Cos’è un GPT (spiegato da un GPT)

Un GPT (Generative Pre-trained Transformer) è un modello di intelligenza artificiale sviluppato da OpenAI, progettato per comprendere e generare testo in linguaggio naturale. i modelli GPT sviluppati da OpenAI sono proprietari di OpenAI: tuttavia, il termine “GPT” può essere utilizzato in modo generico per riferirsi a una classe di modelli di intelligenza artificiale che utilizzano la tecnologia dei Transformer per generare testo in linguaggio naturale dopo essere stati pre-addestrati su grandi quantità di dati testuali.

(Potenziali) Applicazioni

I modelli GPT possono essere utilizzati in vari settori e per molteplici applicazioni, come:

• Assistenza virtuale: Rispondere a domande, fornire supporto tecnico e interagire con gli utenti.
• Scrittura automatizzata: Creare contenuti per blog, articoli, e-mail, e altri documenti.
• Traduzione automatica: Tradurre testi da una lingua all’altra.
• Analisi del sentiment: Valutare il tono emotivo di un testo.
• Educazione: Assistere nell’apprendimento e nella generazione di materiali didattici.

In sintesi, un GPT è uno strumento potente basato su intelligenza artificiale e reti neurali avanzate, capace di comprendere e generare testo in modo autonomo e sofisticato.

Versioni di GPT

OpenAI ha rilasciato diverse versioni del modello GPT, con miglioramenti significativi in termini di dimensioni e capacità:

• GPT-1: La prima versione introdotta, con alcune centinaia di milioni di parametri.
• GPT-2: Una versione più avanzata, con 1.5 miliardi di parametri.
• GPT-3: Ulteriore miglioramento, con 175 miliardi di parametri, notevolmente più potente e capace rispetto ai predecessori.
• GPT-4: La versione più recente, con miglioramenti significativi in termini di accuratezza, comprensione contestuale e capacità generative.

Componenti di GPT

1. Generative:
   • Il modello è in grado di generare nuovi contenuti basati su input forniti. Ad esempio, può scrivere articoli, rispondere a domande, creare storie, e molto altro ancora.
2. Pre-trained:
   • Prima di essere utilizzato per compiti specifici, il modello è addestrato su una vasta quantità di dati testuali raccolti da internet. Questo processo di pre-addestramento gli permette di apprendere la struttura del linguaggio, la grammatica, la conoscenza del mondo, e contesti diversi.
3. Transformer:
   • La tecnologia sottostante è un’architettura di rete neurale chiamata “Transformer”, introdotta nel 2017 da un articolo di ricerca di Google. I Transformer sono particolarmente efficaci per compiti di elaborazione del linguaggio naturale grazie alla loro capacità di gestire contesti lunghi e catturare le dipendenze tra le parole in un testo.

Funzionamento

Il modello GPT funziona analizzando il contesto delle parole circostanti e utilizzando questa informazione per predire la parola successiva in una sequenza. Questo meccanismo consente al modello di generare testi coerenti e rilevanti rispetto all’input ricevuto. Un esempio pratico aiuterà a capire meglio di che cosa parliamo: poniamo di voler utilizzare un modello GPT per completare una frase.

Input:

“Il cielo oggi è così sereno che possiamo vedere le”

Diamo al modello l’inizio di questa frase e vediamo come “predice” e genera il resto del testo.

Avviene sostanzialmente quanto segue:

1. Comprensione delle Parole Precedenti:
   • Il modello GPT analizza le parole precedenti: “Il cielo oggi è così sereno che possiamo vedere le”.
   • Capisce che il contesto riguarda una descrizione del cielo e la visibilità.
2. Predizione della Parola Successiva:
   • Il modello considera tutte le possibili parole che possono seguire in modo naturale e grammaticalmente corretto.
   • Tra queste, dà maggiore peso alle parole che completano logicamente e semanticamente la frase.

Generazione del Testo

3. Generazione:
   • Basandosi sulla probabilità, il modello potrebbe generare la parola “stelle” come parola successiva.
   • La frase diventa: “Il cielo oggi è così sereno che possiamo vedere le stelle”.
4. Continuazione:
   • Il modello può continuare a generare testo basato sulla nuova parola aggiunta e sul contesto aggiornato.

Risultato Completo:

“Il cielo oggi è così sereno che possiamo vedere le stelle brillare chiaramente nella notte, come piccoli diamanti sparsi nel firmamento.”

Spiegazione

• Comprensione Contestuale: Il modello ha capito che “sereno” e “vedere le” indicano che qualcosa nel cielo è visibile chiaramente.
• Predizione: Ha predetto “stelle” perché è una continuazione logica e comune in questo contesto.
• Coerenza: Ha generato una continuazione che è grammaticale, naturale e coerente con il contesto iniziale.

Processo in Sintesi

1. Input: “Il cielo oggi è così sereno che possiamo vedere le”
2. Analisi: Il modello analizza il contesto fornito dalle parole precedenti.
3. Predizione: Utilizzando il contesto, predice la parola successiva (ad esempio, “stelle”).
4. Generazione: Continua a generare testo coerente e rilevante basato sull’input e le parole precedenti.

Applicazione

Questo meccanismo è utilizzato in varie applicazioni come:

• Chatbot: Rispondono a domande basate sulle conversazioni precedenti.
• Completamento Automatico: Suggeriscono completamenti di frasi durante la digitazione.
• Scrittura Creativa: Generano storie o articoli a partire da un prompt iniziale.
• Traduzione Automatica: Producono traduzioni che rispettano il contesto delle frasi originali.

In sostanza, il modello GPT funziona prevedendo la parola successiva in una sequenza basandosi sul contesto delle parole circostanti, permettendo la generazione di testi che sono coerenti e pertinenti rispetto all’input ricevuto.