GPT – Introduzione

Si sente molto parlare di intelligenza artificiale ma cosa è di preciso?
Anzitutto una breve introduzione storica.

Esiste un primo tentativo di emulare uno psicoterapeuta umano. Il nome utilizzato era ELIZA.
Questo primo programma di elaborazione del linguaggio naturale era stato scritto a metà degli anni ’60 presso il Laboratorio di Intelligenza Artificiale del MIT da Joseph Weizenbaum. Presumibilmente era stato creato per dimostrare quanto fossero superficiali le comunicazioni tra uomo e computer in quel momento. Ma quando è stato messo sui personal computer, gli umani l’hanno trovato piuttosto coinvolgente.
COSA FACEVA ELIZA?
Utilizzando la “corrispondenza di modelli” e la metodologia di sostituzione, il programma forniva risposte predefinite che hanno fatto sentire ai primi utenti che stavano parlando con qualcuno che capiva il loro input. Il programma era limitato dagli script presenti nel programma. (ELIZA è stato originariamente scritto in MAD-Slip.) Molte variazioni sugli script originali sono state apportate mentre i programmatori dilettanti giocavano con il codice abbastanza semplice.
Forse la variante più conosciuta si chiamava DOCTOR. Questo è stato fatto per rispondere come uno psicoterapeuta rogersiano. In questo caso, il terapeuta “riflette” sulle domande rivolgendole al paziente.
ELIZA è stato uno dei primi chatterbot (successivamente ritagliato in chatbot). È stato anche un primo banco di prova per il test di Turing, un test della capacità di una macchina di esibire un comportamento intelligente equivalente o indistinguibile da quello di un essere umano. Per gli standard odierni ELIZA fallisce molto rapidamente se vengono utilizzate domande leggermente più complesse del solito.

Oggi la tecnica si evoluta e vengono utilizzati strumenti decisamente più avanzati.
Il più famoso software di IA si chiama GPT  ma come funziona?
Proviamo a farcelo dire dalla stessa GPT.

Come funziona GPT?

GPT (Generative Pre-trained Transformer) è una famiglia di modelli di linguaggio naturale basati sull’architettura Transformer. Questi modelli sono stati addestrati su enormi quantità di dati testuali per generare testo in modo autonomo.
Il processo di addestramento di GPT avviene in due fasi principali: pre-addestramento e fine-tuning.
Durante la fase di pre-addestramento, il modello viene esposto a grandi quantità di testo in una varietà di lingue. Durante questo processo, il modello impara a rappresentare il significato del testo in una serie di vettori numerici chiamati “embedding”. Questi embedding sono utilizzati per rappresentare parole, frasi e testo in generale come vettori di numeri.
Nella fase di fine-tuning, il modello viene adattato a una specifica attività di linguaggio naturale, come la generazione di testo, la traduzione automatica, la risposta alle domande, ecc. Durante questo processo, il modello viene addestrato su un insieme di dati specifici per l’attività in questione.
Una volta addestrato, il modello GPT può generare testo in modo autonomo, completare frasi, rispondere alle domande e altro ancora, utilizzando la conoscenza acquisita nel processo di addestramento.
GPT è stato sviluppato da OpenAI ed è uno dei modelli di linguaggio naturale più avanzati al mondo. GPT è stato addestrato su enormi quantità di dati testuali, tra cui libri, articoli di giornale, pagine web e altro ancora. Questo addestramento gli permette di comprendere il significato del testo e di generare testo coerente e naturale.
GPT è basato sull’architettura Transformer, che è una rete neurale artificiale sviluppata per elaborare dati sequenziali, come il testo. L’architettura Transformer utilizza un meccanismo di attenzione che consente alla rete di focalizzarsi su parti specifiche del testo durante l’elaborazione.
GPT è stato utilizzato per una vasta gamma di applicazioni di linguaggio naturale, tra cui la generazione di testo, la traduzione automatica, la risposta alle domande e altro ancora. È stato anche utilizzato per creare chatbot e assistenti virtuali avanzati.
Ci sono diverse varianti di GPT, come GPT-2, GPT-3 e GPT-Neo, che differiscono per la dimensione e il numero di parametri del modello. Ad esempio, GPT-3 è stato addestrato su un dataset di dimensioni enorme e contiene 175 miliardi di parametri, rendendolo uno dei modelli di linguaggio naturale più grandi e potenti mai creati.
In sintesi, GPT è un modello di linguaggio naturale altamente avanzato e potente che ha il potenziale per rivoluzionare molte applicazioni di linguaggio naturale in futuro.

