Cos'è il GPT?
I trasformatori generativi pre-addestrati, comunemente noti come GPT, sono una famiglia di modelli di rete neurale che utilizza l'architettura del trasformatore e rappresenta un progresso chiave nell'intelligenza artificiale (IA) che alimenta applicazioni di IA generativa come ChatGPT. I modelli GPT offrono alle applicazioni la possibilità di creare testi e contenuti simili a quelli umani (immagini, musica e altro) e di rispondere alle domande in modo colloquiale. Le organizzazioni di vari settori impiegano modelli GPT e IA generativa per bot di domande e risposte, riepilogo di testo, generazione di contenuti e ricerca.
Perché il GPT è importante?
I modelli GPT, e in particolare l'architettura dei trasformatori che utilizzano, rappresentano una svolta significativa nella ricerca sull'intelligenza artificiale. L'ascesa dei modelli GPT è un punto di svolta nella diffusa adozione del machine learning, poiché ora la tecnologia può essere utilizzata per automatizzare e migliorare una vasta gamma di attività che vanno dalla traduzione linguistica e il riepilogo di documenti alla scrittura di post di blog, alla creazione di siti Web, alla progettazione di immagini, alla creazione di animazioni, alla scrittura di codice, alla ricerca di argomenti complessi e persino alla composizione di poesie. Il valore di questi modelli risiede nella loro velocità e nella scala con cui possono operare. Ad esempio, dove potresti aver bisogno di diverse ore per ricercare, scrivere e modificare un articolo sulla fisica nucleare, un modello GPT può produrne uno in pochi secondi. I modelli GPT hanno spinto la ricerca sull'intelligenza artificiale verso il raggiungimento dell'intelligenza artificiale generale, il che significa che le macchine possono aiutare le organizzazioni a raggiungere nuovi livelli di produttività e reinventare le proprie applicazioni e le esperienze dei clienti.
Quali sono i casi d'uso di GPT?
I modelli GPT sono modelli linguistici generici in grado di eseguire un'ampia gamma di attività, dalla creazione di contenuti originali alla scrittura di codice, al riepilogo del testo e all'estrazione di dati dai documenti.
Ecco alcuni modi per utilizzare i modelli GPT:
Creare contenuti per i social media
Gli esperti di marketing digitale, grazie all'intelligenza artificiale (IA), creano contenuti per le loro campagne sui social media. Ad esempio, gli esperti di marketing possono richiedere a un modello GPT di produrre uno script video esplicativo. Il software di elaborazione delle immagini basato su GPT può creare meme, video, testi di marketing e altri contenuti a partire da istruzioni testuali.
Convertire il testo in stili diversi
I modelli GPT generano testo in stili informali, umoristici, professionali e di altro tipo. I modelli consentono ai professionisti aziendali di riscrivere un determinato testo in una forma diversa. Ad esempio, gli avvocati possono utilizzare un modello GPT per trasformare le copie legali in semplici note esplicative.
Scrivere e imparare il codice
Come modelli linguistici, i modelli GPT possono comprendere e scrivere codice informatico in diversi linguaggi di programmazione. I modelli possono aiutare gli studenti spiegando loro i programmi per computer nel linguaggio quotidiano. Inoltre, gli sviluppatori esperti possono utilizzare gli strumenti GPT per suggerire automaticamente frammenti di codice pertinenti.
Analizzare i dati
Il modello GPT può aiutare gli analisti aziendali a compilare in modo efficiente grandi volumi di dati. I modelli linguistici cercano i dati richiesti e calcolano e visualizzano i risultati in una tabella di dati o in un foglio di calcolo. Alcune applicazioni possono tracciare i risultati su un grafico o creare report completi.
Produrre materiali didattici
Gli insegnanti possono utilizzare software basato su GPT per generare materiali didattici come quiz e tutorial. Allo stesso modo, possono utilizzare i modelli GPT per valutare le risposte.
Creare assistenti vocali interattivi
I modelli GPT consentono di creare assistenti vocali interattivi intelligenti. Sebbene molti chatbot rispondano solo ai prompt verbali di base, i modelli GPT possono produrre chatbot con funzionalità di intelligenza artificiale conversazionale. Inoltre, questi chatbot possono conversare verbalmente come gli umani se abbinati ad altre tecnologie di intelligenza artificiale.
Come funziona il GPT?
Sebbene sia accurato descrivere i modelli GPT come intelligenza artificiale (IA), questa è una descrizione ampia. Più specificamente, i modelli GPT sono modelli di previsione del linguaggio basati su reti neurali basati sull'architettura Transformer. Analizzano le domande in linguaggio naturale, note come prompt, e prevedono la migliore risposta possibile in base alla loro comprensione del linguaggio.
Per fare ciò, i modelli GPT si basano sulle conoscenze acquisite dopo essere stati addestrati con centinaia di miliardi di parametri su enormi set di dati linguistici. Possono tenere conto del contesto di input e gestire dinamicamente le diverse parti dell'input, rendendoli in grado di generare risposte lunghe, non solo la parola successiva di una sequenza. Ad esempio, quando viene chiesto di generare un contenuto ispirato a Shakespeare, un modello GPT lo fa ricordando e ricostruendo nuove frasi e intere frasi con uno stile letterario simile.
Esistono diversi tipi di reti neurali, come quelle ricorrenti e convoluzionali. I modelli GPT sono reti neurali a trasformatore. L'architettura della rete neurale a trasformatore utilizza meccanismi di auto-attenzione per concentrarsi su diverse parti del testo di input durante ogni fase di elaborazione. Un modello di trasformazione acquisisce più contesto e migliora le prestazioni nelle attività di elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Ha due moduli principali, che spieghiamo di seguito.
