Introduzione al GPT-3
GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) è un modello linguistico avanzato sviluppato da OpenAI. Costruito sull’architettura Transformer, il GPT-3 è la terza iterazione della serie GPT ed è stato rilasciato nel 2020. Il termine “generativo” indica che questi modelli sono in grado di generare testo, mentre “preaddestrato” indica che sono stati addestrati su grandi quantità di dati prima di essere messi a punto per compiti specifici. Con la sua impressionante capacità di comprendere e generare testi simili a quelli umani, GPT-3 è emerso come uno dei più potenti generatori di linguaggio per l’intelligenza artificiale.
GPT-3 vanta un modello di rete neurale esteso con ben 175 miliardi di parametri, un aumento sostanziale rispetto al suo predecessore, GPT-2. L’ampio spazio dei parametri consente al modello di discernere modelli complessi in vasti set di dati e di cogliere meglio le strutture sottostanti dei testi.
Specifiche tecniche di GPT-3
Parametro
Architettura
Parametri
Dati di pre-addestramento
Messa a punto dei dati
Lunghezza massima della sequenza
Velocità di inferenza
Anno di uscita
Valore
Trasformatore
175 miliardi di euro
Corpora di testo diversi
Personalizzabile per attività
2048 gettoni
Varia a seconda dell’hardware
2020
Sviluppo di GPT-3
GPT si riferisce a una famiglia di modelli linguistici di intelligenza artificiale sviluppati da OpenAI. L’architettura Transformer, introdotta nell’articolo “Attention Is All You Need” di Vaswani et al. nel 2017, costituisce la base dei modelli GPT. I trasformatori utilizzano un meccanismo di autoattenzione per elaborare i dati in ingresso in parallelo, rendendoli altamente efficienti per le attività che coinvolgono dati sequenziali, come l’elaborazione del linguaggio naturale.
La tecnologia GPT si è evoluta nel tempo e, a partire dall’ultimo aggiornamento del marzo 2023, esistono quattro iterazioni principali: GPT, GPT-2, GPT-3 e GPT-4.
- GPT: Il modello GPT originale, rilasciato nel 2018, ha rappresentato una svolta nell’elaborazione del linguaggio naturale. Si trattava di 117 milioni di parametri ed è stato addestrato su un’ampia gamma di dati testuali di Internet.
- GPT-2: rilasciato nel 2019, GPT-2 era una versione più grande e più potente del GPT originale. Il sistema dispone di 1,5 miliardi di parametri, il che lo rende più capace di generare testi coerenti e contestualmente rilevanti. A causa dei timori di un potenziale uso improprio per la generazione di fake news, OpenAI ha inizialmente limitato l’accesso al modello completo, ma in seguito lo ha reso disponibile al pubblico.
- GPT-3: introdotto nel 2020, il GPT-3 ha portato le capacità dei suoi predecessori a un livello completamente nuovo. Con ben 175 miliardi di parametri, è diventato uno dei più grandi modelli linguistici mai creati. Il GPT-3 ha dimostrato una comprensione linguistica senza precedenti, generando risposte altamente realistiche e contestualmente appropriate a diverse richieste.
- GPT-4: GPT-4 è l’ultimo modello di linguaggio sviluppato da OpenAI, rilasciato il 14 marzo 2023. È la quarta versione della serie GPT, un modello linguistico multimodale di grandi dimensioni in grado di comprendere sia il testo che le immagini. GPT-4 viene addestrato con un “pre-training”, prevedendo la parola successiva nelle frasi da fonti di dati vaste e diverse. Inoltre, utilizza l’apprendimento per rinforzo, imparando dal feedback umano e dell’intelligenza artificiale per allineare le sue risposte alle aspettative e alle linee guida umane. Sebbene sia disponibile al pubblico attraverso ChatGPT Plus, l’accesso completo al GPT-4 tramite l’API di OpenAI è attualmente limitato e offerto tramite una lista d’attesa. Sebbene rappresenti un miglioramento rispetto a GPT-3.5 nell’applicazione ChatGPT, GPT-4 deve ancora affrontare alcuni problemi simili e i dettagli tecnici specifici sulle dimensioni del suo modello non sono stati resi noti.
