Come funziona il Gpt-3?

Che cos’è la GPT-3?

GPT-3, o Generative Pre-trained Transformer 3, è un modello di apprendimento automatico a rete neurale addestrato per generare qualsiasi tipo di testo. Sam Altman, SEO di OpenAI, ha descritto lo sviluppo di GPT-3, un “modello linguistico all’avanguardia” di terza generazione. Inoltre, secondo alcuni, il GPT-3 è il primo passo nella ricerca dell’Intelligenza Generale Artificiale.

GPT-3 ha oltre 175 miliardi di parametri di apprendimento automatico, mentre GPT-2 ne aveva solo 1,5 milioni. Prima di GPT-3, il più grande modello linguistico addestrato era il modello Turing Natural Language Generation (NLG) di Microsoft, che aveva 10 miliardi di parametri. GPT-3 è stato addestrato su diversi set di dati, ciascuno con pesi diversi, tra cui Common Crawl, WebText2 e Wikipedia.

Perché la GPT-3 è utile?

Ecco un elenco di motivi per cui la GPT-3 è utile:

• Il GPT-3 rappresenta un importante passo avanti nell’intelligenza artificiale del linguaggio.
• Comprendendo e generando testi simili a quelli umani, il modello GPT-3 può contribuire a colmare il divario tra uomo e macchina. Sarà quindi più facile per le persone interagire con i computer e gli altri dispositivi intelligenti.
• Il modello linguistico GPT-3 crea chatbot e assistenti virtuali più coinvolgenti ed efficaci. Questo può migliorare il servizio e l’assistenza ai clienti.
• GPT-3 crea materiali didattici personalizzati per gli studenti. Può anche fornire tutoraggio e supporto virtuale a chi sta imparando una nuova lingua.
• Il GPT-3 ha il potenziale per automatizzare un’ampia gamma di compiti che richiedono competenze linguistiche simili a quelle umane. Queste includono la traduzione automatica, la sintesi e persino la ricerca legale e medica.
• Lo sviluppo del GPT-3 ha fatto progredire notevolmente il campo delle attività di elaborazione del linguaggio naturale. Il suo successo ha ispirato ulteriori ricerche e sviluppi in questo settore.

Qual è la storia del GPT-3?

• 2015: Viene fondata OpenAI con l’obiettivo di sviluppare l’intelligenza artificiale in modo sicuro.
• 2018: OpenAI rilascia la prima versione del modello linguistico Generative Pre-trained Transformer (GPT 1). I precedenti modelli linguistici di grandi dimensioni, come BERT e Turing NLG, hanno dimostrato la validità del metodo del generatore di testo. Questi strumenti hanno generato lunghe stringhe di testo che prima sembravano irraggiungibili.
• 2019: OpenAI rilascia GPT-2, una versione migliorata del modello generativo GPT con più parametri. Il GPT-2 genera testo con una qualità senza precedenti, ma non viene rilasciato completamente a causa delle preoccupazioni sul suo potenziale uso improprio.
• 2020: OpenAI rilascia GPT-3, l’ultima e più potente versione del modello linguistico GPT. Il GPT-3 contiene 175 miliardi di parametri, il che lo rende il modello linguistico più grande e complesso mai creato. genera testi con una precisione e una fluidità ancora maggiori rispetto a GPT-2. È in grado di eseguire un’ampia gamma di compiti di elaborazione del linguaggio naturale con apprendimento a pochi colpi, a zero colpi e a un colpo solo.

Cosa può fare il GPT-3?

1. Generazione del linguaggio: GPT-3 è in grado di generare testo simile a quello umano in risposta a richieste, rendendolo utile per applicazioni quali chatbot, generazione di contenuti e persino scrittura creativa.
2. Traduzione linguistica: È in grado di tradurre il testo da una lingua all’altra, rendendolo utile per la comunicazione internazionale e la localizzazione.
3. Completamento della lingua: GPT-3 è in grado di completare frasi o paragrafi in base a una richiesta, rendendolo utile per il completamento automatico e il riassunto.
4. Domande e risposte: il GPT-3 è in grado di rispondere a domande in linguaggio naturale, il che lo rende utile per gli assistenti virtuali e le applicazioni di assistenza clienti.
5. Dialogo: È in grado di avviare conversazioni con gli utenti, il che lo rende utile per i chatbot e altri agenti conversazionali.
6. Generazione di codice: GPT-3 può generare frammenti di codice basati su descrizioni in linguaggio naturale, rendendolo utile per sviluppatori e programmatori.
7. Analisi del sentiment: GPT-3 è in grado di analizzare il sentiment di un dato testo, rendendolo utile per applicazioni come il monitoraggio dei social media e l’analisi dei feedback dei clienti.
8. Generazione di testo: Può generare testo in diverse categorie in base al suo contenuto, rendendolo utile per applicazioni come la moderazione dei contenuti e il filtraggio dello spam.
9. Riassunto: GPT-3 è in grado di riassumere testi lunghi in testi più brevi, preservandone le idee principali, il che lo rende utile per applicazioni come l’aggregazione di notizie e la ricerca accademica.

Come funziona il GPT-3?

1. Pre-training generativo: GPT-3 viene prima pre-addestrato su un’enorme quantità di dati testuali provenienti da Internet, tra cui libri, articoli e siti web. Durante questo processo, il modello utilizza una rete neurale trasformatrice per analizzare il contesto di ogni parola o frase e generare una rappresentazione che predice la parola successiva in una frase. GPT-3 calcola la probabilità che una parola compaia nel testo, data l’altra presente in questo testo. È nota come probabilità condizionale delle parole.
2. Messa a punto: Una volta completato il pre-addestramento, il sistema viene messo a punto per compiti specifici esponendolo a una quantità minore di dati specifici. Questo processo di messa a punto aiuta il modello a imparare a svolgere un compito particolare, come la traduzione di una lingua o la generazione di codice come quello di python, adattando i suoi algoritmi per meglio adattarsi ai nuovi dati.
3. Analisi contestuale: Quando viene dato un prompt o un testo in ingresso, GPT-3 utilizza i casi e la sua rete di trasformatori per analizzare il contesto di ogni parola o frase e generarne una rappresentazione. Questo aiuta il modello a comprendere il significato e le relazioni tra le parole del testo in ingresso.
4. Generazione del linguaggio: In base all’analisi contestuale del testo in ingresso, genera un testo simile a quello umano in risposta alla richiesta. Il modello utilizza la sua comprensione dei compiti linguistici e delle relazioni tra parole e frasi per prevedere la parola o la frase successiva più probabile.
5. Raffinamento iterativo: GPT-3 può generare più risultati sulla base dello stesso testo in ingresso, consentendo all’utente di scegliere il migliore. Il modello può anche essere addestrato sulla base del feedback degli utenti per migliorare i suoi risultati nel tempo, affinando ulteriormente la sua capacità di generare testi simili a quelli umani.