Cos'è GPT? Tutto quello che dovresti sapere

GPT è la famiglia di modelli di intelligenza artificiale alla base di molte popolari applicazioni di intelligenza artificiale generativa, come chatbot e assistenti di codifica. Questo articolo fornisce una panoramica di questa innovazione rivoluzionaria.

Sommario

• Cos'è GPT?
• Come funzionano i modelli GPT?
• Come si sono evoluti i modelli GPT
• Applicazioni GPT
• Pro dei modelli GPT
• Contro dei modelli GPT
• Conclusione

Cos'è GPT?

GPT, che sta per “generativepre-trained Transformer”, si riferisce sia a un modello specifico che a una famiglia di modelli di intelligenza artificiale (AI) progressivamente più sofisticati. A partire dal GPT originale, il modello si è evoluto attraverso diverse versioni, tra cui GPT-2, GPT-3 e GPT-4, ciascuna iterazione espandendosi in dimensioni e capacità e possedendo una maggiore capacità di gestire compiti linguistici complessi con abilità umane. La famiglia di modelli GPT è stata sviluppata da OpenAI, una società di ricerca sull'intelligenza artificiale fondata nel 2015 da un gruppo di esperti di intelligenza artificiale e sostenuta da noti fondatori come Elon Musk e Reid Hoffman.

Il modello GPT funge da base per numerose popolari applicazioni di intelligenza artificiale generativa, tra cui ChatGPT e DALL-E. I modelli GPT sono un tipo di modello linguistico di grandi dimensioni (LLM), progettato per elaborare e analizzare grandi volumi di dati di testo. Gli LLM sono addestrati a imitare e generare abilmente un linguaggio simile a quello umano, consentendo loro di svolgere un'ampia gamma di compiti che richiedono la comprensione e la generazione del linguaggio naturale.

Cosa significaGPT?

GPT sta per "trasformatore generativo pre-addestrato", una descrizione che racchiude l'essenza del suo funzionamento.

Generativo

I modelli GPT sono definiti “AI generativa” perché la loro funzione principale è generare nuovi contenuti da prompt o dati di input. Ciò li distingue dai modelli di intelligenza artificiale progettati per classificare e fare previsioni su input di dati esistenti e predefiniti. Al contrario, i modelli di intelligenza artificiale generativa come GPT non si limitano a classificare i dati. Invece, producono output di testo, codici, immagini o altri media creativi completamente nuovi in ​​funzione della loro formazione.

Pre-addestrato

Prima di essere adattati ad un'applicazione specifica, i modelli GPT subiscono una fase iniziale di pre-addestramento .Il pre-addestramento stabilisce la capacità fondamentale del modello di generare risposte umane da istruzioni arbitrarie addestrando il modello su un set di dati ben curato. Ciò pone le basi per le capacità generali di comprensione del linguaggio del modello.

Una volta completata la formazione preliminare di base, gli sviluppatori possonomettere a punto il modello per scopi più specializzati attraverso una formazione aggiuntiva su dati specifici dell'attività.Ad esempio, un modello GPT pre-addestrato può essere perfezionato su set di dati conversazionali per funzionare come un chatbot. In alternativa, potrebbe essere ottimizzato su basi di codice o documentazione specifiche per assistere nelle attività di programmazione e generazione di codice. La pre-formazione fornisce le competenze linguistiche generali che possono essere perfezionate per ottimizzare il modello per casi d'uso mirati.

Trasformatore

Architetture di intelligenza artificiale ben note come le reti neurali ricorrenti (RNN) e le reti di memoria a lungo termine (LSTM) elaborano sequenze di testo in modo incrementale, rendendo difficile acquisire il contesto completo e strutture di parole complesse. Iltrasformatore ha rivoluzionato l’elaborazione del linguaggio naturale con meccanismi di auto-attenzione che analizzano tutte le parole in una sequenza in parallelo e costruiscono connessioni basate su relazioni identificate.