Questi modelli GPT sono esempi di apprendimento non supervisionato, in cui i modelli imparano da grandi quantità di dati testuali senza etichette o annotazioni esplicite. Durante la fase di pre-addestramento, i modelli sviluppano una comprensione del linguaggio e del contesto, mentre durante la fase di perfezionamento vengono adattati a compiti specifici come la traduzione, il riassunto, la risposta a domande e altro ancora.
Come funziona il GPT-3
Sfruttando l’architettura Transformer, GPT-3 è in grado di riconoscere le dipendenze a lungo raggio tra parole e frasi all’interno di un testo. Questa migliore comprensione del contesto consente al modello di generare risposte semanticamente coerenti. Inoltre, l’intelligenza artificiale adotta un approccio di “apprendimento non supervisionato”, eliminando la necessità di un pre-addestramento specifico per l’attività. Ecco come funziona tutto questo in dettaglio:
- Architettura: GPT-3 si basa sull’architettura Transformer, introdotta nel documento “Attention Is All You Need” di Vaswani et al. nel 2017. L’architettura di Transformer utilizza un nuovo meccanismo di autoattenzione che consente al modello di elaborare i dati di input in parallelo, rendendolo altamente efficiente per la gestione di sequenze, come il linguaggio naturale.
- Pre-training: GPT-3 è “pre-addestrato” su un enorme set di dati che comprende testi diversi provenienti da varie fonti, come libri, articoli e siti web. Durante la fase di pre-addestramento, il modello impara a prevedere la parola successiva in una sequenza in base alle parole precedenti. Questo processo espone il modello a un’ampia comprensione della grammatica, del contesto e delle relazioni tra le parole.
- Parametri: GPT-3 è un modello enorme con 175 miliardi di parametri. I parametri sono i pesi apprendibili che il modello utilizza per fare previsioni durante l’addestramento e l’inferenza. L’ampio numero di parametri consente al GPT-3 di catturare modelli e sfumature complesse nei dati.
- Messa a punto: Dopo il pre-addestramento su un ampio corpus di testi, GPT-3 viene messo a punto per compiti specifici. La messa a punto comporta l’addestramento del modello su insiemi di dati più specializzati per compiti come la traduzione, il riassunto, la risposta a domande e altro ancora. Questo processo consente di adattare le capacità del modello in modo da renderlo più pertinente e preciso per applicazioni specifiche.
- Apprendimento a zero e a pochi colpi: Un aspetto notevole del GPT-3 è la sua capacità di eseguire l’apprendimento a “zero colpi” e a “pochi colpi”. L’apprendimento a zero colpi permette al modello di generare risposte plausibili per compiti su cui non è stato esplicitamente messo a punto, sulla base di una descrizione del compito. L’apprendimento a pochi colpi permette al modello di adattarsi a nuovi compiti con pochi esempi o dimostrazioni, senza un’estesa riqualificazione.
- Generazione e completamento di testi: Dato un prompt o un contesto, GPT-3 è in grado di generare un testo coerente e appropriato al contesto, sia che si tratti di completare una frase, scrivere paragrafi o persino comporre storie creative o poesie.
- Comprensione del linguaggio naturale: Il GPT-3 è in grado di comprendere ed elaborare il linguaggio naturale, rispondendo a domande, fornendo spiegazioni e partecipando a conversazioni con gli utenti.
- Limitazioni: Sebbene il GPT-3 sia un modello linguistico molto avanzato, non è privo di limiti. A volte può generare risposte che possono sembrare plausibili, ma che mancano di accuratezza fattuale o presentano pregiudizi presenti nei dati di addestramento. Inoltre, il controllo della produzione per garantire la conformità a requisiti specifici può essere impegnativo.
