GPT (Trasformatore generativo preaddestrato)

GPT (Generative Pre-trained Transformer) è una famiglia di potenti Large Language Models (LLM) sviluppati da OpenAI. Questi modelli sono progettati per comprendere e generare testi simili a quelli umani, il che li rende una pietra miliare della moderna IA generativa. Il nome stesso descrive i suoi componenti principali: è "generativo" perché crea nuovi contenuti, "preaddestrato" su grandi quantità di dati testuali e costruito sull'architettura Transformer, un approccio rivoluzionario nell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP).

La potenza dei modelli GPT risiede nel loro processo in due fasi. In primo luogo, durante la fase di pre-addestramento, il modello apprende la grammatica, i fatti, le capacità di ragionamento e i modelli linguistici da un enorme corpus di testi e codici attraverso un apprendimento non supervisionato. Questa fase utilizza l'architettura Transformer, che sfrutta un meccanismo di attenzione per soppesare il significato di diverse parole in una sequenza, consentendogli di cogliere contesti complessi. Questa conoscenza fondamentale rende i modelli GPT altamente versatili. La seconda fase, la messa a punto, adatta il modello pre-addestrato per svolgere compiti specifici, come la traduzione o il riassunto, utilizzando un set di dati più piccolo e specifico per il compito.

Applicazioni del mondo reale

I modelli GPT sono stati integrati in un'ampia gamma di applicazioni, rivoluzionando il modo in cui interagiamo con la tecnologia. Due esempi importanti sono:

1. Chatbot e assistenti virtuali avanzati: GPT alimenta chatbot altamente sofisticati, in grado di avviare conversazioni contestuali e ricche di sfumature. A differenza dei bot più semplici basati su regole, gli assistenti guidati da GPT possono rispondere a domande complesse, scrivere e-mail e persino generare contenuti creativi, offrendo un'esperienza utente più naturale per le piattaforme di assistenza clienti come Intercom.
2. Creazione di contenuti e assistenza: I professionisti del marketing, della scrittura e dello sviluppo di software utilizzano strumenti basati su GPT per la generazione di testi. Questi strumenti sono in grado di redigere articoli, scrivere testi di marketing, generare snippet di codice e riassumere lunghi documenti, aumentando notevolmente la produttività. Servizi come Jasper sono un esempio di questa applicazione.

GPT rispetto ad altri modelli

È importante distinguere la GPT da altri tipi di modelli di IA:

• 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 GPT-4). Si differenziano fondamentalmente dai modelli di Computer Vision (CV) come Ultralytics YOLO. I modelli YOLO analizzano i dati visivi per eseguire operazioni come il rilevamento di oggetti, la classificazione di immagini o la segmentazione di istanze, identificando quali sono gli oggetti e dove si trovano utilizzando i riquadri di delimitazione. Mentre GPT-4 è in grado di descrivere un'immagine, un modello come YOLO11 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 per le loro ampie capacità e adattabilità, un concetto studiato da istituzioni come il CRFM di Stanford. L'evoluzione da GPT-3 a GPT-4 e oltre ha introdotto anche l'apprendimento multimodale, consentendo ai modelli di elaborare e interpretare contemporaneamente immagini, audio e testo. Man mano che questi modelli diventano più potenti, un'interazione efficace si basa sempre di più su un'ingegneria tempestiva e competente, mentre gli sviluppatori devono affrontare sfide come le allucinazioni e promuovere l'etica e l'IA responsabile.