Elaborando in modo olistico intere sequenze anziché singole parole, i trasformatori possono cogliere strutture linguistiche complesse molto meglio di altre architetture. Tuttavia, la “comprensione” di un trasformatore è in realtà solo modelli statistici e non è una comprensione o un ragionamento di tipo umano.

Introdotte per la prima volta per la traduzione automatica nel 2017, le capacità di auto-attenzione del trasformatore hanno rappresentato una svolta, consentendo la formazione su enormi set di dati. Pertanto, l’architettura del trasformatore è ora alla base della maggior parte delle moderne piattaforme di intelligenza artificiale generativa come componente architettonico standard.

Dalla richiesta alla risposta: come funzionano i modelli GPT

I modelli GPT funzionano prevedendo la risposta appropriata a un determinato input dell'utente, denominato prompt .Originariamente, questi modelli interagivano principalmente tramite istruzioni basate su testo, ma i progressi hanno introdotto la capacità di elaborare documenti e immagini caricati, nonché di accedere ad API e strumenti esterni per i dati di input.

I modelli GPT suddividono i prompt in segmenti più piccoli noti cometoken e quindi analizzano questi token utilizzando algoritmi sofisticati.Questo processo aiuta a decifrare i significati dei token all'interno del prompt. Una volta estratto il significato, i modelli generano risposte che statisticamente hanno maggiori probabilità di allinearsi con la risposta attesa.

Come vengono addestrati i modelli GPT

Anche se i processi di addestramento variano per ciascun modello GPT, generalmente è possibile classificarli in due fasi:senza supervisione e con supervisione.

Formazione senza supervisione

Durante la fase iniziale di pre-addestramento, i modelli GPT ingeriscono enormi quantità di dati senza etichetta provenienti da varie fonti come articoli di Wikipedia, libri digitali e discussioni online. Ad esempio, GPT-2 è stato addestrato su 8 milioni di pagine web, mentre l’ultimo GPT-4 avrebbe utilizzato un petabyte di dati di testo, equivalenti a 500 miliardi di pagine di libri. L’obiettivo di questo pre-addestramento autosupervisionato, denominato fasenon supervisionata , è consentire al modello di comprendere i suggerimenti del linguaggio naturale e generare risposte coerenti con quelle umane.In questa fase, al modello non viene detto esplicitamente cosa rappresentano i dati. Invece, il modello utilizza la sua architettura del trasformatore per identificare modelli e relazioni nei dati.

Formazione supervisionata

Una volta completata la fase non supervisionata, i modelli GPT vengono perfezionati utilizzando la formazionesupervisionata .Nell'addestramento supervisionato, gli esseri umani addestrano il modello utilizzando suggerimenti e risposte personalizzati ed etichettati con l'obiettivo di insegnare al modello quali risposte gli esseri umani probabilmente vorranno e quali sono dannose o imprecise.

La formazione supervisionata include anche un processo chiamato apprendimento per rinforzo con feedback umano (RLHF). Nel processo RLHF, gli esseri umani valutano le risposte per fare in modo che il modello generi risposte di qualità superiore nel tempo.

Durante la messa a punto, ai modelli GPT possono essere forniti anche tipi specifici di dati relativi alla funzione che svolgeranno. Ad esempio, ChatGPT è stato ottimizzato sui dialoghi conversazionali e sul codice informatico disponibile al pubblico per supportare la sua capacità generale di generare testo conversazionale e codice informatico accurato.

Come si sono evoluti i modelli GPT

Dal 2018, OpenAI ha rilasciato diverse versioni del modello GPT, tra cui GPT-2, GPT-3 e la più recente GPT-4, con ciascuna versione basata sull'ultima per ottenere maggiore complessità e capacità nelle attività di elaborazione del linguaggio.

