| Vitruvian-1 software | |
|---|---|
| Genere | Modello di linguaggio (non in lista) |
| Sviluppatore | ASC27 |
| Ultima versione | 1.0 (beta) (17 febbraio 2025) |
| Sistema operativo | Multipiattaforma |
| Licenza | (licenza non libera) |
| Lingua | Multilingua |
| Sito web | vitruvian.asc27.com |
Vitruvian-1 è una famiglia di modelli di linguaggio di grandi dimensioni (Large Language Models, LLM) sviluppata in Italia da ASC27 a partire dal 2024. Il progetto nasce con l'obiettivo di creare un modello di intelligenza artificiale in grado di eseguire compiti di ragionamento avanzato ("reasoning") in ambiti tecnico-scientifici, con particolare attenzione alla lingua italiana e al rispetto della sovranità dei dati.
Storia
[modifica | modifica wikitesto]ASC27 è una startup innovativa fondata a Roma nel 2020 durante il periodo di lockdown a causa della pandemia di COVID-19.[1] Attiva nei campi della cybersicurezza e dell'IA, nel 2023 è stata selezionata per la World Artificial Intelligence Conference.[2]
Nel febbraio 2025 l'azienda ha annunciato il rilascio pubblico della prima versione beta di Vitruvian-1, definendolo il primo LLM di grandi dimensioni interamente sviluppato in Italia.[3] Il nome scelto non è casuale, infatti, è un riferimento all'Uomo vitruviano di Leonardo da Vinci, simbolo dell'armonia tra arte, proporzione e scienza, in linea con la filosofia progettuale del modello.[4]
Funzionamento
[modifica | modifica wikitesto]Architettura e addestramento
[modifica | modifica wikitesto]Secondo il Technical Report pubblicato da ASC27 (10 febbraio 2025), Vitruvian-1 è un modello decoder-only basato su architettura transformer e conta circa 14 miliardi di parametri.[5] L'addestramento è stato condotto in tre fasi principali:[6]
- Pre-addestramento continuo (continued pre-training): che comprendeva un corpus multilingue di circa 120 miliardi di token,
- Fine-tuning supervisionato (supervised fine-tuning): su dati di tipo chain-of-thought distillati e diversificati,
- Apprendimento rinforzato (reinforcement learning): funzioni di ricompensa multiple e una "cosine reward" per ottimizzare le catene logiche.
| Aspetto | Innovazione | Implicazione |
|---|---|---|
| Data-Centric Training | La qualità delle traduzioni è valutata da un modello dedicato, non affidata solo all'API DeepL | Riduzione del rumore nei dati e maggiore stabilità |
| Distillazione + Diversificazione CoT | Il modello apprende da altri modelli migliori per generare nuovi problemi | Si rafforza la capacità di ragionare oltre il dataset originale |
| Apprendimento rinforzato con penalità sulla lunghezza del ragionamento | Ricompensa correttezza ed essenzialità | Si evita che il modello ragioni a vuoto e in modo troppo lungo |
L'approccio è descritto come "data-centric", privilegiando la qualità e la varietà dei dati di ragionamento rispetto alla sola dimensione del modello. Il modello, quindi, non prende tutto il dataset, ma seleziona attivamente solo il testo di qualità, fondando il training su data selection intelligente, cioè data-centric training.
In merito alla "distillazione" e "diversificazione", Vitruvian si basa su DeepSeek-R1 (apprendimento da un modello più forte) per distillare le sue capacità e porsi nuove domande dove ha difficoltà, così da migliorare progressivamente.
Prestazioni
[modifica | modifica wikitesto]Nel report tecnico e in un'intervista su Fortune Italia, Vitruvian-1 ha ottenuto risultati preliminari di MATH = 95,5 e MMLU = 90,2, posizionandosi tra i modelli con le migliori capacità di ragionamento passo-per-passo nella sua fascia di dimensioni.[7]
Caratteristiche
[modifica | modifica wikitesto]- Multilingue: con focus sulla lingua italiana e domini tecnici (fisica, matematica, diritto, medicina, economia).