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Scopri di più sull'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) »
Codificatore
I trasformatori pre-elaborano gli input di testo come incorporamenti, che sono rappresentazioni matematiche di una parola. Quando sono codificate nello spazio vettoriale, ci si aspetta che le parole più vicine tra loro abbiano un significato più vicino. Questi incorporamenti vengono elaborati tramite un componente codificatore che acquisisce informazioni contestuali da una sequenza di input. Quando riceve un input, il blocco codificatore della rete di trasformatori separa le parole in elementi incorporati e assegna il peso a ciascuna di esse. I pesi sono parametri che indicano la pertinenza delle parole in una frase.
Inoltre, i codificatori di posizione consentono ai modelli GPT di evitare significati ambigui quando una parola viene utilizzata in altre parti di una frase. Ad esempio, la codifica della posizione consente al modello del trasformatore di differenziare le differenze semantiche tra queste frasi:
- Un cane insegue un gatto
- Un gatto insegue un cane
Quindi, il codificatore elabora la frase di input e genera una rappresentazione vettoriale a lunghezza fissa, nota come incorporamento. Questa rappresentazione viene utilizzata dal modulo di decodifica.
Decodificatore
Il decodificatore utilizza la rappresentazione vettoriale per prevedere l'output richiesto. Dispone di meccanismi di auto-attenzione integrati per concentrarsi su diverse parti dell'input e indovinare l'output corrispondente. Tecniche matematiche complesse aiutano il decodificatore a stimare diverse uscite e a prevedere quella più accurata.
Rispetto ai suoi predecessori, come le reti neurali ricorrenti, i trasformatori sono più parallelizzabili perché non elaborano le parole in sequenza una alla volta, ma elaborano l'intero input contemporaneamente durante il ciclo di apprendimento. Grazie a questo e alle migliaia di ore impiegate dagli ingegneri per mettere a punto e addestrare i modelli GPT, sono in grado di fornire risposte fluide a quasi tutti i suggerimenti forniti.
Come è stato addestrato il GPT-3?
In un documento di ricerca pubblicato, i ricercatori hanno descritto il pre-addestramento generativo come la capacità di addestrare modelli linguistici con dati non etichettati per ottenere previsioni accurate. Il primo modello GPT, GPT-1, è stato sviluppato nel 2018. Il GPT-4 è stato introdotto nel marzo 2023 come successore del GPT-3.
GPT-3 è stato addestrato con oltre 175 miliardi di parametri o pesi. Gli ingegneri lo hanno addestrato su oltre 45 terabyte di dati provenienti da fonti come testi Web, crawling comune, libri e Wikipedia. Prima dell'addestramento, la qualità media dei set di dati è stata migliorata man mano che il modello maturava dalla versione 1 alla versione 3.
GPT-3 addestrato in modalità semi-supervisionata. Innanzitutto, gli ingegneri di machine learning hanno alimentato il modello di deep learning con dati di addestramento non etichettati. GPT-3 capirebbe le frasi, le scomporrebbe e le ricostruirebbe in nuove frasi. Durante un addestramento non supervisionato, GPT-3 ha cercato di produrre da solo risultati accurati e realistici. Quindi, gli ingegneri di machine learning perfezionerebbero i risultati in un addestramento supervisionato, un processo noto come apprendimento per rinforzo con feedback umano (RLHF).
Puoi utilizzare i modelli GPT senza ulteriore addestramento oppure personalizzarli con alcuni esempi per una determinata attività.
Quali sono gli esempi di alcune applicazioni che utilizzano il GPT?
Sin dal suo lancio, i modelli GPT hanno portato l'intelligenza artificiale (IA) a numerose applicazioni in vari settori. Ecco alcuni esempi:
- I modelli GPT possono essere utilizzati per analizzare il feedback dei clienti e riassumerlo in un testo facilmente comprensibile. Innanzitutto, puoi raccogliere dati sul sentiment dei clienti da fonti come sondaggi, recensioni e chat dal vivo, quindi puoi chiedere a un modello GPT di riepilogare i dati.
- I modelli GPT possono essere utilizzati per consentire ai personaggi virtuali di conversare in modo naturale con giocatori umani nella realtà virtuale.
- I modelli GPT possono essere utilizzati per fornire una migliore esperienza di ricerca per il personale dell'help desk. Possono interrogare la knowledge base del prodotto con un linguaggio colloquiale per recuperare informazioni pertinenti sul prodotto.
In che modo AWS può aiutarti a eseguire modelli linguistici di grandi dimensioni come GPT-3?
Amazon Bedrock è il modo più semplice per creare e scalare applicazioni di IA generativa con modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), noti anche come modelli di fondazione (FM), simili a GPT-3. Amazon Bedrock ti consente di accedere tramite un'API ai modelli di fondazione delle principali start-up di intelligenza artificiale, tra cui AI21 Labs, Anthropic e Stability AI, insieme alla più recente famiglia di modelli di fondazione di Amazon, Amazon Titan. Con l'esperienza serverless di Bedrock, puoi iniziare rapidamente, personalizzare privatamente gli FM con i tuoi dati e integrarli e distribuirli facilmente nelle tue applicazioni utilizzando gli strumenti e le funzionalità AWS che conosci (comprese le integrazioni con le funzionalità ML di Amazon SageMaker come Experiments per testare diversi modelli e pipeline per gestire i tuoi FM su larga scala) senza dover gestire alcuna infrastruttura. Scopri di più sulla costruzione con modelli di fondazione su Amazon Bedrock.