GPT-1

Introdotto nel 2018, GPT-1 ha dimostrato il potenziale dell'architettura e dell'approccio formativo GPT. Era in grado di svolgere compiti linguistici di base come rispondere a domande semplici e riformulare frasi. Tuttavia, GPT-1 era più adatto per prompt e risposte più brevi grazie alla sua scala ridotta e al set di dati di addestramento più semplice. Queste limitazioni gli hanno causato difficoltà nel mantenere il contesto nelle conversazioni più lunghe, spesso portando a risultati meno coerenti con l’aumentare della lunghezza del testo.

GPT-2

Lanciato a febbraio 2019, GPT-2 ha rappresentato un aggiornamento significativo, poiché è stato addestrato su un set di dati dieci volte più grande di quello di GPT-1. Questa base di formazione ampliata ha consentito a GPT-2 di generare testi più lunghi e coerenti e di gestire attività come il riepilogo del testo, la risposta alle domande e la traduzione linguistica senza formazione specifica per attività. Nonostante questi progressi, GPT-2 doveva ancora affrontare sfide legate alla comprensione sfumata del contesto e occasionalmente produceva risposte prive di rilevanza o che si allontanavano dalle intenzioni dell’utente.

GPT-3 e GPT-3.5

Rilasciato nel giugno 2020, GPT-3 ha segnato un progresso significativo rispetto ai modelli precedenti, vantando capacità migliorate nell’elaborazione del linguaggio naturale, nella generazione di codice e in attività di ragionamento di base come la ricomposizione di frasi. Con la sua enorme scala di 175 miliardi di parametri, GPT-3 ha notevolmente migliorato la conservazione del contesto e la coerenza su periodi di testo più lunghi. Tuttavia, le sue dimensioni maggiori hanno anche introdotto sfide nelle richieste computazionali e nella messa a punto, portando occasionalmente a risultati imprevedibili o distorti.

Nel 2022, OpenAI ha lanciato GPT-3.5, una versione perfezionata di GPT-3. Mediante l'addestramento su un set di dati più recente e un'ulteriore messa a punto, questa versione è stata progettata per ridurre la probabilità di generare risposte dannose o inappropriate. Sebbene GPT-3.5 continuasse a progredire in termini di precisione e sicurezza, mantenere l’accuratezza contestuale in contesti complessi o di nicchia rimaneva una sfida.

GPT-4

Nel marzo 2023, OpenAI ha rilasciato GPT-4, fornendo dettagli limitati sulla sua formazione. Con la sua capacità di elaborare istruzioni più lunghe e complesse e una conservazione del contesto significativamente migliorata, GPT-4 segna un progresso considerevole nell'architettura GPT. GPT-4 è anche un modellomultimodale , il che significa che può interpretare istruzioni che includono sia testo che immagini.Sebbene GPT-4 offra precisione e funzionalità migliorate, continua ad affrontare sfide nel garantire un'affidabilità costante in attività diverse e sfumate.

Applicazioni GPT

I modelli GPT offrono funzionalità che consentono sia agli utenti non tecnici che agli sviluppatori di affrontare un'ampia gamma di attività, tra cui la generazione di contenuti creativi, l'analisi di documenti complessi e l'ottimizzazione del servizio clienti.

Chatbot

I chatbot sono tra le applicazioni più popolari dei modelli GPT. Utilizzando la messa a punto, gli sviluppatori possono personalizzare ulteriormente i modelli GPT per creare chatbot specializzati per scopi specifici, come fornire assistenza clienti alle aziende o insegnare giochi di carte come il poker. Questa personalizzazione supporta interazioni coinvolgenti e contestualmente rilevanti, creando un'esperienza utente più personalizzata e utile.

