Un trasformatore generativo pre-addestrato (GPT) è un tipo di modello di intelligenza artificiale finalizzato a comprendere e generare testo simile a quello umano. I GPT utilizzano un'architettura di trasformazione, un modello di deep learning che utilizza meccanismi di autoattenzione per elaborare il linguaggio, consentendo di creare testo coerente e pertinente in base all'input dell'utente.
La recente e rapida evoluzione dell'intelligenza artificiale ha scatenato una cascata di nuove funzionalità per le aziende praticamente in ogni settore. La maggiore potenza di elaborazione e gli algoritmi innovativi migliorano notevolmente attività come l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), il riconoscimento di immagini e l'analisi predittiva, consentendo alle aziende di tutto il mondo di comprendere e targetizzare i propri clienti e generare contenuti potenti e approfonditi a costi ridotti in modo più accurato. A guidare questi progressi sono i trasformatori generativi pre-addestrati, più comunemente noti come GPT.
Sviluppati da OpenAI, i modelli GPT costituiscono una rivoluzione nel campo dell'intelligenza artificiale, utilizzando un'architettura unica nota come trasformatore. Questi modelli sono definiti dal loro framework di deep learning, che consente di generare testo contestualmente pertinente e spesso indistinguibile dai contenuti generati a livello umano. Inizialmente introdotta con il nome di GPT-1, la tecnologia si è evoluta in più iterazioni, con le versioni più recenti che mostrano funzionalità ancora più avanzate per la gestione di attività linguistiche complesse.
La creazione di un modello GPT è un processo sofisticato che richiede strumenti e risorse specifici. Questi devono essere sufficientemente potenti da gestire le complessità della formazione di sistemi di intelligenza artificiale su larga scala. Di seguito è riportata una panoramica di quanto è previsto dalla creazione di un trasformatore generativo pre-addestrato:
Essenziale per qualsiasi sviluppo IA, questo software semplifica la creazione, l'addestramento e la convalida di modelli di deep learning. I più diffusi framework come TensorFlow, PyTorch e Keras offrono un solido supporto per architetture di rete neurali, inclusi i modelli trasformatori utilizzati in GPT.
I modelli GPT richiedono set di dati estesi per apprendere le sfumature del linguaggio umano. Questo può consistere in una vasta gamma di testi estratti da libri, articoli, contenuti di siti web e altre fonti allo scopo di garantire una comprensione ampia della lingua di riferimento.
L'addestramento dei modelli GPT richiede una notevole potenza computazionale, solitamente fornita dalle unità di elaborazione grafica (GPU) o dalle unità di elaborazione tensoriale (TPU). Questi ambienti accelerano il processo di addestramento e sono in grado di gestire grandi quantità di dati e calcoli complessi.
Comprendere i principi delle reti neurali, degli algoritmi di ottimizzazione e delle architetture di modelli è fondamentale. Queste conoscenze consentono agli sviluppatori di progettare, addestrare e modificare in modo efficace i modelli per raggiungere i risultati desiderati.
Prima dell'addestramento, i dati devono essere puliti e pre-elaborati. Ciò include attività come la tokenizzazione, la rimozione di dati irrilevanti e la conversione del testo in formati adatti alle reti neurali. Gli strumenti e le librerie che aiutano in questo processo sono essenziali per la preparazione dei dati di addestramento.
Strumenti per la valutazione del modello
Una volta che un modello è stato addestrato, è importante valutarne le prestazioni utilizzando metriche come la perplessità, la precisione e le funzioni di perdita. Gli strumenti che supportano questi processi di valutazione consentono agli sviluppatori di affinare il modello, nonché di verificarne l'idoneità per l'implementazione.
Librerie come NLTK, SpaCy o Hugging Face's Transformers forniscono funzioni e modelli predefiniti in grado di accelerare lo sviluppo di modelli GPT. Queste librerie includono funzionalità per le attività di elaborazione linguistica essenziali per l'addestramento e l'implementazione di modelli sofisticati.
Lo sviluppo di ogni nuova versione di GPT da parte di OpenAI costituisce una pietra miliare significativa nel campo dell'intelligenza artificiale. Questi modelli si sono evoluti nel corso del tempo, con ogni iterazione che introduce funzionalità più avanzate e che utilizza set di dati di formazione più ampi, diventando "più intelligenti" (o almeno più funzionali) ad ogni nuova versione.