- Ragionamento avanzato: grazie all'uso estensivo di catene di pensiero ("chain-of-thought").
- Modalità di sviluppo flessibile: cloud privato o on-premise, con documentazione per DPIA e GDPR.
- Supporto a modalità di generazione con recupero di informazioni (Retrieval-Augmented Generation).
Versioni ed evoluzioni
[modifica | modifica wikitesto]I modelli elencati nel sito ufficiale sono:[8]
| Versione | Data di Creazione | Data di rilascio | Velocità | Descrizione |
|---|---|---|---|---|
| Scientist | 2025 | 2025[9] | Veloce | Ottimo per risoluzione di problemi tecnici e nell'ambito scientifico. Segue logica e tecnica |
| Alchemist | Non ancora disponibile | Lenta | Si basa sul ragionamento astratto e sistematico | |
| Smart | 2025 | Molto veloce | Ottimizzato per dialoghi brevi e per l'uso giornaliero. Valutato con il benchmark italiano ITALIC, sviluppato da CRISP-Università Milano-Bicocca[10] | |
| Neo | Non ancora disponibile | Velocissima | Lavora su contenuti di massa nel breve tempo in modo diretto | |
| Explainer | 2025[9] | Moderata | Per contenuti politici, lunghi e report | |
| Coder | Non ancora disponibile | Veloce | Rivolto all'ambito informatico | |
| Researcher | Lenta-moderata | Utile per sintesi, analisi e recensioni |
Accoglienza e controverse
[modifica | modifica wikitesto]La prima public beta è stata aperta il 17 febbraio 2025, con accesso su invito. ASC27 ha annunciato piani per una famiglia di modelli Vitruvian-1.5 in più taglie (M, L, XXL) e versioni ottimizzate per usi specifici, tra cui Vitruvian Smart.[11] Il lancio di Vitruvian-1 ha ricevuto ampia copertura da parte della stampa tecnologica italiana, come Wired, Fortune Italia e Mark Up, che ne hanno sottolineato la portata simbolica come progetto prodotto interamente in Italia nel settore dell'intelligenza artificiale.[12][13]
Alcuni commentatori e analisti su LinkedIn e community tecniche hanno, invece, sollevato perplessità riguardo alla trasparenza tecnica e alla scelta di comunicare benchmark non verificabili indipendentemente.[14]
Note
[modifica | modifica wikitesto]- ^ ASC27, AI e cybersecurity, su Lazio Innova, 2023.
- ^ ASC27 rappresenta l’Italia alla WAIC 2023, su Made in Italy Community, 2023.
- ^ Vitruvian – Official Landing Page, su ASC27, 17 febbraio 2025.
- ^ (EN) 10 Things to Know About Vitruvian, the Italian IA, su Evidence Network, 22 febbraio 2025.
- ^ (EN) Vitruvian-1: The Comprehensive Guide to ASC27’s Revolutionary Language Model, su Callin.io, 2025.
- ^ (EN) Vitruvian-1 Technical Report, Rev. 1 (PDF), su ASC27, 10 febbraio 2025.
- ^ Vitruvian-1, l’AI “made in Italy” che punta al reasoning, su Fortune Italia, 10 febbraio 2025.
- ^ (EN) Models, su vitruvian.asc27.com. URL consultato il 7 novembre 2025.
- ^ a b Poi ritirata al pubblico
- ^ Vitruvian Smart, il modello italiano per il reasoning, su Key4biz, giugno 2025.
- ^ Vitruvian-1.5, la roadmap del modello italiano, su AI Notizie, 1º marzo 2025.
- ^ Cos’è Vitruvian-1, l’AI italiana di ASC27, su Wired Italia, 10 febbraio 2025.
- ^ AI generativa, l’Italia ci prova con Vitruvian, su Mark Up, 7 febbraio 2025.
- ^ P. Angiolini, Vitruvian-1: Made in Italy AI Revolution or Just Marketing?, su LinkedIn, 12 febbraio 2025.