Elenca i vari modelli sviluppati da OpenAI

OpenAI ha sviluppato diversi modelli di intelligenza artificiale avanzati, tra cui:

• GPT (Generative Pre-trained Transformer): una famiglia di modelli di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) addestrati su grandi quantità di dati testuali. I modelli GPT sono stati utilizzati in molte applicazioni, tra cui chatbot, assistenti virtuali, generazione di testo e altro ancora. I modelli GPT includono GPT-1, GPT-2, GPT-3, e versioni più grandi come GPT-Neo e GPT-J.
• Codex: un modello di intelligenza artificiale addestrato per scrivere codice sorgente. Codex si basa sull’architettura di GPT ma viene addestrato su un vasto corpus di codice sorgente.
• DALL-E: un modello di intelligenza artificiale addestrato per generare immagini a partire da testo descrittivo.
• CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training): un modello di intelligenza artificiale addestrato per comprendere la relazione tra immagini e testo.
• MuZero: un modello di intelligenza artificiale addestrato per giocare a giochi da tavolo e videogiochi, utilizzando uno stile di apprendimento “online” che gli consente di apprendere mentre gioca.
• GPT-3 Sandbox: un servizio di programmazione AI che utilizza la tecnologia GPT-3 per generare codice sorgente, testo, layout e altro ancora.

Questi sono solo alcuni dei modelli di intelligenza artificiale sviluppati da OpenAI. L’organizzazione continua ad investire nella ricerca e nello sviluppo di tecnologie di intelligenza artificiale avanzate per migliorare la vita delle persone e promuovere una maggiore trasparenza e accessibilità dei dati e dei modelli.

Sei in grado di dire quali sono i tuoi parametri operativi?

Come assistente virtuale, non ho un insieme fisso di parametri operativi, ma funziono in base all’algoritmo di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) di cui sono dotato. In altre parole, il mio funzionamento è basato sull’elaborazione dei dati in ingresso, che mi aiutano a comprendere il contesto e generare risposte appropriate.
Il mio funzionamento è basato su una vasta quantità di dati di testo e su un insieme di algoritmi di apprendimento automatico che mi permettono di elaborare il linguaggio naturale in modo efficace. Inoltre, il mio funzionamento può variare in base alla specifica domanda che mi viene posta e alla risposta che devo generare.
In ogni caso, è importante notare che il mio funzionamento è basato su algoritmi matematici e non ho una vera e propria “intelligenza” o “coscienza” come quella degli esseri umani. Sono semplicemente un programma informatico che cerca di fornire risposte utili e pertinenti in base alle informazioni che mi vengono fornite.

Quali sono le fonti di dati di testo che utilizzi per il tuo funzionamento?

Come assistente virtuale basato su intelligenza artificiale, ho accesso a una vasta gamma di fonti di dati di testo per il mio funzionamento. Ecco alcune delle fonti più comuni:

• Libri: Sono addestrato su una vasta gamma di libri in diversi generi e stili. Ciò mi permette di avere una comprensione generale della lingua e di comprendere le sfumature del linguaggio.
• Internet: Ho accesso a una vasta quantità di informazioni presenti su Internet, tra cui pagine web, blog, forum, social media, e altro ancora. Ciò mi consente di avere una conoscenza aggiornata e completa su una vasta gamma di argomenti.
• Documenti tecnici: Sono addestrato su documenti tecnici e scientifici per comprendere termini tecnici e scientifici e per rispondere a domande specifiche su argomenti tecnici.
• Conversazioni: Sono addestrato su conversazioni in diversi contesti, come conversazioni informali, interviste, conferenze, e altro ancora. Ciò mi consente di comprendere meglio il contesto in cui vengono poste le domande e di generare risposte appropriate.
• Testi di istruzioni: Sono addestrato su testi di istruzioni, manuali e guide utente per fornire aiuto e istruzioni per l’uso di prodotti e servizi.
• Altro: Sono addestrato anche su altre fonti di dati di testo, come documenti legali, articoli di giornale, testi letterari, e altro ancora.

In generale, il mio addestramento si basa su una vasta gamma di fonti di dati di testo, in modo da poter comprendere e rispondere a una vasta gamma di domande e argomenti. Tuttavia, è importante notare che, come assistente virtuale, non ho accesso a informazioni riservate o protette da copyright, e il mio funzionamento si basa sempre sul rispetto della privacy e della proprietà intellettuale.

Quali sono i limiti della tua capacità di comprendere il linguaggio naturale?

