Large Language Model per Dataset Giuridici Italiani: Esperimenti con Prompting, Retrieval-Augmented Generation e Fine-Tuning

Il NLP è uno dei settori dell'intelligenza artificiale che cattura maggiore interesse al giorno d'oggi. Negli ultimi anni abbiamo assistito alla crescita esponenziale delle capacità dei modelli di linguaggio e conseguentemente della loro diffusione. L'avvento dei modelli preaddestrati ha rivoluzionato il settore consentendo una vasta gamma di applicazioni in innumerevoli contesti. Questa tesi affronta in particolare l'impiego del NLP nel dominio legale, un campo applicativo che rappresenta una della sfide maggiori per questi sistemi, essendo caratterizzato da un linguaggio molto complesso di cui è necessaria una conoscenza profonda. Lo scopo di questo elaborato è quello di sperimentare e combinare diverse strategie come il prompting, il fine-tuning, la Retrieval-Augmented Generation (RAG) per migliorare le capacità di alcuni modelli di linguaggio nell'attività di question answering.