{"id":125,"date":"2026-05-18T12:37:41","date_gmt":"2026-05-18T12:37:41","guid":{"rendered":"https:\/\/convly.ai\/train-custom-gpt-tutorial\/"},"modified":"2026-08-01T06:48:30","modified_gmt":"2026-08-01T06:48:30","slug":"train-custom-gpt-tutorial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/convly.ai\/it\/train-custom-gpt-tutorial\/","title":{"rendered":"Come addestrare un GPT personalizzato: guida passo passo"},"content":{"rendered":"<p>Come addestrare un GPT personalizzato: guida passo passo. In questa guida completa esploriamo tutto ci\u00f2 che devi sapere sull\u2019addestramento di un GPT personalizzato nel 2026, dai concetti fondamentali alle applicazioni pratiche e alle tendenze future.<\/p>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_85 counter-flat ez-toc-counter ez-toc-container-direction\">\n<label for=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a744b7b987bc\" class=\"ez-toc-cssicon-toggle-label\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Attiva\/Disattiva<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #000000;color:#000000\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #000000;color:#000000\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/label><input type=\"checkbox\"  id=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a744b7b987bc\"  aria-label=\"Attiva\/Disattiva\" \/><nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/train-custom-gpt-tutorial\/#Introduction_to_How_To_Train_Custom_Gpt\" >Introduzione all\u2019addestramento di un GPT personalizzato<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/train-custom-gpt-tutorial\/#What_Is_How_To_Train_Custom_Gpt\" >Che cos\u2019\u00e8 l\u2019addestramento di un GPT personalizzato?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/train-custom-gpt-tutorial\/#How_How_To_Train_Custom_Gpt_Works\" >Come funziona l\u2019addestramento di un GPT personalizzato<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/train-custom-gpt-tutorial\/#Key_Benefits_and_Applications\" >Principali vantaggi e applicazioni<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/train-custom-gpt-tutorial\/#Top_Tools_and_Platforms\" >Principali strumenti e piattaforme<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/train-custom-gpt-tutorial\/#Best_Practices\" >Best practice<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/train-custom-gpt-tutorial\/#Common_Challenges_and_Solutions\" >Sfide comuni e soluzioni<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/train-custom-gpt-tutorial\/#The_Future_of_How_To_Train_Custom_Gpt\" >Il futuro dell\u2019addestramento di un GPT personalizzato<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/train-custom-gpt-tutorial\/#Custom_GPT_vs_Fine-Tuning_vs_RAG_Pick_the_Right_Method_First\" >GPT personalizzato vs. Fine-tuning vs. RAG: scegli prima il metodo giusto<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-10\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/train-custom-gpt-tutorial\/#Related_articles\" >Articoli correlati<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Introduction_to_How_To_Train_Custom_Gpt\"><\/span>Introduzione all\u2019addestramento di un GPT personalizzato<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Il campo dell\u2019addestramento di un GPT personalizzato si \u00e8 evoluto in modo straordinario negli ultimi anni. Nel 2026, comprendere questi sviluppi \u00e8 fondamentale per chiunque operi nel settore tecnologico, aziendale o della ricerca. Questa guida offre una panoramica esaustiva dello scenario attuale, dei concetti chiave e delle applicazioni pratiche.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"What_Is_How_To_Train_Custom_Gpt\"><\/span>Che cos\u2019\u00e8 l\u2019addestramento di un GPT personalizzato?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Nella sua essenza, l\u2019addestramento di un GPT personalizzato rappresenta uno degli sviluppi pi\u00f9 importanti nei tutorial. Che tu sia un professionista esperto o un principiante, comprendere i fondamenti \u00e8 essenziale per prendere decisioni informate e rimanere competitivo.<\/p>\n<p>L\u2019importanza crescente dell\u2019addestramento di un GPT personalizzato rispecchia le tendenze pi\u00f9 ampie nell\u2019intelligenza artificiale e nella tecnologia. Organizzazioni di tutto il mondo stanno investendo massicciamente in questo ambito, e i risultati stanno trasformando settori quali la sanit\u00e0, la finanza, l\u2019istruzione e l\u2019intrattenimento.