una proposta tanto sottile quanto potenzialmente dirompente: modificando la strategia di campionamento durante l’inferenza , si può ottenere un miglioramento significativo nella capacità di ragionamento di un modello linguistico base — senza toccare l’addestramento. Nel mondo dei grandi modelli linguistici (LLM), dove ogni punto percentuale di accuratezza costa milioni in compute, questa possibilità suona come un invito all’ottimizzazione intelligente: spremere di più da ciò che già abbiamo, senza inseguire l’ennesimo fine‑tuning. Il modello base non è stupido: lo stai solo interrogando male Tradizionalmente, l’inferenza nei modelli linguistici segue strategie di campionamento relativamente semplici: top‑k , nucleus sampling , temperatu...
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