Compiti creativi

I modelli GPT possono supportare una varietà di attività creative, come il brainstorming o la fornitura di idee per migliorare i contenuti esistenti. Ecco alcuni modi in cui i modelli GPT possono aiutarti con le attività creative:

• Scrivere bozze di contenuti originali, come narrativa, poesia o pubblicità
• Generare idee per attività creative come bozze di sceneggiature di film o temi per un murale
• Suggerire modi per rendere i contenuti esistenti più facili da leggere o più attraenti per pubblici diversi

Molti strumenti di intelligenza artificiale generativa ti consentono di generare contenuti creativi, incluso Grammarly. Grammarly apprende il tuo stile di scrittura e si integra facilmente con strumenti familiari, come Gmail e Microsoft Word.

Supporto accademico

I modelli GPT possono essere applicati in contesti accademici per aiutare a spiegare concetti matematici complessi, creare contenuti didattici coinvolgenti, fungere da assistenti di ricerca e sviluppare quiz e domande d'esame.

Analisi dei dati

Sebbene tutti i modelli GPT possano assistere nelle attività di analisi dei dati, GPT-4, in particolare, eccelle nell'analisi di documenti complessi, nel riepilogo delle tendenze dei dati e nel reporting di metriche da origini dati strutturate come documenti Microsoft Excel. Può anche analizzare il sentiment dei clienti da commenti, recensioni e sondaggi sui social media.

Analisi delle immagini

Con GPT-4, gli utenti possono caricare immagini per l'analisi insieme a istruzioni testuali. Questa funzionalità è utile per un'ampia varietà di attività, come la conversione di immagini di testo in formati modificabili, la creazione di didascalie per post sui social media, la stesura di descrizioni di prodotti e la creazione di descrizioni di immagini da utilizzare con tecnologie assistive per utenti ipovedenti.

Assistenza alla codifica

I modelli GPT possono assistere gli sviluppatori spiegando un programma per computer, ottimizzando il codice per efficienza e manutenibilità, creando casi di test e convertendo il codice tra linguaggi di programmazione. Queste funzionalità aiutano a semplificare il processo di sviluppo.

Quali sono i vantaggi dei modelli GPT?

I modelli GPT forniscono modi flessibili ed efficienti per automatizzare le attività, con supporto per una personalizzazione significativa. Consentono agli utenti di creare applicazioni su misura per diverse esigenze, come analisi dei contratti, analisi predittiva e rilevamento delle minacce alla sicurezza informatica. Questa adattabilità ha facilitato una più ampia adozione dell’IA in vari settori.

Quali sono gli svantaggi dei modelli GPT?

Nonostante la loro sofisticatezza, i modelli GPT presentano dei limiti. Poiché vengono addestrati su set di dati fissi, in genere con una data limite, non possono incorporare aggiornamenti o dati in tempo reale dopo l'ultima interruzione dell'addestramento. Inoltre, mentre GPT-4 può analizzare le immagini, i modelli GPT sono basati su testo, quindi GPT-4 utilizza effettivamente un altro modello di intelligenza artificiale generativa, DALL-E, per analizzare e generare immagini. Anche se questo potrebbe non interessare l’utente medio, gli sviluppatori potrebbero scoprire che i modelli multimodali nativi soddisfano meglio i loro casi d’uso. Infine, persistono preoccupazioni etiche riguardo a potenziali pregiudizi, problemi di privacy e possibilità di abusi attraverso, ad esempio, la diffusione di disinformazione, la violazione della protezione del copyright o la generazione di contenuti pericolosi.

GPT: un punto di svolta dell'IA

La serie GPT di modelli di intelligenza artificiale ha migliorato significativamente le capacità delle macchine nell’imitare interazioni simili a quelle umane e nell’aiutare in compiti complessi in più settori. Con la loro continua evoluzione, questi modelli promettono di migliorare sia gli sforzi creativi che quelli analitici. Tuttavia, sollevano significative preoccupazioni etiche e di privacy che richiedono uno studio e un’azione diligenti. Guardando al futuro, lo sviluppo della tecnologia GPT continuerà probabilmente a essere un tema centrale nella ricerca sull’intelligenza artificiale, plasmando il futuro dell’adozione tecnologica in tutto il mondo.