Le principali iterazioni GPT includono:
Lanciata nel 2018, GPT-1 è stata la prima versione e ha introdotto l'architettura di base per i modelli successivi. Incorporava 117 milioni di parametri ed era in grado di eseguire una varietà di attività linguistiche con moderato successo. Questo modello ha definito il terreno per lo sviluppo di trasformatori più sofisticati.
GPT-2 è stata rilasciata nel 2019 e rappresenta un upgrade del suo predecessore, con circa 1,5 miliardi di parametri. Non è stata immediatamente rilasciata per intero a causa di preoccupazioni in merito a potenziali usi impropri (come la generazione di articoli di notizie fuorvianti o il furto di identità online). GPT-2 ha compiuto un notevole passo avanti nella comprensione del linguaggio e nelle funzionalità di generazione.
Introdotta nel 2020, GPT-3 è uno dei più grandi e potenti modelli linguistici mai creati, con ben 175 miliardi di parametri. Questa iterazione ha segnato una svolta fondamentale nella capacità dell'intelligenza artificiale di generare testo umano, in grado di scrivere testi, poesie e persino codici informatici difficili da distinguere da quelli scritti da agenti umani.
Il 2022 ha visto il rilascio della versione 3.5 di GPT, la quale ha rappresentato un ulteriore perfezionamento di GPT-3. Sono stati corretti diversi difetti riscontrati nel modello precedente, tra cui la qualità delle risposte e l'efficienza dell'addestramento. GPT-3.5 ha apportato un miglioramento delle prestazioni, soprattutto nelle conversazioni più complesse e nelle attività specializzate.
Un'ulteriore iterazione della versione GPT-3, GPT-3.5 Turbo è stata introdotta per semplificare ulteriormente le prestazioni e ottimizzare la velocità di elaborazione. Questa versione mantiene le conoscenze approfondite del modello, aumentando i tempi di risposta e riducendo i costi di calcolo.
Rilasciata nel 2023, GPT-4 ha ulteriormente esteso i propri limiti, incorporando più dati, tecniche di addestramento perfezionate e funzionalità multimodali, il che significa che ora è in grado di comprendere e generare contenuti basati su input di testo e immagini. Questa versione è nota per il significativo miglioramento della sua accuratezza, la migliore comprensione e le funzionalità di output creativo.
L'ultima versione, alla data di stesura di questo testo, è la GPT-4 Turbo. Questa versione aumenta le funzionalità di GPT-4 migliorando ulteriormente l'efficienza e le velocità di elaborazione e continuando a stabilire nuovi standard per ciò che può essere raggiunto in termini di modelli linguistici di intelligenza artificiale generativa (GenAI).
L'efficacia del GPT può essere attribuita a tre componenti principali: modelli generativi, modelli pre-addestrati e modelli trasformatori. Ognuno di questi svolge un ruolo fondamentale nel modo in cui i GPT comprendono e generano il linguaggio.
I modelli generativi sono una classe di algoritmi di intelligenza artificiale progettati per generare nuove istanze di dati simili, ma distinti, dai dati originali. Nel contesto del GPT, questi modelli sono spesso formati per produrre testo che riproduce gli stili di scrittura umana. Grazie all'apprendimento da un enorme insieme di dati testuali, i modelli generativi sono in grado di comporre contenuti coerenti e contestualmente rilevanti sulla base delle strutture e degli schemi che hanno assorbito. Questa capacità consente non solo la riproduzione del testo, ma anche una comprensione più profonda e una risposta più complessa a prompt o domande specifici. Ciò li rende inestimabili in attività che vanno dal servizio clienti automatizzato alla creazione di contenuti.
La forza dei modelli generativi risiede nella loro capacità di apprendere dai dati senza programmazione esplicita per ogni attività. Utilizzano invece metodi statistici per dedurre gli schemi sottostanti nei dati, consentendo loro di produrre un'ampia varietà di output da un unico modello.
L'addestramento preliminare si riferisce al metodo di addestramento di un modello di machine learning (ML) sulla base di un ampio set di dati prima che venga ottimizzato per attività specifiche. Per GPT, questo comporta l'addestramento su una vasta gamma di testi estrapolati da Internet. Il processo di addestramento preliminare dota il modello di un'estesa comprensione della lingua (inclusi grammatica, contesto e persino una certa conoscenza del mondo) prima di ottimizzarlo ulteriormente in base a dati specifici per attività. Questo addestramento preliminare estensivo dota GPT delle sue potenti funzionalità di generazione di risposte di alta qualità che risultano naturali, informate e applicabili ai prompt forniti.
