Anche se lo usi ogni giorno, potresti avere domande su come funziona ChatGPT.
Scopriamo cosa succede dietro le quinte del chatbot AI più popolare al mondo.
Panoramica: come funziona ChatGPT
Se hai solo 20 secondi, ecco come funziona ChatGPT:
- Invii una richiesta. ‘Per favore, scrivi un’email.’
- ChatGPT suddivide l’input in token per l’elaborazione.
- Utilizza l’NLP per analizzare l’input e comprendere il contesto.
- Predice la parola successiva usando schemi appresi dai dati di addestramento.
- Si concentra sulle parti più rilevanti del tuo input (usando il meccanismo di attenzione).
- ChatGPT genera l'intera risposta, parola per parola, e te la invia.
Questi sono i passaggi base di come ChatGPT riceve e risponde alle richieste.
Cosa significa GPT?
GPT in ChatGPT sta per ‘generative pre-trained transformer’. Ognuno di questi 3 elementi è fondamentale per capire come funziona ChatGPT.
1. Generativa
ChatGPT è un modello di AI generativa – può generare testo, codice, immagini e suoni. Altri esempi di AI generativa sono strumenti per la creazione di immagini come DALL-E o generatori audio.
2. Pre-addestrato
L’aspetto ‘pre-addestrato’ di ChatGPT è il motivo per cui sembra sapere tutto ciò che c’è su Internet. Il modello GPT è stato addestrato su grandi quantità di dati tramite un processo chiamato ‘apprendimento non supervisionato’.
Prima di ChatGPT, i modelli AI venivano costruiti con apprendimento supervisionato – venivano forniti input e output chiaramente etichettati e insegnato loro ad associare uno all’altro. Questo processo era piuttosto lento, perché i dataset dovevano essere compilati da persone.
Quando i primi modelli GPT sono stati esposti ai grandi dataset su cui erano addestrati, hanno assorbito schemi linguistici e significati contestuali da una vasta gamma di fonti.
Ecco perché ChatGPT è un chatbot di conoscenza generale: è stato già addestrato su un enorme dataset prima di essere reso pubblico.
Gli utenti che vogliono addestrare ulteriormente il motore GPT – per specializzarlo in compiti specifici, come la stesura di report per la propria organizzazione – possono utilizzare tecniche per personalizzare gli LLM.
3. Transformer
I transformer sono un tipo di architettura di rete neurale introdotta in un articolo del 2017 intitolato "Attention is All You Need" di Vaswani et al. Prima dei transformer, modelli come le reti neurali ricorrenti (RNN) e le reti LSTM erano comunemente usati per elaborare sequenze di testo.
Le RNN e le reti LSTM leggono il testo in modo sequenziale, come farebbe una persona. Ma l’architettura transformer è in grado di elaborare e valutare ogni parola di una frase contemporaneamente, permettendo di attribuire maggiore rilevanza ad alcune parole, anche se si trovano al centro o alla fine della frase. Questo è noto come meccanismo di self-attention.
Prendiamo la frase: “Il topo non riusciva a entrare nella gabbia perché era troppo grande.”
Un trasformatore potrebbe valutare la parola ‘mouse’ come più importante di ‘gabbia’ e identificare correttamente che ‘esso’ nella frase si riferisce al mouse.
Ma un modello come una RNN potrebbe interpretare ‘esso’ come la gabbia, dato che è il sostantivo processato più di recente.
L’aspetto ‘transformer’ permette a ChatGPT di comprendere meglio il contesto e produrre risposte più intelligenti rispetto ai predecessori.
Elaborazione del linguaggio naturale
Parte di ciò che rende ChatGPT così sorprendente è che utilizza il natural language processing. Può dialogare con noi perché riesce a elaborare e comprendere il linguaggio umano naturale.
Cos’è l’elaborazione del linguaggio naturale?
L’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è un ramo dell’intelligenza artificiale che si concentra sull’interazione tra computer e persone attraverso il linguaggio naturale.
Permette alle macchine di comprendere, interpretare e generare linguaggio umano in modo significativo e utile.
NLP vs NLU vs NLG
La NLP è un campo ampio che comprende varie sotto-discipline, tra cui comprensione del linguaggio naturale (NLU) e generazione del linguaggio naturale (NLG).
L'NLP è il dominio principale, mentre NLU e NLG sono aree specializzate al suo interno. Questo perché l'elaborazione del linguaggio naturale deve coinvolgere sia la comprensione che la generazione durante una conversazione.
Come funziona l’NLP?
La NLU scompone il linguaggio umano per interpretarne significato e intento. Ecco come funziona passo dopo passo:
- Il testo viene pre-elaborato per rimuovere elementi superflui (come punteggiatura e parole vuote).
- Il sistema identifica componenti chiave come entità, parole chiave e frasi dal testo.
- Analizza la struttura della frase per comprendere le relazioni tra parole e concetti.
- Il modello NLU associa gli elementi riconosciuti a intenti o obiettivi specifici.
- Il motore NLU affina la comprensione in base al contesto e alla cronologia delle interazioni dell’utente.
Il sistema fornisce un output strutturato che può attivare azioni o risposte appropriate.
Processo di addestramento di ChatGPT
ChatGPT viene addestrato tramite un processo in due fasi: pre-training e fine-tuning.
Pre-training
Per prima cosa, il modello AI viene esposto a una grande quantità di dati testuali – da libri, siti web e altri file.
