Che cos'è GPT?

I modelli GPT funzionano come una rete complessa di neuroni artificiali, organizzati in livelli per elaborare le informazioni in profondità, proprio come il cervello umano. La sua architettura è nota come Transformer, ovvero una progettazione di rete neurale inventata dai ricercatori di Google e resa open source nel 2017. Il modello Transformer consente di analizzare intere frasi contemporaneamente, anziché in sequenza, cogliendo le relazioni tra le parole indipendentemente dalla loro distanza. 

Questa capacità deriva dalla "self-attention", un meccanismo che consente al modello di valutare l'importanza di ogni parola in relazione a tutte le altre, imitando il modo in cui gli esseri umani si concentrano su diverse parti di una frase per il contesto.  

L'addestramento di questo modello prevede l'inserimento di enormi quantità di dati testuali (libri, articoli, codice, conversazioni online), esponendolo alla gamma e alle sfumature del linguaggio umano. Attraverso l'esposizione ripetuta e un processo chiamato "retropropagazione", in cui impara dagli errori di previsione, il modello perfeziona la sua rappresentazione interna del linguaggio, diventando straordinariamente abile nel comprendere e generare testo di qualità umana.

I modelli GPT possono essere utilizzati in vari modi, tra cui alcuni dei seguenti esempi:

I modelli GPT possono aiutare a creare contenuti di alta qualità per siti web, blog, social media e altro ancora. Questo può essere uno strumento prezioso per le attività e le persone che devono creare contenuti coinvolgenti e informativi su base regolare.

Un esempio è l'uso dei modelli GPT per la stesura di post personalizzati per i social media o la scrittura di descrizioni dei prodotti, in base a prompt e informazioni specifici forniti al modello. In questo modo puoi risparmiare tempo per altre attività.

Questi modelli possono essere utilizzati per potenziare chatbot e assistenti virtuali in grado di fornire assistenza ai clienti, rispondere alle domande e risolvere i problemi. Questo può aiutare le aziende a migliorare la soddisfazione del cliente e a ridurre i costi di assistenza.

Immagina di poter ricevere supporto immediata dall'assistenza clienti a qualsiasi ora del giorno o della notte, senza dover attendere in linea o navigare in complicati menu telefonici. Questo è il potenziale dell'assistenza clienti basata sull'AI.

Oltre all'assistenza clienti, i chatbot possono essere utilizzati anche da un pubblico più ampio per rispondere a domande e persino per avviare una conversazione informale. Con il continuo sviluppo della tecnologia GPT, possiamo aspettarci di vedere chatbot ancora più sofisticati e simili a umani in futuro.

La tecnologia GPT ha il potenziale per rivoluzionare il modo di lavorare degli sviluppatori. Può essere utilizzato per assistere nella generazione di codice informatico, il che può essere uno strumento prezioso per gli sviluppatori che cercano di automatizzare le attività o accelerare il processo di sviluppo.

Ciò consente agli sviluppatori di concentrarsi su attività più complesse e creative. Immagina un futuro in cui anche le persone con un'esperienza di programmazione limitata possano dare vita alle proprie idee con l'aiuto di strumenti di generazione di codice basati sull'AI.

GPT ha la possibilità di trasformare l'istruzione offrendo esperienze di apprendimento personalizzate, adattate alle esigenze di ogni studente. Può fornire feedback personalizzato, problemi pratici, moduli interattivi, piani di studio, tutor virtuali e supporto linguistico. Questa integrazione dell'AI può creare un ambiente di apprendimento inclusivo, coinvolgente ed efficace per tutti gli studenti.

L'importanza di GPT risiede nella sua capacità di colmare il divario tra persone e macchine attraverso il linguaggio. La sua abilità nel comprendere e generare testi simili a quelli umani apre nuove possibilità per la comunicazione, l'automazione e l'espressione creativa.

Inoltre, la capacità di adattamento di GPT a vari domini e attività ne fa una tecnologia trasformativa con il potenziale di rivoluzionare un'ampia varietà di settori. 

L'addestramento di un modello GPT è un processo con elevata intensità di calcolo che prevede l'inserimento di enormi quantità di dati di testo e l'impiego di un approccio di apprendimento autonomo. Il modello non si basa su dati etichettati in modo esplicito, ma apprende identificando pattern e relazioni all'interno dei dati stessi.

Il processo di addestramento prevede in genere i seguenti passaggi:

1. Preparazione dei dati: il primo passaggio consiste nel raccogliere e preparare un enorme set di dati di testo e codice. Questo set di dati è attentamente selezionato per essere il più diversificato e rappresentativo possibile, coprendo un'ampia gamma di argomenti, stili di scrittura e lingue.
2. Tokenizzazione: i dati di testo vengono divisi in unità più piccole chiamate "token". Possono essere singole parole, parti di parole o anche caratteri, a seconda del modello GPT specifico e del livello di granularità desiderato.
3. Inizializzazione del modello: il modello GPT viene inizializzato con parametri casuali. Questi parametri verranno modificati durante il processo di addestramento, man mano che il modello apprende dai dati.
4. Apprendimento autonomo: il modello viene quindi alimentato con i dati di testo tokenizzati e incaricato di prevedere il token successivo in una sequenza. Ad esempio, dato l'input "The cat sat on the", il modello potrebbe prevedere "mat".
5. Retropropagazione e ottimizzazione: le previsioni del modello vengono confrontate con i token successivi effettivi nei dati di addestramento e la differenza tra i due valori viene utilizzata per calcolare un valore di "loss". Questa perdita rappresenta la distanza delle previsioni del modello dalla verità. Il modello utilizza quindi la retropropagazione per regolare i suoi parametri interni e ridurre al minimo questa perdita. Questo processo iterativo di previsione, calcolo della perdita e regolazione dei parametri continua per molte epoche, con il modello che migliora gradualmente la sua capacità di prevedere accuratamente il token successivo in una sequenza.

La dimensione del set di dati di addestramento, la complessità del modello GPT e le risorse di calcolo disponibili svolgono un ruolo fondamentale nel determinare il tempo e le risorse necessarie per l'addestramento. L'addestramento di un modello GPT di grandi dimensioni può richiedere molto tempo, hardware specializzato e un consumo energetico considerevole.