Il vantaggio di utilizzare modelli pre-addestrati è significativo in termini di riduzione di tempo e risorse necessari per sviluppare modelli efficaci per attività specifiche. Invece di iniziare da zero, sviluppatori e ricercatori possono sfruttare le funzionalità generali del modello pre-addestrato e poi perfezionarlo con set di dati più piccoli e specifici per attività.
I trasformatori, l'architettura alla base del GPT, differiscono dai modelli precedenti, come le reti neurali ricorrenti (RNN), per l'utilizzo di meccanismi di attenzione. Questi meccanismi pesano l'importanza di parole diverse all'interno di una frase, indipendentemente dalla loro relazione posizionale, consentendo al modello di elaborare contemporaneamente tutte le parti dei dati di input. Il risultato è che il GPT diventa più efficiente ed efficace nella comprensione del contesto su porzioni di testo più lunghe.
La funzionalità principale dei modelli trasformatori è la loro capacità di gestire input e output su larga scala, il che li rende ideali per le attività che prevedono la comprensione e la generazione di testi in forma lunga. La loro architettura facilita inoltre la gestione dinamica dei dati, consentendo output più complessi e contestualizzati rispetto a quelli ottenibili con altri modelli.
Tutti gli strumenti di cui l'uomo si è avvalso nel corso della storia hanno lo stesso scopo fondamentale: ridurre il tempo o l'impegno necessario per portare a termine un compito. Che si tratti di piantare un chiodo in una tavola di legno, spostare un carico pesante o programmare un'applicazione software, tutto dipende dalla quantità di lavoro che lo strumento può svolgere per l'uomo. Il GPT non è diverso da questo punto di vista, ma ciò in cui si distingue è la sua capacità di svolgere una percentuale di lavoro nettamente maggiore con una necessità decisamente minore di direttive o coinvolgimento manuali degli operatori umani.
Utilizzando la suddetta architettura di trasformazione, i modelli GPT semplificano processi quali la traduzione linguistica, la creazione di contenuti e persino lo sviluppo di software, riducendo in tal modo significativamente il tempo e il lavoro manuale necessari. Queste funzionalità rendono i modelli GPT strumenti preziosi per migliorare la produttività e l'innovazione in vari settori. Allo stesso tempo, il passo in avanti nella velocità e nella scala di elaborazione compiuto da questa tecnologia apre nuove possibilità per aziende, ricercatori e persino utenti comuni, estendendo i confini di ciò che può essere automatizzato.
Poiché possono produrre risultati simili a quelli umani con l'efficienza e la precisione di una macchina, è facile capire perché i modelli GPT sono considerati un passo avanti nell'intelligenza artificiale. Ecco alcuni dei casi d'uso di maggiore impatto:
Generazione di codici
Il GPT è in grado di automatizzare la scrittura di codice, aiutando gli sviluppatori a suggerire soluzioni ed eseguire il debugging del codice esistente.Comprensione del linguaggio umano tramite NLP
La tecnologia GPT migliora la capacità delle macchine di comprendere sfumature e connotazioni del linguaggio umano, migliorando l'interazione degli utenti e l'automazione del servizio.Generazione di contenuti
Dalla creazione di articoli e report alla generazione di contenuti più creativi, i modelli GPT possono produrre in modo chiaro e rapido diverse forme di testo.Traduzione
I modelli GPT offrono una traduzione linguistica quasi istantanea, rendendo più accessibile la comunicazione globale.Analisi dei dati
Questi modelli possono analizzare grandi set di dati per estrarre informazioni e schemi, facilitando in questo modo i processi decisionali.Conversione del testo
Il GPT può convertire un testo da un formato a un altro, come ad esempio la conversione della prosa in vari formati di dati strutturati.Produzione di materiale di apprendimento
I GPT sono capaci di produrre contenuti didattici personalizzati, pensati per soddisfare diversi stili ed esigenze di apprendimento.Creazione di assistenti vocali interattivi
Il GPT potenzia l'intelligenza artificiale ad azionamento vocale, consentendo interazioni più naturali su dispositivi come smartphone e programmi home assistant.Riconoscimento delle immagini
Sebbene i modelli GPT siano noti principalmente per la loro applicazione nei testi scritti, questi modelli sono sempre più spesso utilizzati in attività di riconoscimento di immagini, identificazione e classificazione di dati visivi.
