GPT (Generative Pre-trained Transformer) si riferisce a una famiglia di potenti Large Language Models (LLM) sviluppati da OpenAI. Questi modelli sono progettati per comprendere e generare testo simile a quello umano in base all'input che ricevono, noto come prompt. I modelli GPT hanno fatto progredire in modo significativo il campo dell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e sono un ottimo esempio di IA generativa. Sfruttano l'architettura Transformer, che consente loro di elaborare grandi quantità di dati testuali e di apprendere modelli linguistici complessi, grammatica e contesto.
Come funziona il GPT
Il nome stesso di "GPT" ne suddivide i componenti principali:
- Generativo: I modelli GPT creano nuovi output testuali originali che sono coerenti e contestualmente rilevanti rispetto alla richiesta di input. A differenza dei modelli discriminativi che classificano i dati, i modelli generativi producono contenuti nuovi. Questo può andare dalla continuazione di una storia alla scrittura di un'email o alla generazione di codice.
- Pre-addestrati: Prima di essere utilizzati per compiti specifici, i modelli GPT vengono sottoposti a una fase di addestramento estensivo su enormi insiemi di dati testuali provenienti da internet e da altri materiali autorizzati. Questa fase di pre-addestramento consente al modello di acquisire un'ampia conoscenza del linguaggio, dei fatti e del ragionamento. Questa capacità generale può poi essere adattata ad applicazioni specifiche attraverso un processo chiamato " fine-tuning" o attraverso la "prompt engineering".
- Transformer: L'architettura di base è il Transformer, introdotto nell'autorevole articolo"Attention Is All You Need". I Transformer utilizzano un meccanismo di auto-attenzione che consente al modello di valutare l'importanza delle diverse parole nella sequenza di input, indipendentemente dalla loro posizione. In questo modo si superano i limiti delle architetture più vecchie, come le reti neurali ricorrenti (RNN), nel gestire le dipendenze a lungo raggio e si consente un'elaborazione più parallela su hardware come le GPU.
Caratteristiche principali ed evoluzione
La serie GPT ha visto un'evoluzione significativa, con ogni iterazione che ha offerto funzionalità migliori:
- GPT-2: ha dimostrato notevoli capacità di generazione di testo, ma inizialmente è stato rilasciato con cautela a causa delle preoccupazioni di un uso improprio.
- GPT-3: ha rappresentato un grande salto di scala e di prestazioni, in grado di eseguire un'ampia gamma di compiti con un minimo di dati di addestramento specifici, spesso eccellendo nell'apprendimento a pochi scatti.
- GPT-4: ha migliorato ulteriormente le capacità di ragionamento, creatività e risoluzione dei problemi. In particolare, il GPT-4 è un modello multimodale, in grado di elaborare input sia di testo che di immagine, ampliando in modo significativo il suo campo di applicazione. Per maggiori dettagli, leggi il Rapporto Tecnico GPT-4.
Questi modelli eccellono in compiti come la generazione di testi, la sintesi di testi, la traduzione automatica, la risposta a domande e la generazione di codici. Molti modelli GPT sono accessibili tramite piattaforme come Hugging Face e possono essere implementati utilizzando framework come PyTorch o TensorFlow.
Applicazioni del mondo reale
I modelli GPT sono alla base di numerose applicazioni in vari settori:
- Creazione di contenuti e assistenza: Strumenti come Jasper o Writesonic utilizzano i modelli GPT per aiutare gli utenti a generare post di blog, testi di marketing, e-mail e altri contenuti scritti, velocizzando in modo significativo i flussi di lavoro creativi. Anche gli sviluppatori utilizzano varianti come GitHub Copilot (basato su OpenAI Codex, un discendente di GPT) per il completamento e la generazione di codice.
- Chatbot e assistenti virtuali avanzati: GPT consente un'intelligenza artificiale conversazionale più sofisticata e naturale. I chatbot del servizio clienti possono gestire domande complesse, comprendere meglio il contesto e fornire risposte più simili a quelle umane, migliorando l'esperienza dell'utente. Gli esempi includono integrazioni con piattaforme come Intercom o soluzioni personalizzate costruite utilizzando le API OpenAI.
GPT vs. altri modelli
È importante distinguere la GPT da altri tipi di modelli di intelligenza artificiale:
- vs. BERT: sebbene entrambi siano LLM basati su trasformatori, BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) è principalmente un modello di codifica progettato per comprendere il contesto in modo bidirezionale. Eccelle in compiti come l'analisi del sentimento, il riconoscimento di entità denominate (NER) e la classificazione del testo. GPT, essendo incentrato sul decodificatore, è ottimizzato per la generazione di testo.
- rispetto ai modelli di visione artificiale: I modelli GPT elaborano e generano testo (e talvolta immagini, come il GPT-4). Si differenziano fondamentalmente dai modelli di Computer Vision (CV) come Ultralytics YOLO (ad es, YOLOv8, YOLO11). I modelli YOLO analizzano i dati visivi (immagini, video) per eseguire compiti come il rilevamento di oggetti, la classificazione di immagini o la segmentazione di istanze, identificando quali oggetti sono presenti e dove sono localizzati utilizzando bounding box o maschere. Mentre GPT-4 è in grado di descrivere un'immagine, YOLO eccelle nella localizzazione e classificazione precisa all'interno delle immagini ad alta velocità, adatta all'inferenza in tempo reale. Sistemi complessi potrebbero combinare entrambi, potenzialmente gestiti tramite piattaforme come Ultralytics HUB.
I modelli GPT sono considerati modelli di base grazie alle loro ampie capacità e alla loro adattabilità, rappresentando una pietra miliare del moderno apprendimento automatico.
