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Che cos'è un GPT?

Scopri come i modelli di intelligenza artificiale basati su trasformatore generativo pre-addestrato interpretano e creano contenuto simile a quello umano.
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Il ruolo di GPT nell'IA

GPT è l'acronimo di trasformatore generativo pre-addestrato e indica una famiglia di modelli di rete neurale che analizzano i dati e interpretano e producono testo, immagini e suoni simili a quelli umani. Le persone e le organizzazioni usano GPT per riepilogare lunghi testi e riunioni, tradurre lingue, creare comunicazioni scritte, scrivere codice, generare immagini e rispondere a domande in tono conversazionale.

Punti chiave

  • GPT è una rete neurale di Deep Learning che analizza richieste in linguaggio naturale, immagini o suoni per prevedere la miglior risposta possibile.
  • Ripetendo più volte il processo di previsione, GPT è in grado di creare contenuto simile a quello umano e di sostenere lunghe conversazioni.
  • GPT si basa sull'architettura a trasformatori, che interpreta il significato del contenuto trasformando parole, immagini e suoni in rappresentazioni matematiche.

  • GPT è efficace perché per eseguirne il training sono stati usati set di dati di grandi dimensioni, tra cui enormi corpora di testo.

  • GPT sta trasformando il modo in cui le persone fanno le cose, semplificando la ricerca, riducendo il lavoro di routine, accelerando il processo di scrittura di parole e codice informatico e favorendo la creatività.

  • Alcuni casi d'uso di GPT sono chatbot, creazione di contenuto, analisi del sentiment, creazione di codice informatico, analisi dei dati e riepiloghi delle riunioni.

  • OpenAI continua a investire in GPT e in futuro le organizzazioni possono aspettarsi un output migliore, una maggiore trasparenza, una minore distorsione e un'accuratezza superiore.

Che cos'è GPT e come funziona

GPT è una rete neurale di Deep Learning che analizza richieste in linguaggio naturale, immagini o suoni per prevedere la miglior risposta possibile in base all'interpretazione dell'input. A tale scopo, viene sottoposto a training con set di dati di grandi dimensioni con centinaia di miliardi di parametri. GPT fa riferimento ai dati di training per pesare l'importanza dei vari componenti di una sequenza, ad esempio le parole in una frase o le parti di immagini o suoni. La ponderazione consente di dedurre la rilevanza e il contesto, in modo da poter generare contenuto sensato rispetto alla richiesta.

Storia di GPT

Nel 2018 OpenAI ha rilasciato la prima generazione di GPT, basato su questa architettura. GPT-1 è stato sottoposto a training con oltre 1,5 miliardi di parametri ed è in grado di generare testo, rispondere a domande, tradurre lingue e riepilogare testo, ma fatica a comprendere il contesto e ha difficoltà con i passaggi di testo lunghi. 

Da allora, ogni due anni OpenAI ha rilasciato una nuova versione di GPT, ognuna sottoposta a training con set di dati sempre più grandi. Con ogni nuova versione, la tecnologia migliora la capacità di comprendere il contesto e scrivere in modo fluido e coerente. Continua ad aggiungere nuove capacità, ad esempio la creazione di codice informatico, l'esecuzione di attività con pochi o nessun esempio e l'analisi di grandi quantità di dati. 

Panoramica del training

Per essere efficace, GPT deve essere in grado di analizzare e interpretare una miriade di richieste e domande. Si prepara per farlo eseguendo il training su enormi set di dati, tra cui corpora di testo di grandi dimensioni, usando il Deep Learning non supervisionato, un subset del Machine Learning. Nell'apprendimento non supervisionato il modello impara a individuare schemi all'interno di dati non etichettati senza alcun intervento umano. GPT usa la visione artificiale per identificare e comprendere gli oggetti e le persone presenti nelle immagini.

GPT può anche essere sottoposto a training per scenari molto specifici, ad esempio per il settore bancario o quello legale. In questi casi viene usato l'apprendimento con supervisione, il che significa che i dati di training sono etichettati da esseri umani.

Architettura di base di GPT

GPT si basa sull'architettura a trasformatori, che usa il meccanismo di auto-attenzione per analizzare i diversi componenti di una richiesta e le relazioni tra di essi per interpretare il contesto e il significato. Ad esempio, la parola inglese "cloud" può fare riferimento a una nube o, come in cloud computing, a una piattaforma tecnologica. Le persone e GPT determinano quale sia il significato da attribuire alla parola valutando il significato delle altre parole che la circondano in una frase o un paragrafo.