Data l'ampia copertura pubblicitaria ricevuta da ChatGPT, non c'è da stupirsi che molte persone la vedano come sinonimo del concetto più generale di trasformatori generativi pre-addestrati. Ma ChatGPT e GPT non sono la stessa cosa. Al contrario, una è un'applicazione e l'altra è la tecnologia di base che la supporta.
Il termine GPT si riferisce a una serie di modelli IA resi sempre più sofisticati nel tempo. Questi modelli sono estremamente versatili e supportano un'ampia gamma di applicazioni oltre alle conversazioni: assistenza per la scrittura automatizzata, codifica e creazione di contenuti visivi hanno visto notevoli miglioramenti grazie alle soluzioni GPT.
ChatGPT, d'altro canto, è un'applicazione specifica del modello GPT, personalizzata in base agli usi conversazionali. Utilizza una base GPT per la gestione dei dialoghi e la generazione di risposte intelligenti a livello umano alle richieste degli utenti. Questa specializzazione consente a ChatGPT di simulare un partner conversazionale di tipo umano, in grado di rispondere alle domande, fornire spiegazioni, assistere nella creazione di contenuti scritti e persino intraprendere conversazioni. In altre parole, ChatGPT è un chatbot basato sull'intelligenza artificiale, che offre funzionalità avanzate.
Trasformare dati testuali e visivi non strutturati in qualcosa che un sistema informatico possa comprendere ed emulare non è affatto un processo semplice. I dettagli tecnici necessari per la realizzazione della funzione GPT non rientrano nell'ambito di questo articolo, ma in linea di massima i processi principali alla base dei modelli GPT includono i seguenti:
Addestramento mediante estesi set di dati
I modelli GPT vengono inizialmente addestrati mediante grandi quantità di dati provenienti da Internet. Questo addestramento prevede tecniche di deep learning, parte del più ampio campo del machine learning. Il GPT-3, ad esempio, è stato addestrato impiegando circa 500 miliardi di token, che sono essenzialmente porzioni di testo. Questo addestramento completo consente al modello di apprendere un'ampia varietà di schemi linguistici.
Comprensione attraverso i token
A differenza degli esseri umani, i modelli GPT non comprendono direttamente il testo. Al contrario, suddividono il testo nei token sopra menzionati. Questi token possono essere parole o parti di parole; aiutano il modello a comprendere la struttura e la varietà del linguaggio umano. La straordinaria capacità del GPT-3 di gestire questi token attraverso i suoi miliardi di parametri consente un'analisi approfondita e la riproduzione del testo.
Lavorare all'interno dell'architettura del trasformatore
Il nucleo del GPT si basa sull'utilizzo dell'architettura del trasformatore, appositamente concepita per gestire sequenze di dati (in particolare, testi). Questo metodo è più efficiente delle precedenti soluzioni RNN e si adatta meglio a sequenze di testo più lunghe.
Utilizzo del meccanismo di auto-attenzione
All'interno dell'architettura del trasformatore, il meccanismo di auto-attenzione consente al GPT di valutare l'importanza di ciascun token rispetto agli altri in una frase. Questo processo consente al modello di concentrarsi sui token pertinenti durante la generazione delle risposte, garantendo un risultato appropriato al contesto.
Applicazione dell'addestramento di rete
Il modello trasformatore nel GPT si compone di diverse strati di reti neurali che calcolano probabilità e relazioni tra token. Regolando i pesi all'interno di queste reti, i modelli GPT possono generare risposte migliori.
Utilizzo di processi di codifica e decodifica
Nei modelli trasformatore più dettagliati, un encoder elabora il testo di input in un set di vettori matematici che catturano l'essenza delle parole e delle relative relazioni. Ogni vettore rappresenta una parola o un token, conservando non solo l'identità della parola e Le informazioni inerenti alla sua posizione all'interno della frase. Il decoder utilizza i vettori per generare il testo di output. Prevede la parola successiva all'interno di una sequenza prendendo in considerazione le informazioni codificate e le parole generate fino a quel momento, riproducendo in modo efficace la rappresentazione interna in testo leggibile.
