Da GPT-1 a GPT-4: ciascuno dei modelli GPT di OpenAI spiegato e confrontato

OpenAI ha fatto passi da gigante nell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) attraverso i suoi modelli GPT. Da GPT-1 a GPT-4, questi modelli sono stati in prima linea nei contenuti generati dall'intelligenza artificiale, dalla creazione di prosa e poesia ai chatbot e persino alla programmazione.

Ma qual è la differenza tra ciascun modello GPT e qual è il loro impatto nel campo della PNL?

Cosa sono i trasformatori generativi pre-addestrati?

I trasformatori generativi pre-addestrati (GPT) sono un tipo di modello di apprendimento automatico utilizzato per attività di elaborazione del linguaggio naturale. Questi modelli sono pre-addestrati su enormi quantità di dati, come libri e pagine web, per generare un linguaggio contestualmente rilevante e semanticamente coerente.

In termini più semplici, i GPT sono programmi per computer in grado di creare testo simile a quello umano senza essere esplicitamente programmati per farlo. Di conseguenza, possono essere ottimizzati per una serie di attività di elaborazione del linguaggio naturale, tra cui la risposta a domande, la traduzione in lingua e il riepilogo del testo.

Quindi, perché i GPT sono importanti? I GPT rappresentano una svolta significativa nell'elaborazione del linguaggio naturale, consentendo alle macchine di comprendere e generare il linguaggio con fluidità e accuratezza senza precedenti. Di seguito, esploriamo i quattro modelli GPT, dalla prima versione al più recente GPT-4, ed esaminiamo le loro prestazioni e limitazioni.

GPT-1

GPT-1 è stato rilasciato nel 2018 da OpenAI come prima iterazione di un modello linguistico che utilizza l'architettura Transformer. Aveva 117 milioni di parametri, migliorando significativamente i precedenti modelli linguistici all'avanguardia.

Uno dei punti di forza di GPT-1 era la sua capacità di generare un linguaggio fluente e coerente quando veniva fornito un prompt o un contesto. Il modello è stato addestrato su una combinazione di due set di dati: the Scansione comune, un enorme set di dati di pagine Web con miliardi di parole e il set di dati BookCorpus, una raccolta di oltre 11.000 libri su una varietà di generi. L'uso di questi diversi set di dati ha consentito a GPT-1 di sviluppare forti capacità di modellazione del linguaggio.

Mentre GPT-1 è stato un risultato significativo in elaborazione del linguaggio naturale (PNL), aveva alcune limitazioni. Ad esempio, il modello tendeva a generare testo ripetitivo, soprattutto quando riceveva prompt al di fuori dell'ambito dei suoi dati di addestramento. Inoltre, non è riuscito a ragionare su più turni di dialogo e non è stato in grado di tenere traccia delle dipendenze a lungo termine nel testo. Inoltre, la sua coesione e fluidità erano limitate solo a sequenze di testo più brevi e passaggi più lunghi sarebbero privi di coesione.

Nonostante queste limitazioni, GPT-1 ha gettato le basi per modelli più grandi e potenti basati sull'architettura Transformer.

GPT-2

GPT-2 è stato rilasciato nel 2019 da OpenAI come successore di GPT-1. Conteneva l'incredibile cifra di 1,5 miliardi di parametri, considerevolmente più grande di GPT-1. Il modello è stato addestrato su un set di dati molto più ampio e diversificato, combinando Common Crawl e WebText.

Uno dei punti di forza di GPT-2 era la sua capacità di generare sequenze di testo coerenti e realistiche. Inoltre, potrebbe generare risposte simili a quelle umane, rendendolo uno strumento prezioso per varie attività di elaborazione del linguaggio naturale, come la creazione e la traduzione di contenuti.

Tuttavia, GPT-2 non era privo di limiti. Ha lottato con compiti che richiedevano ragionamenti più complessi e comprensione del contesto. Sebbene GPT-2 eccellesse nei paragrafi brevi e nei frammenti di testo, non è riuscito a mantenere il contesto e la coerenza nei passaggi più lunghi.

Queste limitazioni hanno spianato la strada allo sviluppo della successiva iterazione dei modelli GPT.

GPT-3

I modelli di elaborazione del linguaggio naturale hanno fatto passi da gigante con il rilascio di GPT-3 nel 2020. Con 175 miliardi di parametri, GPT-3 è oltre 100 volte più grande di GPT-1 e oltre dieci volte più grande di GPT-2.