L'architettura a trasformatori fa lo stesso trasformando le parole e il loro significato in rappresentazioni matematiche. Suddivide testo, immagini e suoni in parti più piccole denominate token. Ai token viene assegnato un vettore, che codifica il significato. I vettori codificati, denominati incorporamenti, vengono quindi inviati a un blocco di attenzione in cui si scambiano informazioni e aggiornano i vettori in base alle necessità. Una volta determinato il significato della richiesta, GPT produce una previsione sotto forma di distribuzione di probabilità e suggerisce la parola, l'immagine o il suono successivo nella sequenza. Ripetendo questo processo più volte, può scrivere lunghi passaggi o di testo o sostenere una conversazione.

Componenti chiave

L'architettura è costituita da due parti:

  • Codificatore. Il codificatore è la parte del sistema che suddivide il testo, le immagini e i suoni in incorporamenti matematici. A ogni incorporamento viene assegnato un peso, che indica quanto è rilevante per il contesto e il significato. Gli incorporamenti vengono quindi confrontati tra loro usando il meccanismo di auto-attenzione per perfezionarne ulteriormente il significato.

  • Decodificatore. Il decodificatore usa i vettori e i pesi per determinare i possibili output e prevedere quello migliore. Poiché le ultime versioni di GPT sono state sottoposte a training su una quantità estremamente elevata di dati, sono diventate piuttosto efficienti nell'usare questo processo per scrivere testi fluidi e coerenti. 

Vantaggi e problematiche di GPT

GPT può trasformare il modo in cui le persone e le organizzazioni lavorano, consentendo di risparmiare tempo e denaro. Tuttavia, l'uso di questa tecnologia senza un attento controllo comporta anche dei rischi. È fondamentale verificare sempre attentamente le informazioni che si ottengono da GPT o da qualsiasi altro sistema di intelligenza artificiale per accertarsi che siano etiche e accurate.

Vantaggi

 
  • Semplificazione della ricerca. GPT può setacciare Internet e/o altre origini dati e fornire un riepilogo di ciò che ha trovato, se richiesto citando anche le fonti.

  • Miglioramento del codice informatico. Gli sviluppatori usano GPT come ausilio alla scrittura di nuovo codice o per semplificare il codice esistente.

  • Scrittura più rapida. Uno dei modi più diffusi per usare GPT è come strumento di scrittura. Può infatti sintetizzare rapidamente molte informazioni e creare report, post di blog, messaggi di posta elettronica e altri materiali scritti.

  • Riduzione del lavoro di routine. GPT è in grado di fare cose come riassumere riunioni, tradurre lingue e rispondere a domande, permettendoti così di concentrarti su compiti più significativi.

  • Aumento della creatività. Oltre a scrivere poesie, GPT può generare rapidamente molte idee diverse, il che ne fa un ottimo strumento per il brainstorming. 

  • Personalizzazione in base all'azienda. GPT può essere sottoposto a training in modo specifico per le esigenze di organizzazioni e settori diversi.

Problematiche

 
  • Distorsione. Come avviene per tutti i modelli di intelligenza artificiale che si basano su dati umani, le distorsioni intrinseche nei dati possono filtrare nell'output di GPT. Ad esempio, i modelli di intelligenza artificiale possono presupporre che determinati lavori, come quello di scienziato, vengano ricoperti solo da uomini, perché la maggior parte dei dati storici riguarda scienziati maschi. 

  • Imprecisioni. Poiché GPT genera l'output in base a una previsione, non sempre è corretto. Chiedergli di fare riferimento a materiali noti o usare la knowledge base dell'organizzazione per il training può essere utile, ma è sempre necessario che un essere umano riveda il lavoro per verificarne l'accuratezza.

  • Cybersecurity. Soggetti malintenzionati stanno usando GPT e altri modelli di intelligenza artificiale per creare messaggi di posta elettronica di phishing convincenti, sviluppare malware e analizzare le organizzazioni alla ricerca di vulnerabilità. Formare i dipendenti per il riconoscimento dei messaggi di posta elettronica di phishing può contribuire a ridurre il rischio per l'organizzazione. È anche importante implementare soluzioni di cybersecurity in grado di rilevare le anomalie e bloccare il malware.

  • Violazioni della proprietà intellettuale. L'output di GPT può includere immagini o testi creati da un'altra persona o organizzazione. Prima di pubblicare qualunque materiale creato dall'IA, verifica che l'organizzazione disponga dei diritti per il contenuto e usa le citazioni in modo appropriato.

  • Richieste inefficaci. Per ottenere un buon output da GPT occorre una richiesta ben strutturata. Può essere necessario fare pratica e procedere per tentativi per creare una richiesta che dia i risultati desiderati.

  • Impenetrabilità. Poiché GPT usa un modello di Deep Learning, è difficile capire su cosa basa le sue risposte. Questo è un ulteriore motivo per esaminare attentamente l'output prima di usarlo.

Casi d'uso comuni di GPT

I modelli GPT possono eseguire un'ampia gamma di attività e le organizzazioni continuano a trovare nuovi modi di usarli. Ecco alcune cose da provare:

Creazione di contenuto. Usa GPT per scrivere testi, generare meme e creare immagini.