La creazione di un modello GPT comporta una serie di passaggi che richiedono un'attenta pianificazione, risorse significative e una profonda competenza tecnica. Le organizzazioni interessate a sviluppare i propri modelli GPT devono seguire questo approccio:
Definizione di ambito e obiettivi
Definisci in maniera chiara la richiesta per il modello GPT. Si può spaziare dall'aumento dell'efficienza del servizio clienti attraverso l'utilizzo di un chatbot fino alla completa automazione della generazione di determinati tipi di contenuto.Creazione di un team qualificato
Metti insieme un team con esperienza nei settori di machine learning, data science e progettazione software. Questo team guiderà lo sviluppo e l'addestramento del modello GPT.Acquisizione e preparazione dei dati
Assembla un set di dati di grandi dimensioni pertinente alle attività che il modello dovrà eseguire. Questi dati devono quindi essere puliti e pre-elaborati per garantire che siano adatti all'addestramento del modello.Scelta di strumenti e tecnologia giusti
Stabilisci i framework e l'hardware di deep learning che supporteranno l'addestramento del GPT.Priorità di addestramento e ottimizzazione del modello
Addestra il modello utilizzando i set di dati preparati. Questo processo comporta l'impostazione dei parametri, l'addestramento del modello in modo iterativo e l'ottimizzazione dei risultati per una precisione e prestazioni superiori.Valutazione e iterazione
Valuta su base continuativa le prestazioni del modello utilizzando metriche appropriate. Apporta modifiche in base al feedback per perfezionare gli output del modello.Implementazione e integrazione
Una volta che il modello soddisfa gli standard desiderati, è possibile distribuirlo nell'ambiente di produzione dove può iniziare a svolgere le attività designate. Assicurati che si integri senza problemi con i sistemi esistenti.
L'implementazione efficace dei modelli GPT richiede molto più di semplici competenze e risorse tecniche. Le organizzazioni devono anche tenere conto di alcuni aspetti etici e funzionali per garantire che i loro modelli siano efficaci e responsabili. Quando si progetta un GPT personalizzato, è necessario tenere conto dei seguenti aspetti:
Eliminazione dei pregiudizi e di altri elementi dannosi
È fondamentale addestrare i modelli su diversi set di dati per ridurre al minimo i pregiudizi. Testare e aggiornare regolarmente il modello per identificare e rimuovere qualsiasi linguaggio discriminatorio o dannoso è essenziale per le pratiche etiche di intelligenza artificiale.Riduzione delle inaccuratezze
I modelli GPT possono talvolta generare informazioni errate o fuorvianti, note come "allucinazioni". Il miglioramento dei metodi di addestramento e il perfezionamento delle architetture dei modelli possono contribuire a ridurre queste inaccuratezze, garantendo l'affidabilità dei contenuti generati. Allo stesso modo, la valutazione umana può essere un'efficace "ultima difesa" per rilevare output imprecisi.Mantenimento della sicurezza dei dati
Assicurarsi che i dati di addestramento non si infiltrino negli output è fondamentale per mantenere l'integrità e la riservatezza delle informazioni. Tecniche come la privacy differenziale, una gestione e un monitoraggio dei dati accurati e la definizione di criteri trasparenti sull'utilizzo dei dati tra gli sviluppatori sono fondamentali.
La creazione di un modello GPT interno può essere un'operazione complessa e dispendiosa in termini di tempo. Di conseguenza, molte organizzazioni scelgono invece di collaborare con fornitori di terze parti specializzati in soluzioni di IA e machine learning. Questi fornitori possono mettere a disposizione le competenze e le risorse necessarie per sviluppare o utilizzare modelli efficaci più rapidamente e con un investimento iniziale inferiore.
I modelli GPT, con la loro capacità di generare testo coerente e pertinente, promettono un valore significativo nel mercato odierno in continua evoluzione tecnologica. In questo contesto, utilizzare la piattaforma giusta per sfruttare il potenziale dell'intelligenza artificiale generativa e dell'automazione intelligente è fondamentale per le aziende interessate a rimanere in prima linea nell'innovazione.
La pluripremiata Now Platform®, la struttura portante basata su cloud di ServiceNow che ne supporta la vasta gamma di prodotti e servizi, fornisce soluzioni di intelligenza artificiale complete, progettate per integrarsi perfettamente con i modelli GPT. La Now Platform migliora la produttività automatizzando le attività di routine e fornendo analisi avanzate, il che ne fa uno strumento essenziale per le aziende che desiderano implementare GPT. Le funzionalità di intelligenza artificiale di ServiceNow includono tutto ciò che va dalla comprensione del linguaggio naturale (NLU) alla ricerca intelligente, fino all'analisi predittiva e al data mining dei processi, il tutto volto a semplificare e migliorare i processi di lavoro. Questi strumenti sono progettati per garantire che le aziende possano utilizzare efficacemente l'intelligenza artificiale per un'ampia gamma di applicazioni, dall'automazione del servizio clienti all'analisi dei dati aziendali e ai processi decisionali.
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