Cos’è la GPT 3 e perché sta rivoluzionando l’IA?

La GTP 3 è definita da molti come la più grande rete neurale di intelligenza artificiale che sia mai stata creata fino ad oggi.

Questa scoperta presentata dalla società di ricerca e sviluppo di intelligenza artificiale (IA) OpenAI ha comportato un costo di oltre 4 milioni di dollari per Elon Musk e Sam Altman. Tuttavia, l’investimento ha dimostrato di valere una tale cifra, in quanto apre un mondo di possibilità per l’IA al di là della nostra attuale immaginazione.

Indice

• Cos’è la GPT-3
• Le capacità della GPT-3
• Come funziona la GPT-3?
• Alcuni dei problemi associati alla GPT-3

Cos’è la GPT-3?

GPT 3 è l’acronimo di Generative Pre-training Transformer 3. È un modello di deep learning costituito da algoritmi in grado di riconoscere i modelli di dati e che può anche imparare attraverso esempi. Per questo motivo è considerata una rete neurale artificiale con memoria a lungo termine.

 

GTP-3 utilizza i suoi algoritmi per generare testo. Questi algoritmi sono stati precedentemente addestrati tramite un enorme database.

 

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GTP-3 è stato descritto come il più importante e utile passo avanti nell’intelligenza artificiale che si sia mai verificato negli ultimi anni. Sembra essere – nonostante sia ancora nella sua versione beta – il modello di intelligenza artificiale più potente attualmente disponibile.

 

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La capacità della GPT-3

È in grado di generare testo attraverso una singola frase e di completare il resto della scrittura, elaborando oltre 175 miliardi di parametri. Questo dato è molto rilevante, poiché la versione precedente, la GPT-2 presentata nel 2019, elaborava solo 1,5 miliardi di parametri. I progressi in un anno sono stati sorprendenti. 

Può tradurre testi in altre lingue e adattarli a diversi stili di scrittura, come il giornalismo, il romanzo, ecc. Può anche scrivere poesie o darci la risposta migliore alla domanda che gli facciamo.

In poche parole, la GTP-3 è in grado di affrontare tutto ciò che è strutturato come una lingua: può rispondere a domande, scrivere saggi, riassumere testi lunghi, tradurre, prendere appunti e persino scrivere codice informatico.

Sì, hai letto correttamente: GTP-3 può anche programmare. Con grande stupore, si è scoperto che è in grado di utilizzare un plug-in per Figma, uno strumento software comunemente usato nella progettazione di applicazioni e siti web. Questa caratteristica potrebbe avere implicazioni epocali per il modo in cui il software verrà sviluppato in futuro.

La quantità di cose che è in grado di fare può sembrare incredibile, ma le sue capacità potenziali sono ancora più stupefacenti.

 

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Come funziona la GTP 3?

Per addestrarlo e raggiungere la capacità operativa, alla GPT-3 sono state fornite informazioni che vanno dai testi di Wikipedia selezionati da OpenAI a circa 750 GB del corpus CommonCrawl. Questo corpus è un insieme di dati raccolti attraverso il crawling di Internet che è disponibile al pubblico. Un gran numero di risorse informatiche e circa 4,6 milioni di dollari sono stati investiti solo per far sì che il GPT-3 si sottoponesse a questa formazione.

La sua struttura algoritmica è progettata per accogliere un input linguistico e fornire come output la migliore previsione di quello che sarebbe il messaggio più utile per l’utente riguardo a tale input. GPT-3 può fare queste previsioni grazie al suo complesso training con un database così ampio. Questo è l’aspetto chiave che lo differenzia da altri algoritmi che non sono in grado di fare tali previsioni.

Per elaborare testi e frasi, utilizza un approccio di analisi semantica che va oltre il significato delle parole e tiene anche conto di come la loro combinazione con altre parole influisca sul loro significato a seconda del contesto in cui si trovano.

in questo video puoi trovare 14 esempi di app basate sulla GPT 3

Unsupervised learning

Il modo in cui la GPT-3 apprende è noto come Unsupervised Learning (apprendimento non supervisionato). Ciò significa che non viene dato un feedback in merito alla correttezza delle sue risposte durante il training. La GPT-3 ottiene tutte le informazioni necessarie dall’analisi dei testi che compongono il suo database.

Quando inizia un nuovo compito linguistico, all’inizio sbaglia milioni di volte, ma alla fine riesce a trovare la parola giusta. GPT-3 scoprirà che la sua scelta è la scelta “corretta” verificando i dati di input originali. Quando sarà certo di aver trovato l’output corretto, assegnerà un “peso” al processo dell’algoritmo che ha prodotto il risultato di successo. In questo modo, imparerà gradualmente quali processi hanno più probabilità di fornire risposte corrette.

 

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Alcuni dei problemi associati alla GPT 3

Alcuni problemi di cui gli specialisti ci hanno messo in guardia riguardano una terribile capacità di produrre fake news in massa. Questi algoritmi potrebbero produrre questo tipo di notizie e sovraccaricare le reti, causando una diffusa disinformazione senza renderci quasi conto di ciò che stia accadendo.

Si può pensare di poter distinguere tra i testi scritti dalle macchine e quelli creati dall’uomo, ma uno studio condotto da Adrian Yijie Xu ha fornito un risultato sorprendente.

 

“Solo il 52% dei lettori riconosce quali testi sono stati creati da GPT-3”.

 

Pertanto, una parte significativa della popolazione sarebbe vulnerabile a queste fake news artificiali, credendole vere e contribuendo alla disinformazione generale.

Un altro dei problemi che questa tecnologia comporta è che attualmente è uno strumento molto costoso, in quanto richiede un’enorme quantità di potenza di calcolo per poter funzionare. Pertanto, il suo utilizzo è limitato ad un numero molto piccolo di aziende che lo possono sfruttare.

 

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Il futuro della GPT-3

OpenAI non ha rivelato tutti i dettagli di come funzionano i suoi algoritmi, quindi chiunque si affidi a GTP-3 per le risposte o per lo sviluppo dei suoi prodotti è ancora un po’ al buio e non sa esattamente come sono state ottenute le informazioni recuperate o se si può veramente fare affidamento su di esse.

Il sistema è promettente, ma è ancora lontano dall’essere perfetto: può elaborare testi brevi o applicazioni di base, ma i risultati che produce per quanto riguarda i compiti più complessi sono ancora difficili da comprendere, più che una vera e propria risposta utile.

Tuttavia, dobbiamo dire che il GPT-3, nonostante alcuni limiti, ha ottenuto risultati molto promettenti in un periodo di tempo piuttosto breve e speriamo che venga presto applicato in modo pratico alla nostra vita quotidiana, ad esempio, per cose come il miglioramento dei chatbot o come aiuto ai programmatori.