La quarta generazione di AI language model è arrivata e si chiama Generative Pre-Trained Transformer o, come ormai la chiamano da settimane i più: GPT-4.
A rendere sin da subito unico GPT-4 è la sua natura di modello linguistico non progettato per un singolo compito, ma in grado di affrontare diverse attività di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) oltre alla capacità di comprendere il contenuto di immagini.
Indice degli argomenti
Cos’è GPT-4
La sua crescente popolarità evidenzia uno dei principali trend del settore: l’uso di modelli linguistici pre-addestrati, adattabili a casi d’uso specifici, che offrono notevoli vantaggi economici e risparmio di tempo.
Attualmente, GPT-4 (Con i suoi predecessori GPT-3 e ChatGPT) è il modello più avanzato disponibile e può essere utilizzato attraverso un’interfaccia testuale semplice, in grado di affrontare una vasta gamma di compiti, come il riconoscimento delle entità, la classificazione e la generazione di testi e la sintesi dei contenuti.
Le caratteristiche
L’acronimo GPT riassume tre caratteristiche intrinseche del modello: generativo, pre-addestrato e Transformer (dal nome della sua architettura).
La caratteristica generativa di GPT si riferisce alla sua capacità di generare testi coerenti e significativi. Il modello può produrre continuazioni fluide e realistiche di testi iniziali, aprendo la porta a una vasta gamma di applicazioni creative e informative.
Per quanto riguarda il pre-addestramento, GPT viene allenato su enormi dataset di testo non etichettato, come ad esempio pagine web, libri e documenti vari. Durante questa fase, il modello impara a comprendere le regole linguistiche, i modelli di scrittura e il contesto dei testi. L’obiettivo del pre-training è quello di dotare GPT di una conoscenza generale della lingua e delle sue strutture, in modo da poterla applicare in seguito a specifici compiti di generazione di testo o comprensione del linguaggio
Il nome “Transformer” di GPT si riferisce all’architettura del modello basata su un tipo di rete neurale. Questa architettura è stata introdotta nel 2017 ed è diventata molto popolare nel campo del machine learning per le sue capacità di elaborazione del linguaggio naturale.
I modelli Transformer sono in grado di elaborare contesti lunghi, catturare relazioni complesse tra le parole e generare testi coerenti.
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I vantaggi del modello
Il modello GPT-4 offre un enorme potenziale alle aziende, attraverso quattro vantaggi chiave per incrementare l’automazione dei processi e il valore delle attività.
Prima di tutto, la sua interdisciplinarità permette di creare contenuti adatti a diverse tipologie di pubblico.
Inoltre, l’accessibilità di GPT-4 rende il suo utilizzo semplice e intuitivo.
La scalabilità del modello consente di gestire facilmente aumenti di domanda e carichi di lavoro.
Infine, la leggibilità di GPT-4 garantisce una facile comprensione dei testi generati, senza richiedere ulteriori modifiche o revisioni.
GPT-4, quali sono le possibili applicazioni
Reply, fin dal rilascio dei primi modelli GPT sperimenta l’utilizzo e il rilascio di soluzioni basate su Large Language Models, esplorando diversi casi d’uso e confermando la versatilità e l’adattabilità del modello stesso.
Sentiment Analysis
L’applicazione della Sentiment Analysis basata su GPT ha offerto alle aziende l’opportunità di utilizzare le recensioni dei propri siti di eCommerce come una fonte preziosa di informazioni, consentendo loro di comprendere le preferenze dei consumatori, migliorare la propria posizione sul mercato e ottimizzare l’offerta.
Grazie alla capacità di analizzare rapidamente e in modo efficiente una vasta quantità di testo, GPT ha permesso di individuare sia i punti di forza che le debolezze dei prodotti, valutare le prestazioni rispetto ai concorrenti e creare esperienze positive per i consumatori, ottenendo feedback entusiastici dagli utenti.
Structuring Data
L’integrazione di GPT in questo ambito mira a sbloccare il potenziale dei dati non strutturati, in particolare quelli presenti nelle e-mail, al fine di estrarre informazioni rilevanti e di valore.
Questo processo può risultare complesso e lungo da automatizzare, in quanto l’algoritmo deve comprendere il contesto e adattarsi ai diversi modi in cui le informazioni sono espresse.
L’estrazione di valore dai dati non strutturati rappresenta un aspetto fondamentale per le aziende e GPT, grazie alle sue capacità di comprensione del dominio e di ricerca semantica, si configura come lo strumento ideale per svolgere questa sfida.
eMail Information Capturing
Considerando che gran parte delle informazioni sullo stato di avanzamento dei progetti viene scambiata attraverso e-mail, l’impiego delle capacità di sintesi di GPT può risultare estremamente vantaggioso per ottimizzare i processi e generare report. Utilizzando il modello GPT, è possibile estrarre in modo efficiente le informazioni cruciali, soprattutto quelle soggette a vincoli temporali, garantendo così l’aggiornamento automatico dei report e l’invio di eventuali notifiche.
Tuttavia, è importante sottolineare che l’utilizzo di GPT presenta alcune limitazioni legate principalmente al set di dati utilizzati per il suo pre-addestramento, che consiste principalmente in testi in lingua inglese e contenuti provenienti da Internet. Tuttavia, i creatori di GPT stanno lavorando per presentare versioni migliorate che permetteranno un utilizzo più ampio in scenari precedentemente non considerati.
Gli impatti etici da valutare
È importante anche considerare che la diffusione di queste tecnologie solleva questioni etiche che devono essere prese in considerazione.
- Distorsione del modello: GPT, con i suoi miliardi di parametri addestrabili, richiede un vasto set di dati che comprende anche contenuti provenienti da Internet. Purtroppo, questo è un luogo in cui possono essere presenti pregiudizi che potrebbero influenzare il testo generato da GPT.
- Proliferazione della disinformazione: quando si legge un testo generato da GPT, è facile dimenticare che l’autore non è un essere umano. Questi modelli non hanno la capacità di valutare l’accuratezza delle informazioni tratte dai dati, che di solito provengono da Internet. Ciò consente agli utenti malintenzionati di creare rapidamente disinformazione accurata e credibile.
- Impatto ambientale: è noto che l’elaborazione di grandi quantità di dati richieda un costo energetico che aumenta in modo esponenziale con le dimensioni.