GPT-3 è addestrato su una vasta gamma di fonti di dati, tra cui BookCorpus, Common Crawl e Wikipedia, tra gli altri. I set di dati comprendono quasi un trilione di parole, consentendo a GPT-3 di generare risposte sofisticate su un'ampia gamma di attività di PNL, anche senza fornire alcun dato di esempio precedente.

Uno dei principali miglioramenti di GPT-3 rispetto ai suoi modelli precedenti è la sua capacità di generare testo coerente, scrivere codice per computer e persino creare opere d'arte. A differenza dei modelli precedenti, GPT-3 comprende il contesto di un determinato testo e può generare risposte appropriate. La capacità di produrre testo dal suono naturale ha enormi implicazioni per applicazioni come chatbot, creazione di contenuti e traduzione linguistica. Uno di questi esempi è ChatGPT, un bot AI conversazionale, che è passato dall'oscurità alla fama quasi dall'oggi al domani.

Sebbene GPT-3 possa fare cose incredibili, ha ancora dei difetti. Ad esempio, il modello può restituire risposte distorte, imprecise o inappropriate. Questo problema sorge perché GPT-3 viene addestrato su enormi quantità di testo che potrebbero contenere informazioni distorte e imprecise. Ci sono anche casi in cui il modello genera un testo totalmente irrilevante per un prompt, indicando che il modello ha ancora difficoltà a comprendere il contesto e le conoscenze di base.

Le capacità di GPT-3 hanno anche sollevato preoccupazioni circa le implicazioni etiche e potenziale uso improprio di modelli linguistici così potenti. Gli esperti temono la possibilità che il modello venga utilizzato per scopi dannosi, come la generazione di notizie false, e-mail di phishing e malware. In effetti, abbiamo già visto i criminali utilizzano ChatGPT per creare malware.

OpenAI ha anche rilasciato una versione migliorata di GPT-3, GPT-3.5, prima di lanciare ufficialmente GPT-4.

GPT-4

GPT-4 è l'ultimo modello della serie GPT, lanciato il 14 marzo 2023. È un significativo passo avanti rispetto al suo modello precedente, GPT-3, che era già impressionante. Sebbene le specifiche dei dati di addestramento e dell'architettura del modello non siano annunciate ufficialmente, si basa certamente sui punti di forza di GPT-3 e supera alcuni dei suoi limiti.

GPT-4 è esclusivo per gli utenti di ChatGPT Plus, ma il limite di utilizzo è limitato. Puoi anche accedervi unendoti alla lista d'attesa dell'API GPT-4, che potrebbe richiedere del tempo a causa dell'elevato volume di applicazioni. Tuttavia, il modo più semplice per mettere le mani su GPT-4 è utilizzando la chat di Microsoft Bing. È completamente gratuito e non è necessario iscriversi a una lista d'attesa.

Una caratteristica distintiva di GPT-4 sono le sue capacità multimodali. Ciò significa che il modello può ora accettare un'immagine come input e interpretarla come un prompt di testo. Ad esempio, durante il live streaming del lancio di GPT-4, un ingegnere OpenAI ha fornito al modello un'immagine di un mockup di un sito Web disegnato a mano e il modello ha sorprendentemente fornito un codice funzionante per il sito Web.

Il modello comprende anche meglio prompt complessi e mostra prestazioni a livello umano su diversi benchmark professionali e tradizionali. Inoltre, ha una finestra di contesto e una dimensione del contesto più grandi, che si riferiscono ai dati che il modello può conservare nella sua memoria durante una sessione di chat.

GPT-4 sta spingendo i confini di ciò che è attualmente possibile con gli strumenti di intelligenza artificiale e probabilmente avrà applicazioni in una vasta gamma di settori. Tuttavia, come con qualsiasi tecnologia potente, ci sono preoccupazioni circa il potenziale uso improprio e implicazioni etiche di uno strumento così potente.

Un viaggio attraverso i modelli linguistici GPT

I modelli GPT hanno rivoluzionato il campo dell'IA e aperto un nuovo mondo di possibilità. Inoltre, la vastità, la capacità e la complessità di questi modelli li hanno resi incredibilmente utili per un'ampia gamma di applicazioni.

Tuttavia, come con qualsiasi tecnologia, ci sono potenziali rischi e limiti da considerare. La capacità di questi modelli di generare testo altamente realistico e codice funzionante solleva preoccupazioni circa il potenziale uso improprio, in particolare in aree come la creazione di malware e la disinformazione.

Tuttavia, man mano che i modelli GPT si evolvono e diventano più accessibili, giocheranno un ruolo notevole nel plasmare il futuro dell'IA e della PNL.