GPT-4: cos’è e come funziona la quarta generazione

Sviluppato da OpenAI, laboratorio di ricerca sull’AI con sede a San Francisco, tale modello di lingua è progettato per produrre testo ex novo, in modo coerente e significativo. Per farlo si avvale di un addestramento incentrato su un’ampia gamma di testi di vario genere, provenienti da Internet e da altre fonti. Tale fase preliminare è determinante nel consentire a ChatGPT di acquisire una vasta conoscenza del linguaggio e di altre informazioni generiche. Il modello può trovare applicazione in diversi campi: dall’assistenza virtuale alla risposta automatica alle domande frequenti, fino addirittura alla produzione di testo creativo. 

Le diverse generazioni di ChatGPT 

Rispetto alle versioni successive la prima generazione di ChatGPT, risalente al 2018, poteva contare su un database e su delle capacità ancora relativamente limitate. Il primo avanzamento davvero significativo è stato introdotto l’anno successivo con ChatGPT-2, che ha dimostrato capacità di conversazione più fluide e coerenti con l’utenza. Con il progresso della tecnologia, la capacità di generazione di testo è andata via via aumentando, insieme ad una migliore comprensione del contesto. La terza generazione di ChatGPT, ovvero ChatGPT-3, ha segnato un considerevole ingrandimento della dimensione del modello, con addirittura miliardi di parametri di machine learning: ciò ha portato ad un notevole miglioramento delle prestazioni, sempre più simili a come le conosciamo oggi. La versione successiva di GPT-3, ChatGPT 3.5, ha incluso miglioramenti nelle prestazioni, correzioni di bug, ottimizzazioni nell’addestramento e nuove funzionalità. 

Come funziona il modello 

Il processo di generazione di testo presuppone una serie di fasi che gli consentono di lavorare in modo efficiente. Decisivo, come accennato, è il momento di “pre-addestramento”: in questa fase, il modello sfrutta un’enorme mole di testi provenienti da Internet, libri, articoli, forum online e altre fonti per apprendere le relazioni semantiche, la struttura grammaticale, il contesto e le informazioni di base su una serie di argomenti. Alla fase di pre-addestramento può seguire, a discrezione dell’utilizzatore, un’ulteriore fase di ottimizzazione delle prestazioni, in merito a compiti specifici, del modello già pre-addestrato. Ad esempio, un ricercatore o un’azienda possono istruire ChatGPT dandogli in pasto dati di chat, per renderlo più abile nella conversazione, o dati medici, per rispondere a domande relative alla salute. Una volta concluso il momento iniziale, il modello è pronto per la generazione di testo in risposta a domande o input. Per favorire un’interazione con gli utenti, ChatGPT può essere integrato in sistemi di assistenza virtuale, chatbot o altri strumenti di comunicazione, in modo da rispondere a domande o richieste semplici nel modo più naturale possibile. Il modello può essere aggiornato periodicamente con nuovi dati, o addestrato su nuovi compiti, per migliorare le sue capacità e rimanere al passo con gli sviluppi nel linguaggio e nelle conoscenze. 

GPT-4: tutte le novità della quarta generazione 

A marzo 2023 ha debuttato il successore di GPT-3, il modello di quarta generazione della serie GPT. Addestrato sia attraverso dati pubblici che con dati concessi in licenza da terze parti, GPT-4 è stato perfezionato in seguito tramite il feedback umano. Secondo alcune fonti, il costo complessivo dell’addestramento ha superato i cento milioni di dollari. La distinzione tra la terza e la quarta generazione si evince soprattutto di pari passo con l’aumentare della complessità del compito: GPT-4 si rivela più affidabile, estroso e in grado di gestire istruzioni molto più sfaccettate rispetto a GPT-3.5. Apprendendo da un’enorme quantità di dati, garantisce una migliore comprensione del contesto a tutto tondo e una maggiore adattabilità a diversi argomenti e ambiti. GPT-4 è dunque capace di risolvere quesiti complessi con precisione e ottime capacità di problem solving. Rispetto a GPT-3.5, è persino in grado di produrre storie fantasiose, poesie o saggi: testi creativi e dotati di maggior coerenza. E non è certo finita qui: questa nuova tecnologia continuerà ad aggiornarsi. Acquisirà un potenziale sempre maggiore nel rivoluzionare diversi settori: quello legato alla creazione di contenuti, all’analisi dei big data, al servizio clienti, persino alla formazione e all’istruzione. Ciò non fa che aprire nuove prospettive sul futuro dell’intelligenza artificiale.