Ad alto livello, ChatGPT è un modello di apprendimento profondo che utilizza una rete neurale per generare testo simile a quello umano. La versione specifica del modello, ChatGPT-3, si basa su una tecnica chiamata architettura a trasformatori. Questo tipo di architettura permette al modello di riconoscere schemi e strutture nel linguaggio. Lo fa elaborando una sequenza di token e generando una sequenza di output.
Il modello ha preso in considerazione un enorme insieme di testi, tra cui libri, articoli, siti web e altro ancora. Durante il processo di addestramento, il modello ha accolto milioni di esempi di testo e ha chiesto di prevedere la parola successiva in ogni sequenza.
Il modo di interagire con ChatGPT consiste nel fornire una richiesta o una domanda. Quindi, il modello genera una risposta basata sui modelli appresi dai dati di addestramento. Il risultato è uno strumento di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) altamente intelligente.
Cosa significa GPT (Generative Pre-trained Transformer)?
Il termine “generativo” in GPT indica la sua capacità di generare testo naturale in linguaggio umano. Il termine “preaddestrato” indica il fatto che il modello è già stato addestrato su un set di dati finito. “Transformer”, invece, rappresenta l’architettura di apprendimento automatico sottostante che alimenta GPT.
Quali sono le ragioni per utilizzare ChatGPT?
Come modello linguistico addestrato da OpenAI , ChatGPT ha un’ampia gamma di capacità e può svolgere molti compiti diversi. Ecco alcune delle cose che ChatGPT può fare:
- Rispondere alle domande: ChatGPT può rispondere a domande in linguaggio naturale, fornendo informazioni su un’ampia gamma di argomenti.
- Generazione di testo: Può generare testo simile a quello umano in una varietà di stili e toni, rendendolo utile per la creazione di contenuti e la generazione di testi.
- Riassumere il testo: ChatGPT può fornire una panoramica concisa di articoli o documenti lunghi, facilitando la comprensione rapida delle idee principali.
- Tradurre il testo: Ha la capacità di tradurre il testo da una lingua all’altra, rendendolo utile per comunicare con persone che parlano lingue diverse.
- Generare poesie: ChatGPT può creare poesie originali in una varietà di stili, fornendo ispirazione ed esempi per poeti e scrittori.
- Fornire feedback sulla scrittura: ChatGPT analizza la scrittura e fornisce un feedback su fattori quali la grammatica, lo stile e il tono, aiutando gli scrittori a migliorare il proprio mestiere.
Come viene formato ChatGPT?
Una tecnica di apprendimento profondo chiamata architettura a trasformatori ha addestrato chatGPT. La versione specifica del modello, ChatGPT-3, ha accolto un enorme set di dati di oltre 45 terabyte di testo.
Modello di regolazione fine supervisionata (SFT)
Nello sviluppo iniziale, il modello GPT-3 si è evoluto affidando a 40 appaltatori la produzione di un set di dati di addestramento supervisionato, in cui l’input ha un risultato noto che il modello può apprendere. Gli input, o prompt, sono stati gli inserimenti effettivi degli utenti nell’Open API.
Modello di ricompensa
Il passo successivo consiste nell’utilizzare un modello di ricompensa per migliorare la qualità delle risposte generate. Il modello di ricompensa valuta l’output del modello SFT. Quindi assegna un punteggio in base alla corrispondenza con l’output desiderato.
Modello di apprendimento per rinforzo
Il passo finale consiste nell’utilizzare un approccio di apprendimento per rinforzo per migliorare ulteriormente le prestazioni del GPT. L’algoritmo di ottimizzazione della politica prossimale prevede che il chatbot interagisca con gli utenti in un ambiente simulato. Poi riceve un segnale di ricompensa in base alle sue prestazioni.
Valutazione delle prestazioni
L’input dei lavoratori umani addestra il modello. Ecco perché la parte centrale della valutazione si basa sul feedback umano, che porta gli etichettatori a valutare la qualità dei risultati del modello.
Tre criteri di alto livello valutano il modello:
- Utilità : Valutazione della capacità del modello di seguire e dedurre le istruzioni dell’utente.
- Veridicità: Su compiti a dominio chiuso, valuta la propensione del modello ad avere allucinazioni (inventare fatti). Il modello viene testato utilizzando il dataset TruthfulQA.
- Innocuità: Valutare se l’output del modello è appropriato, se denigra una classe protetta o se contiene contenuti dispregiativi.
- Scegliere un’API o una libreria di ChatGPT : Esistono varie API e librerie disponibili per l’utilizzo di ChatGPT. Scegliete quello più adatto alle vostre esigenze e alla vostra esperienza di programmazione.
- Creare un account e ottenere una chiave API (se applicabile) : Nel caso di utilizzo di un’API, per utilizzare ChatGPT sarà necessario creare un account e ottenere una chiave API. Seguire le istruzioni fornite dal fornitore di API.
- Installare le librerie necessarie (se si utilizza una libreria) : Nel caso di utilizzo di una libreria come Hugging Face Transformers, sarà necessario installare le librerie richieste nell’ambiente di programmazione.
- Inizializzare ChatGPT : Una volta ottenute le librerie o le chiavi API necessarie, inizializzare il modello ChatGPT nel programma.
- Inserire il prompt : Per utilizzare ChatGPT, è necessario fornire un prompt che descriva il contesto o l’argomento della conversazione se si vuole generare una risposta.
- Generazione della risposta : Una volta fornita la richiesta, il modello ChatGPT genera una risposta basata sulla richiesta di input e sul contesto dei suoi dati di addestramento.
- Valutare e perfezionare la risposta : La qualità della risposta generata può variare a seconda della richiesta di input e di altri fattori. Controlla la risposta poiché ha ancora bisogno di aiuto per discernere i fatti dalla disinformazione.
- Ripetere : ripetere i passaggi da 5 a 7 il numero di volte necessario per generare una conversazione o una serie di risposte che soddisfino le vostre esigenze.