Applicazioni della GPT-3
Il GPT-3 trova applicazione in diversi ambiti, il che lo rende un modello linguistico versatile:
- Programmazione: GPT-3 può generare snippet di codice e assistere nella comprensione e nel miglioramento del codice in diversi linguaggi di programmazione.
- Applicazioni creative: Il GPT-3 può generare testi creativi come poesie, storie e testi di canzoni, ispirando gli artisti nelle loro imprese creative.
- Ricerca e analisi: La capacità di elaborare grandi quantità di dati testuali favorisce la ricerca e l’analisi di corpora testuali e letteratura.
- Generazione del linguaggio: GPT-3 è in grado di produrre testi di alta qualità, da semplici frasi a interi articoli e racconti.
- Chatbot e assistenti virtuali: Le sue capacità sono alla base dello sviluppo di chatbot e assistenti virtuali avanzati che facilitano interazioni simili a quelle umane.
- Automazione delle attività testuali: Il modello può automatizzare le attività ripetitive, tra cui la sintesi del testo, la traduzione e le risposte alle e-mail.
Utilizzo di GPT-3 con il sistema di token OpenAI
Il sistema di token è un concetto fondamentale del GPT-3 e di altri modelli linguistici basati sull’architettura Transformer. I token sono le singole unità di testo che il modello elabora. Nel contesto del linguaggio naturale, i token possono essere brevi come un carattere o lunghi come una parola.
In GPT-3, il testo in ingresso viene scomposto in token prima di essere inserito nel modello per l’elaborazione. Allo stesso modo, l’output del modello è prodotto sotto forma di token, che vengono poi riconvertiti in testo leggibile.
Ecco alcuni punti chiave da comprendere sul sistema di gettoni alla base del GPT-3:
- Tokenizzazione: La tokenizzazione è il processo di scomposizione di un testo continuo in singoli token. Ad esempio, la frase “Ciao, come stai?” potrebbe essere tokenizzata in [“Ciao”, “,”, “come”, “stai”, “tu”, “?”].
- Dimensione dei token: La dimensione dei token in GPT-3 può variare, ma in genere utilizza un metodo di tokenizzazione per sottoparole. Invece di rappresentare ogni parola come un singolo token, GPT-3 può dividere le parole in unità più piccole, chiamate sottoparole. Ad esempio, la parola “incredibile” potrebbe essere tokenizzata in [“un”, “##incredibile”]. Questa tokenizzazione delle sottoparole consente al modello di gestire efficacemente le parole rare e le variazioni morfologiche.
- Limitazione dei token: GPT-3 ha un limite massimo di token, il che significa che può elaborare solo un numero fisso di token in una singola chiamata API. Al momento del mio ultimo aggiornamento, il limite massimo di token era di 4096 token per GPT-3.
- Conteggio dei token nel costo: i token di ingresso e di uscita vengono conteggiati nel costo quando si utilizza GPT-3 tramite l’API OpenAI. Ciò significa che si paga in base al numero totale di token utilizzati nella richiesta API e alla risposta generata dal modello.
- Vincoli dei token: Per garantire che un dato input di testo rientri nel limite di token del modello, potrebbe essere necessario troncare o omettere parti del testo, a seconda della sua lunghezza.
- Economizzazione dei token: Poiché il costo dell’utilizzo del GPT-3 si basa sul numero di token, gli sviluppatori spesso cercano di ottimizzare le loro chiamate API per ridurre al minimo l’utilizzo dei token, pur ottenendo i risultati desiderati.
La comprensione del sistema di token è essenziale per utilizzare efficacemente il GPT-3, in quanto influenza non solo la capacità di elaborazione del modello, ma anche il costo associato al suo utilizzo. Gli sviluppatori devono prestare attenzione all’uso dei token e adattare i loro input di testo in modo da rientrare nei limiti dei token per sfruttare al meglio le capacità di GPT-3 in modo efficiente.