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"How_How_To_Train_Custom_Gpt_Works\"><\/span>Come funziona l\u2019addestramento di un GPT personalizzato<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Comprendere i meccanismi alla base dell\u2019addestramento di un GPT personalizzato ti aiuta a valutare in modo pi\u00f9 efficace strumenti, framework e strategie. A grandi linee, il processo prevede raccolta dati, riconoscimento di schemi e ottimizzazione iterativa.<\/p>\n<p>Le fondamenta tecniche attingono a diverse discipline, tra cui matematica, informatica e conoscenze specifiche del dominio. I concetti chiave includono:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Elaborazione e analisi dei dati<\/strong> \u2014 fondamento di qualsiasi sistema su come addestrare un GPT personalizzato<\/li>\n<li><strong>Riconoscimento di schemi<\/strong> \u2014 identificare segnali significativi in dati complessi<\/li>\n<li><strong>Addestramento e ottimizzazione dei modelli<\/strong> \u2014 migliorare progressivamente le prestazioni nel tempo<\/li>\n<li><strong>Valutazione e convalida<\/strong> \u2014 garantisce affidabilit\u00e0 e accuratezza<\/li>\n<\/ul>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Key_Benefits_and_Applications\"><\/span>Principali vantaggi e applicazioni<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Le applicazioni pratiche dell\u2019addestramento di un GPT personalizzato spaziano in numerosi settori e casi d\u2019uso. Ecco le aree pi\u00f9 impattanti in cui questa tecnologia sta facendo la differenza nel 2026:<\/p>\n<h3>Applicazioni aziendali<\/h3>\n<p>Le imprese stanno sfruttando l\u2019addestramento di un GPT personalizzato per automatizzare flussi di lavoro, ridurre i costi e migliorare il processo decisionale. Dalle startup alle aziende Fortune 500, il tasso di adozione continua ad accelerare.<\/p>\n<h3>Ricerca e sviluppo<\/h3>\n<p>In ambito accademico e industriale, l\u2019addestramento di un GPT personalizzato consente scoperte che fino a poco tempo fa erano impossibili. Scienziati e ingegneri utilizzano questi strumenti per esplorare nuove ipotesi, validare teorie e individuare schemi in dataset complessi.<\/p>\n<h3>Prodotti per consumatori<\/h3>\n<p>Applicazioni quotidiane \u2014 dai motori di raccomandazione agli assistenti vocali \u2014 dipendono fortemente da come addestrare un GPT personalizzato. I miglioramenti dell'esperienza utente sono tangibili e misurabili.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Top_Tools_and_Platforms\"><\/span>Principali strumenti e piattaforme<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>La scelta degli strumenti giusti \u00e8 fondamentale per ottenere successo nell\u2019addestramento di un GPT personalizzato. Di seguito trovi la nostra selezione dei migliori strumenti disponibili nel 2026:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>Framework open source<\/strong> \u2014 soluzioni flessibili e guidate dalla comunit\u00e0<\/li>\n<li><strong>Piattaforme cloud<\/strong> \u2014 servizi gestiti che riducono il carico operativo<\/li>\n<li><strong>Strumenti specializzati<\/strong> \u2014 progettati appositamente per specifici casi d'uso su come addestrare un GPT personalizzato<\/li>\n<\/ol>\n<p>Ciascuna opzione presenta punti di forza specifici, e la scelta migliore dipende dalle tue esigenze particolari, dal budget disponibile e dal tuo livello di competenza.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Best_Practices\"><\/span>Best practice<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Per ottenere successo nell\u2019addestramento di un GPT personalizzato \u00e8 indispensabile seguire le best practice consolidate:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Inizia definendo obiettivi chiari<\/strong> \u2014 definire in anticipo cosa significhi successo<\/li>\n<li><strong>Investi nella qualit\u00e0 dei dati<\/strong> \u2014 la qualit\u00e0 dell\u2019output dipende dalla qualit\u00e0 dell\u2019input<\/li>\n<li><strong>Itera e migliora costantemente<\/strong> \u2014 nessuna soluzione \u00e8 perfetta al primo tentativo<\/li>\n<li><strong>Monitora e manutenzione continua<\/strong> \u2014 il monitoraggio continuo delle prestazioni \u00e8 essenziale<\/li>\n<li><strong>Tieniti aggiornato<\/strong> \u2014 il settore evolve rapidamente e le migliori pratiche di ieri potrebbero gi\u00e0 essere obsolete<\/li>\n<\/ul>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Common_Challenges_and_Solutions\"><\/span>Sfide comuni e soluzioni<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Sebbene l\u2019addestramento di un GPT personalizzato offra benefici straordinari, gli operatori si trovano spesso ad affrontare diverse sfide ricorrenti. Comprendere questi ostacoli e le relative soluzioni ti permette di evitare errori comuni e ottenere risultati migliori.