Comprendere il GPT: funzionamento e casi d'uso.
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Sommario
Cos’è il GPT?
Il GPT, acronimo di Generative Pre-trained Transformer, è un rivoluzionario modello linguistico sviluppato nel campo dell'intelligenza artificiale. In concreto, si tratta di un programma informatico dotato di impressionanti capacità di generare testo in modo completamente autonomo.
Il funzionamento del GPT si basa sull'utilizzo di metodi di apprendimento profondo tramite reti neurali artificiali e, più precisamente, su un'architettura chiamata "Transformer". È da qui che deriva la "T" nell'acronimo GPT.
Uno dei punti di forza di questo modello è che è stato pre-addestrato su enormi volumi di dati testuali diversi durante la fase di apprendimento. Questi milioni di testi provenienti da Internet gli hanno permesso di acquisire una comprensione profonda e dettagliata del linguaggio in tutte le sue sfumature.
Il GPT viene quindi definito un modello "generativo" nel senso che è in grado di produrre testi completamente originali, costituiti da frasi nuove create automaticamente grazie alle sue capacità di analisi statistica del linguaggio. Apre la strada ad applicazioni futuristiche di generazione automatica di testi di qualità.
Come funziona il GPT?
Il funzionamento interno del modello GPT si basa su un'architettura di rete neurale artificiale chiamata "Transformers", da cui origina la "T" nell'acronimo GPT. In concreto, si tratta di più strati di neuroni fortemente interconnessi tra loro.
Questa architettura neurale è stata inizialmente addestrata su enormi quantità di testi diversi durante una lunga fase di apprendimento. Il modello è stato così in grado di analizzare miliardi di parole per dedurne tutte le regolarità statistiche che governano una lingua, sia a livello di vocabolario utilizzato, grammatica, sintassi delle frasi, che più in generale tutte le sfumature linguistiche.
Grazie a questo intenso addestramento, il modello GPT è poi in grado di generare autonomamente testo, scegliendo progressivamente le parole più adatte man mano, un po' come un essere umano costruirebbe naturalmente frasi coerenti.
In concreto, l'utente fornisce un semplice input testuale e il modello si occupa di completare questo input generando automaticamente un seguito logico e pertinente, con grande fluidità. Più i dati di addestramento sono massicci e diversificati, migliore sarà la qualità dei testi prodotti dal GPT.
In sintesi, è grazie all'unione di una potente architettura neurale e all'esposizione a quantità fenomenali di testi durante l'apprendimento che il modello riesce a generare contenuti originali in modo autonomo.
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Quali sono i diversi modelli GPT?
La prima pietra miliare nell'evoluzione dei modelli GPT è stata la presentazione nel 2018 da parte di OpenAI del GPT-1, il primissimo modello di questo tipo. Questo era stato addestrato su un volume piuttosto modesto di 40 GB di testo proveniente da Internet.
Nel 2019, GPT-2 ha compiuto un nuovo passo avanti in termini di prestazioni grazie a un addestramento ampliato a 80 GB di dati testuali. I testi generati appaiono molto più coerenti e realistici rispetto alla versione precedente.
Ma è nel 2020 che i progressi accelereranno davvero con l'arrivo dell'acclamato GPT-3, addestrato su ben 45 TB di testo, ovvero 175 miliardi di parametri! Un volume enorme che gli consente di produrre testi di una qualità e un realismo sbalorditivi. GPT-3 segna una vera e propria svolta nell'evoluzione delle prestazioni.
Successivamente, i modelli non hanno smesso di migliorare continuando ad aumentare le quantità favolose di dati testuali utilizzati per l'apprendimento. È il caso ad esempio di GPT-3.5 o GPT-J, che spingono sempre più in là i limiti delle generazioni precedenti.
Quali sono i casi d'uso del GPT?
Generazione automatica di testo
Il GPT viene soprattutto usato per produrre automaticamente diversi tipi di contenuti testuali di qualità. Le sue applicazioni in questo settore sono molteplici:
- Stesura di articoli completi in modo autonomo;
- Generazione di descrizioni di prodotti dettagliate;
- Composizione automatizzata di email;
- Suggerimento automatico di completamento frasi;
- Conversione testo-parola (sintesi vocale);
- Alimentazione di chatbot e assistenti virtuali;
- Riassunti automatici di documenti.
Traduzione automatica
Analisi semantica
Moderazione dei contenuti
Applicazioni conversazionali
Applicazioni creative
Quali sono i vantaggi e limiti del GPT?
Uno dei principali pregi del GPT è la sua capacità di generare rapidamente grandi quantità di testo pertinente. Il modello, infatti, è in grado di produrre importanti volumi di contenuti di qualità in pochi secondi, mentre a un redattore umano occorrerebbero ore. Questa notevole rapidità nella generazione automatica di testi è estremamente utile per applicazioni che richiedono una produzione su larga scala.
Altro punto di forza, il GPT è disponibile 24 ore su 24, 7 giorni su 7, per generare testi, a differenza di autori umani. Consente quindi di automatizzare la creazione di contenuti in modo continuo, senza interruzioni. Questa disponibilità permanente è un vero vantaggio.
Inoltre, il costo d'utilizzo di un modello GPT risulta nettamente inferiore all'impiegare redattori per produrre manualmente migliaia di contenuti. Una volta implementato, il GPT presenta un ritorno sull'investimento molto interessante per grandi volumi di testo, grazie alla sua produttività decuplicata.
È inoltre possibile addestrare il modello su un dataset specifico per fargli adottare un certo tono, umoristico, formale, ecc., e uno stile di scrittura desiderato. Questa capacità di personalizzare il testo generato secondo le esigenze è un punto di forza del GPT.
Infine, le prestazioni dei modelli GPT, in termini di qualità e coerenza dei testi prodotti, continuano a migliorare grazie alla ricerca. Gli algoritmi sottostanti vengono ottimizzati regolarmente.
Quali sono i limiti del GPT?
Il GPT presenta anche alcuni limiti che è bene tenere presenti. Innanzitutto, sebbene pertinenti, i testi generati non sono davvero compresi e interpretati in profondità dal modello. Imitano il significato senza padroneggiare la semantica allo stesso modo di un essere umano.
Inoltre, il GPT tende a riprodurre, se non addirittura amplificare, alcuni pregiudizi presenti nei dati testuali utilizzati per il suo addestramento. Ciò pone un importante rischio etico di vedere il modello generare stereotipi o discorsi discriminatori.
In più, la coerenza rimane perfettibile su testi molto lunghi, come un intero libro, dove possono presentarsi incoerenze. Il modello deve ancora essere ottimizzato per una coerenza assoluta.
I testi prodotti, inoltre, richiedono una rilettura, correzione e convalida umana in quanto contengono ancora imperfezioni. Un controllo da parte di un occhio umano resta indispensabile.
Infine, il GPT può occasionalmente generare informazioni erronee o imprecise. Senza un reale discernimento, esiste il rischio di diffusione di fake news se i testi non vengono verificati. Si pone ugualmente la questione etica della "paternità" dei testi e del potenziale plagio.
In cosa si distingue il GPT dai precedenti modelli di AI?
Come fa il GPT a produrre testi di qualità?
Quali sono le principali sfide poste dal GPT?
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