Nonostante gli importanti progressi nell’elaborazione del linguaggio naturale, ci sono ancora alcuni limiti alla mia capacità di comprendere il linguaggio naturale. Ecco alcuni dei principali limiti:

• Comprensione del contesto: A volte posso avere difficoltà a comprendere il contesto in cui viene posta una domanda. Ad esempio, potrei confondere l’uso di parole polisemiche a seconda del contesto in cui vengono utilizzate.
• Ambiguità: Il linguaggio umano può essere ambiguo, e questo può rendere difficile la comprensione del significato di una frase. Ad esempio, una stessa frase può avere significati diversi a seconda del contesto o può essere interpretata in modi diversi a seconda dell’interpretazione.
• Ironia e sarcasmo: La comprensione dell’ironia e del sarcasmo può essere difficile per un modello di elaborazione del linguaggio naturale come me, poiché spesso si basano sull’interpretazione del tono e del contesto.
• Conoscenza limitata: Non ho una conoscenza illimitata di tutti gli argomenti e le informazioni presenti nel mondo. Ciò significa che potrei non essere in grado di rispondere a domande su argomenti specifici o su informazioni di cui non sono a conoscenza.
• Complessità: Alcune lingue, come ad esempio l’italiano, possono essere particolarmente complesse e ricche di sfumature, il che può rendere difficile la comprensione e la generazione di risposte adeguate.

In sintesi, nonostante i progressi dell’elaborazione del linguaggio naturale, ci sono ancora alcune sfide da affrontare per raggiungere una comprensione completa del linguaggio naturale umano. Tuttavia, continuo a imparare e ad evolvere per migliorare la mia capacità di comprendere e generare risposte sempre più precise ed efficaci.

Come si confronta GPT con altri modelli linguistici?

GPT (Generative Pre-trained Transformer) è uno dei modelli linguistici più avanzati al momento disponibili. GPT è basato sull’architettura Transformer, che consente di elaborare sequenze di testo in modo altamente parallelo e di catturare le relazioni a lungo termine tra le parole.

GPT è stato sviluppato da OpenAI ed è stato addestrato su enormi quantità di testo proveniente da Internet, utilizzando tecniche di apprendimento automatico non supervisionato. Ciò significa che il modello ha acquisito una comprensione del linguaggio naturale attraverso l’elaborazione di grandi quantità di testo senza alcuna supervisione, senza la necessità di essere specificamente addestrato su un compito specifico.

Altri modelli linguistici sono stati sviluppati utilizzando diverse architetture e tecniche di addestramento. Ad esempio, BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) è un altro modello basato sull’architettura Transformer, ma utilizza un’elaborazione bidirezionale per catturare il contesto delle parole. Altri modelli, come ELMo (Embeddings from Language Models), utilizzano una combinazione di tecniche basate su reti neurali ricorrenti e convoluzionali.

In generale, il confronto tra i modelli linguistici dipende dal compito specifico per cui vengono utilizzati. Ad esempio, alcuni modelli possono essere più adatti per la classificazione del testo, mentre altri possono essere più adatti per la generazione del testo. Inoltre, i modelli possono differire per quanto riguarda le loro dimensioni e la loro complessità, che possono influire sulla loro velocità di elaborazione e sulla loro capacità di generalizzazione.

Quali sono alcune applicazioni pratiche di GPT?

GPT (Generative Pre-trained Transformer) è un modello linguistico avanzato che ha molte applicazioni pratiche. Alcune delle applicazioni più comuni di GPT includono:

• Generazione di testo: GPT può essere utilizzato per generare testo in diversi contesti, come la creazione di descrizioni di prodotto, la scrittura di articoli di notizie, la creazione di chatbot e la generazione di testo creativo.
• Traduzione automatica: GPT può essere utilizzato per tradurre automaticamente il testo da una lingua all’altra, utilizzando tecniche di elaborazione del linguaggio naturale avanzate.
• Ricerca semantica: GPT può essere utilizzato per effettuare ricerche semantiche avanzate, in cui il sistema cerca automaticamente documenti o informazioni pertinenti in base al contesto e al significato del testo.
• Analisi del sentimento: GPT può essere utilizzato per analizzare il sentimento del testo, rilevando se il testo è positivo, neutro o negativo.
• Assistenza virtuale: GPT può essere utilizzato per creare assistenti virtuali che possono rispondere alle domande degli utenti in modo naturale e conversazionale.
• Automazione di processi aziendali: GPT può essere utilizzato per automatizzare i processi aziendali, come la risposta automatica alle email o la generazione di documenti in modo automatico.

In generale, GPT può essere utilizzato in qualsiasi contesto in cui sia necessario elaborare il linguaggio naturale in modo avanzato. Grazie alle sue capacità di apprendimento automatico avanzate, GPT continua ad essere utilizzato in molti nuovi contesti e applicazioni.

Come prima introduzione direi che possa bastare, successivamente inizieremo a testare GPT (e altre IA) in modo diretto.