<\/p>\n<p>Problemi legati alla qualit\u00e0 dei dati, requisiti computazionali elevati, considerazioni etiche e complessit\u00e0 di integrazione sono alcune delle sfide pi\u00f9 frequentemente citate. Ciascuna di esse \u00e8 affrontata mediante strategie di mitigazione consolidate, ampiamente utilizzate da professionisti esperti.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_Future_of_How_To_Train_Custom_Gpt\"><\/span>Il futuro dell\u2019addestramento di un GPT personalizzato<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Guardando al futuro, l\u2019evoluzione dell\u2019addestramento di un GPT personalizzato punta verso implementazioni ancora pi\u00f9 potenti, accessibili e responsabili. Tra le principali tendenze da tenere d\u2019occhio figurano maggiore efficienza, migliorata interpretabilit\u00e0, quadri etici pi\u00f9 solidi e maggiore accessibilit\u00e0.<\/p>\n<p>La democratizzazione di come addestrare un GPT personalizzato \u2014 rendendo strumenti potenti accessibili anche a non specialisti \u2014 continua ad accelerare. Questa tendenza sta creando nuove opportunit\u00e0 di innovazione e applicazione in ogni settore.<\/p>\n<p><!--ai-enriched--><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Custom_GPT_vs_Fine-Tuning_vs_RAG_Pick_the_Right_Method_First\"><\/span>GPT personalizzato vs. Fine-tuning vs. RAG: scegli prima il metodo giusto<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Prima di scrivere una sola riga di codice, decidi <strong>quale tipo di \"GPT personalizzato\" ti serve effettivamente<\/strong>. La maggior parte delle persone che intendono \"addestrare\" un modello non ha affatto bisogno di addestramento \u2014 ha invece bisogno di uno tra tre diversi approcci, e scegliere quello sbagliato comporta sprechi di settimane. Il modello mentale pi\u00f9 semplice \u00e8 il seguente: un <strong>GPT personalizzato<\/strong> modifica ci\u00f2 che il modello sa per un compito specifico, senza alcun codice; <strong>il fine-tuning<\/strong> il <em>fine-tuning<\/em> ne modifica il <strong>RAG<\/strong> il <em>comportamento<\/em> e i fatti che pu\u00f2 recuperare.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>GPT personalizzati OpenAI (senza codice):<\/strong> Creati direttamente all'interno di ChatGPT tramite <strong>Esplora GPT &gt; Crea<\/strong>. Fornisci istruzioni, carichi file di conoscenza e attivi funzionalit\u00e0 come la ricerca sul web, la generazione di immagini o azioni personalizzate. Richiede un piano ChatGPT a pagamento ed \u00e8 possibile mantenerlo privato, condividerlo tramite link o pubblicarlo sullo Store GPT. Questo \u00e8 il punto di partenza ideale per assistenti, strumenti interni e prototipi \u2014 bastano minuti, non giorni.<\/li>\n<li><strong>Fine-tuning (tramite API):<\/strong> Utilizza il fine-tuning supervisionato quando i prompt da soli non riescono a imporre un tono, un formato o un output strutturato coerenti. Fornisci esempi di conversazioni in formato JSONL; OpenAI accetta un minimo di 10 esempi, ma consiglia di partire da circa 50 esempi ben costruiti, aumentando progressivamente il numero. Il fine-tuning riguarda il <em>problema di comportamento<\/em>comportamento<\/li>\n<li><strong>RAG (generazione con recupero aumentato):<\/strong> Collega il modello ai tuoi documenti in modo che recuperi passaggi rilevanti al momento della query. Questa \u00e8 la scelta corretta quando la tua conoscenza \u00e8 vasta, cambia spesso o richiede citazioni per motivi di conformit\u00e0. Mantiene i dati sorgente separati e aggiornabili senza necessit\u00e0 di riaddestramento.