Sfide e considerazioni etiche del GPT-3
Nonostante gli impressionanti risultati ottenuti, il GPT-3 deve affrontare le sfide e le preoccupazioni etiche tipiche delle tecnologie avanzate di intelligenza artificiale:
- Bias e correttezza: Il GPT-3 è suscettibile di pregiudizi, poiché apprende da grandi insiemi di dati che potrebbero non essere perfettamente bilanciati, portando a risposte ingiuste o discriminatorie.
- Uso improprio: La tecnologia può essere utilizzata in modo improprio per scopi fraudolenti o manipolativi, come la diffusione di informazioni errate o la generazione di contenuti falsi.
- Controllo delle uscite: Può essere difficile controllare l’uscita del GPT-3, con conseguenti risposte indesiderate o inappropriate.
- Sicurezza e protezione: GPT-3, essendo una potente tecnologia di intelligenza artificiale, ha il potenziale per generare contenuti dannosi, come discorsi di odio, molestie o linguaggio violento. Garantire misure di sicurezza per evitare che il modello generi output dannosi è una preoccupazione importante.
- Overfitting e memorizzazione: GPT-3 può talvolta memorizzare modelli di dati specifici durante il pre-addestramento, causando un overfitting su alcuni set di dati. Questo può far sì che il modello fornisca informazioni accurate ma false o inaffidabili.
- Spiegabilità e interpretabilità: Il processo decisionale del GPT-3 è spesso considerato una “scatola nera” a causa della sua complessa architettura di rete neurale. Questa mancanza di trasparenza può sollevare preoccupazioni riguardo al processo decisionale del modello e al potenziale di risposte distorte o inspiegabili.
- Impatto ambientale: L’addestramento di modelli linguistici di grandi dimensioni come il GPT-3 richiede una notevole potenza di calcolo e un notevole consumo energetico. È necessario considerare l’impatto ambientale dell’addestramento e del funzionamento di tali modelli su scala.
- Copyright e proprietà intellettuale: I dati utilizzati per il pre-training del GPT-3 spesso includono contenuti protetti da copyright provenienti da varie fonti. L’uso di materiale protetto da copyright nel processo di formazione può avere implicazioni legali ed etiche.
- Inclusività e accessibilità: I modelli linguistici come il GPT-3 potrebbero non soddisfare pienamente le esigenze degli utenti provenienti da contesti linguistici diversi o delle persone con disabilità. Garantire l’inclusività e l’accessibilità è di vitale importanza quando si utilizzano modelli di IA per un uso più ampio.
- Conseguenze indesiderate: L’impiego del GPT-3 e di tecnologie di IA simili può avere conseguenze indesiderate sulla società, tra cui perturbazioni economiche, cambiamenti nei modelli occupazionali e dipendenza della società dall’IA per il processo decisionale.
- Dipendenza dall’IA: con la crescente diffusione di tecnologie di IA come il GPT-3, vi è il rischio di un’eccessiva dipendenza da esse, con conseguente potenziale perdita di competenze umane e di capacità di pensiero critico.
- Privacy e proprietà dei dati: L’utilizzo del GPT-3 può comportare la condivisione di dati sensibili dell’utente con il fornitore di IA, sollevando preoccupazioni sulla privacy dei dati, sulla proprietà e sul potenziale di sfruttamento dei dati.
- Sfide normative e legali: L’impiego di potenti modelli di intelligenza artificiale come il GPT-3 può sollevare problemi normativi e legali legati alla responsabilità, alla responsabilità e alla conformità con le leggi e i regolamenti esistenti.
Affrontare queste sfide e preoccupazioni etiche è fondamentale per garantire un uso responsabile e vantaggioso del GPT-3 e di altre tecnologie avanzate di IA, promuovendo la fiducia e la trasparenza nelle applicazioni di IA.
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I dati contenuti in questo articolo sono soggetti a modifiche, poiché in futuro potrebbero essere rilasciate nuove versioni o miglioramenti del GPT-3.