Durante il pre-addestramento, il modello impara a prevedere la parola successiva in una frase, il che lo aiuta a comprendere i modelli linguistici. In sostanza, costruisce una comprensione statistica della lingua, che gli consente di generare testo coerente.
Fine-tuning
Dopo il pre-training, il modello viene perfezionato su dataset più specifici. Per ChatGPT, ciò include dataset curati per le conversazioni.
Una parte fondamentale di questa fase è il Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF), in cui istruttori umani valutano le risposte del modello. Questo ciclo di feedback aiuta ChatGPT a migliorare la capacità di generare risposte appropriate, utili e contestualmente corrette.
Termini chiave di ChatGPT
Token
Le unità di testo (parole o parti di parole) che il modello elabora. Gli input e output di ChatGPT sono tokenizzati per un’elaborazione efficiente.
Apprendimento zero-shot
La capacità del modello di svolgere compiti per cui non è stato specificamente addestrato, facendo affidamento sulle sue conoscenze generali.
Il one-shot learning prevede che il modello riceva un solo esempio, mentre il n-shot learning implica che il modello riceva molti esempi per apprendere.
Meccanismo di attenzione
Una componente del modello transformer che gli permette di concentrarsi su diverse parti del testo in ingresso durante la generazione delle risposte.
Allucinazione
Un modello AI ‘allucina’ quando genera informazioni errate o prive di senso. Le allucinazioni possono essere ridotte con strategie come la generazione aumentata dal recupero (RAG).
Ragionamento a catena
Un metodo che aiuta il modello a ragionare passo dopo passo, migliorando la sua capacità di gestire prompt o compiti complessi.
Alcuni modelli ChatGPT sono già dotati di questa strategia, come i più recenti modelli OpenAI o1. Ma puoi chiedere a qualsiasi versione di eseguire il ragionamento a catena: basta chiedere di spiegare il ragionamento passo dopo passo.
Pre-training
La fase iniziale in cui il modello viene addestrato su un enorme set di dati per apprendere i modelli linguistici prima di essere ottimizzato per compiti specifici.
Fine-tuning
Il processo di perfezionamento del modello su un dataset o compito più ristretto per migliorarne le prestazioni in casi d’uso specifici.
Finestra di contesto
Il limite alla quantità di testo in input che il modello può considerare quando genera una risposta.
Una finestra di contesto ridotta significa che non puoi inviare un report lungo e chiedere un riassunto: il modello avrà 'dimenticato' l’inizio del documento.
Come personalizzare ChatGPT
Esistono diversi modi per personalizzare potenti LLM, come il motore GPT che alimenta ChatGPT. Personalizzare il proprio agente LLM non è così difficile come si potrebbe pensare.
GPT personalizzati
OpenAI permette agli utenti di personalizzare i GPT secondo le proprie esigenze. Puoi istruire un GPT personalizzato per aiutarti a imparare le regole di un gioco da tavolo, progettare poster per band rock metal o insegnarti concetti di IA.
Agenti AI personalizzati
Con l’avanzamento della tecnologia AI, è facile (e gratuito) creare i propri agenti AI basati su LLM.
Dai builder low-code drag-and-drop agli ecosistemi avanzati di coding, esistono ottime piattaforme per costruire AI per ogni caso d’uso e livello di competenza.
Costruire un agente basato su LLM significa poter progettare un assistente AI su misura che pianifica i tuoi appuntamenti e genera i report settimanali. Oppure puoi creare un agente AI per il supporto clienti da distribuire su WhatsApp. Le possibilità sono infinite.
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Domande frequenti
1. How does ChatGPT compare to other AI chatbots like Google Bard or Claude?
ChatGPT eccelle nel ragionamento strutturato e nella programmazione, Bard (di Google) è strettamente integrato con la ricerca e i dati in tempo reale tramite Google, mentre Claude (di Anthropic) è progettato per la sicurezza e per contesti di memoria più lunghi.
2. Can ChatGPT understand and generate text in multiple languages equally well?
ChatGPT può comprendere e generare testo in molte lingue, ma raggiunge la massima precisione e fluidità in inglese. Anche se funziona bene in lingue diffuse come lo spagnolo, il francese o il tedesco, le prestazioni possono diminuire per lingue strutturalmente più complesse.
3. ChatGPT "pensa" o "comprende" come un essere umano?
ChatGPT non pensa né comprende come un essere umano. Non possiede coscienza né una reale comprensione. ChatGPT genera risposte prevedendo statisticamente la parola successiva più probabile, basandosi sui modelli appresi durante l’addestramento, senza una vera comprensione.
4. ChatGPT è di parte? Come si misura o affronta il bias negli LLM?
Sì, ChatGPT può mostrare bias derivanti dai dati su cui è stato addestrato, inclusi bias sociali o culturali. OpenAI cerca di ridurli applicando tecniche come il reinforcement learning con feedback umano (RLHF), red-teaming e monitoraggio continuo, anche se eliminare completamente i bias resta una sfida.
5. Ogni quanto viene aggiornato ChatGPT con nuove informazioni?
ChatGPT non viene aggiornato in tempo reale; la sua conoscenza è statica e basata sui dati di addestramento fino a una certa data limite. Gli aggiornamenti avvengono solo quando OpenAI rilascia una nuova versione o riaddestra il modello, quindi potrebbe non riflettere gli eventi più recenti a meno che la navigazione web non sia abilitata in alcune versioni.
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