<\/li>\n<\/ul>\n<table class=\"convly-vs\">\n<tr>\n<th>Metodo<\/th>\n<th>Ideale per<\/th>\n<th>Codice necessario<\/th>\n<th>Sforzo<\/th>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>GPT personalizzato<\/td>\n<td>Assistenti specializzati e prototipi<\/td>\n<td>Nessuno<\/td>\n<td>Minuti<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Affinamento (fine-tuning)<\/td>\n<td>Stile, formato e comportamento coerenti<\/td>\n<td>Qualche<\/td>\n<td>Giorno<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>RAG<\/td>\n<td>Conoscenza ampia o in continua evoluzione, citazioni<\/td>\n<td>Moderato<\/td>\n<td>Giorni o settimane<\/td>\n<\/tr>\n<\/table>\n<p>Nella pratica, i sistemi produttivi pi\u00f9 performanti del 2026 combinano diversi metodi: <strong>il RAG controlla i fatti, il fine-tuning controlla il tono<\/strong>, mentre un GPT personalizzato o una semplice applicazione lo incapsula per l\u2019utente finale. Inizia dall\u2019opzione pi\u00f9 economica che risolve il tuo problema \u2014 un GPT personalizzato o un sistema RAG \u2014 e ricorri al fine-tuning solo dopo aver verificato che i prompt e il recupero non riescono a garantire il comportamento desiderato.<\/p>\n<h3>Devo saper programmare per creare un GPT personalizzato?<\/h3>\n<p>No. Lo strumento per la creazione di GPT personalizzati di OpenAI, integrato in ChatGPT, \u00e8 completamente privo di codice: descrivi ci\u00f2 che desideri, carichi file di riferimento e selezioni le funzionalit\u00e0 \u2014 non \u00e8 richiesta alcuna competenza di programmazione, anche se \u00e8 necessario disporre di un piano ChatGPT a pagamento. Il codice entra in gioco solo se si passa al fine-tuning tramite API o si implementa una pipeline RAG, entrambi i quali richiedono la preparazione di file dati ed effettuare chiamate API.<\/p>\n<h3>Quanti esempi servono per effettuare il fine-tuning di un modello GPT?<\/h3>\n<p>OpenAI accetta un minimo di 10 esempi di addestramento, ma tale numero raramente \u00e8 sufficiente per ottenere un reale miglioramento. Le indicazioni ufficiali di OpenAI suggeriscono di partire da circa 50 esempi ben redatti e di alta qualit\u00e0 in formato JSONL, con un miglioramento della coerenza man mano che il numero aumenta (si citano benefici nella fascia 50\u2013100). La qualit\u00e0 conta molto pi\u00f9 della quantit\u00e0 \u2014 50 esempi puliti e rappresentativi valgono molto di pi\u00f9 di centinaia di esempi rumorosi.<\/p>\n<h3>Quanto costa effettuare il fine-tuning di un modello GPT?<\/h3>\n<p>Paghi una volta per i token di addestramento e poi una tariffa per ogni token ogni volta che il modello ottimizzato viene eseguito. Per i modelli ottimizzabili attualmente supportati da OpenAI (ad esempio GPT-4.1), l\u2019addestramento costa pochi dollari per milione di token, mentre l\u2019inferenza con il modello ottimizzato ha un costo per token superiore rispetto al modello standard. Varianti pi\u00f9 piccole, come GPT-4.1 mini, sono diverse volte meno costose su tutta la linea, motivo per cui molti team preferiscono ottimizzare un modello piccolo anzich\u00e9 uno grande. Controlla sempre la pagina dei prezzi aggiornata in tempo reale e l\u2019elenco dei modelli ottimizzabili, poich\u00e9 entrambi vengono modificati periodicamente.<\/p>\n<h2>Punti chiave<\/h2>\n<ul>\n<li>L\u2019addestramento di un GPT personalizzato \u00e8 un campo in rapida evoluzione, con applicazioni pratiche significative gi\u00e0 nel 2026<\/li>\n<li>Comprendere i fondamenti \u00e8 essenziale per prendere decisioni informate<\/li>\n<li>Sono disponibili numerosi strumenti e piattaforme, ciascuno con punti di forza distinti<\/li>\n<li>Seguire le best practice migliora in modo significativo i risultati<\/li>\n<li>Il futuro appare promettente, con innovazioni continue all\u2019orizzonte<\/li>\n<\/ul>\n<p>Resta sempre un passo avanti seguendo Convly AI per gli ultimi approfondimenti, tutorial e analisi sull\u2019addestramento di un GPT personalizzato e sul panorama pi\u00f9 ampio dell\u2019intelligenza artificiale.<\/p>\n<p><!--related-block--><\/p>\n<div class=\"convly-related\">\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Related_articles\"><\/span>Articoli correlati<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/90-day-ai-engineer-path\/\">Da zero a ingegnere AI: il tuo percorso di apprendimento di 90 giorni<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/local-llm-ollama-setup\/\">Configurare il primo modello linguistico locale con Ollama<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/build-personal-ai-assistant-python\/\">Costruire un assistente personale basato sull\u2019intelligenza artificiale in 30 minuti (tutorial Python)<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/how-to-run-llama-3-locally-on-snapdragon-8-gen-4\/\">Come eseguire Llama 3 in locale su Snapdragon 8 Gen 4 (guida passo passo, 2026)<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>How to train a custom gpt: step-by-step 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