Chatbot e agenti per conversazioni. Poiché GPT supporta le domande e le risposte in linguaggio naturale, è un ottimo strumento per i chatbot. 

Traduzione di lingue. GPT fa un buon lavoro di traduzione delle lingue, anche se è sempre meglio verificare l'accuratezza con un madrelingua prima di pubblicare le traduzioni in un sito Web o in altri spazi pubblici.

Analisi del sentiment. GPT può aiutarti ad analizzare recensioni dei clienti, post sui social media o altro testo per comprendere l'opinione delle persone sul tuo marchio, i tuoi prodotti e i tuoi servizi.

Consigli. Prima di intraprendere un viaggio, puoi chiedere a GPT di consigliarti ristoranti, hotel e attrazioni da visitare. Con i parametri giusti, può aiutarti a creare un elenco davvero utile.

Ricerca. Poiché GPT è efficace nel riepilogare informazioni, è anche un ottimo strumento di ricerca. Può contribuire a ridurre il numero di siti Web, report e altri documenti da esaminare per trovare quello che cerchi. Assicurati di chiedere le fonti, in modo da poter convalidare le informazioni che ricevi.

Riepilogo di riunioni e documenti. GPT può farti risparmiare molto tempo, fornendo riepiloghi di riunioni o documenti lunghi.

Creazione di codice. GPT conosce molti linguaggi di programmazione e può generare frammenti di codice pertinenti o spiegare cosa fa il codice in linguaggio di conversazione.

Analisi dei dati. Con l'aiuto di GPT puoi scoprire tendenze e informazioni chiave in set di dati di grandi dimensioni.

Il futuro di GPT

OpenAI continua a fare grandi investimenti in GPT. GPT-4o è stato rilasciato nel 2024. La "o" nel nome sta per "omni", perché il modello può elaborare e generare audio, testo e immagini. GPT-4o mini è un modello più piccolo che supporta testo e audio. Offre prestazioni migliori rispetto ai modelli GPT precedenti, ad esempio GPT-3.5, ed è più conveniente.

Per il futuro puoi aspettarti ulteriori miglioramenti nell'efficienza e nelle funzionalità del modello, ad esempio:
 
  • Modelli più grandi con prestazioni superiori. Le iterazioni future di GPT saranno probabilmente ancora più grandi e sottoposte a training su più parametri. Questo consentirà loro di comprendere e generare contesto con più sfumature e complessità.

  • Maggiore ottimizzazione e personalizzazione. Saranno disponibili tecniche più avanzate per ottimizzare i modelli in domini o settori specifici, migliorando la capacità di generare contenuto pertinente e accurato su misura per determinati campi. Sarà anche possibile personalizzare il modello in base alle proprie esigenze.

  • Comprensione migliore del contesto. I progressi nella comprensione e nella gestione delle dipendenze a lungo raggio consentiranno ai modelli di fornire risposte più precise e appropriate al contesto.

  • Funzionalità multimodali più avanzate. I modelli miglioreranno nella comprensione e nella generazione di contenuto in base a input diversi, ad esempio testo, immagini e audio.

  • Maggiore spiegabilità e interpretabilità. Saranno fatti sforzi per rendere più trasparenti i processi decisionali dei modelli GPT, fornendo informazioni dettagliate sul modo in cui generano le risposte e sulla logica alla base degli output.

  • Sviluppo di un'intelligenza artificiale responsabile ed etica. La ricerca e lo sviluppo si concentreranno sulla riduzione delle distorsioni nei modelli GPT, in modo garantire output più equi. Per garantire un uso responsabile della tecnologia sarà data priorità a metodi avanzati per il rilevamento e la riduzione di contenuto dannoso, disinformazione e output inappropriati.
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Domande frequenti

  • GPT è un modello di IA generativa che usa il Deep Learning per interpretare e produrre testo, immagini e suoni simili a quelli umani.
  • L'architettura a trasformatori è una rete neurale di Deep Learning che consente ai modelli di intelligenza artificiale come GPT di interpretare il linguaggio naturale e generare testo, immagini e suoni originali. A tale scopo, analizza i diversi componenti di un input e le relazioni tra i componenti per codificare il contesto e il significato. In questo modo può prevedere l'elemento successivo di un blocco di testo, un'immagine o un suono.
  • GPT è un modello di intelligenza artificiale che usa il Deep Learning per interpretare testo, immagini e suoni per generare nuovo contenuto, fornire analisi dei dati o riepilogare informazioni. Esegue queste e altre attività in modo efficace perché è stato sottoposto a training con set di dati di grandi dimensioni con centinaia di miliardi di parametri. Pre-addestrato vuol dire che è stato sottoposto a training con questi dati prima che del rilascio al pubblico.