prompter: Spiegami come funziona un modello GPT, considerando che di deep learning ne capisco poco

assistant: Un modello GPT (Generative Pre-trained Transformer) è un tipo di modello di deep learning che è stato addestrato su grandi quantità di testo in modo da essere in grado di generare testo in modo autonomo. Questi modelli sono basati su una architettura Transformer, che è stata progettata per gestire le relazioni tra parole in una frase.

In sintesi, un modello GPT funziona analizzando una grande quantità di testo e cercando di capire le relazioni tra le parole. Questo gli permette di prevedere la prossima parola in una frase in base alle parole che lo precedono. Quando viene addestrato su un grande corpus di testo, un modello GPT impara a generare testo coerente e plausibile in base alle relazioni tra le parole che ha visto durante l'addestramento.

Per comprendere meglio come funziona un modello GPT, puoi immaginarlo come un bambino che impara a scrivere frasi guardando molte frasi scritte da altre persone. Il bambino impara a capire le relazioni tra le parole e le regole grammaticali e può quindi generare frasi coerenti e plausibili. Allo stesso modo, un modello GPT impara a capire le relazioni tra le parole e le regole grammaticali guardando molte frasi scritte da altre persone (cioè, il corpus di testo su cui è stato addestrato).

assistant: GPT-3 è un modello di linguaggio basato sull'architettura del transformer, pre-addestrato in modo generativo e senza supervisione che mostra prestazioni buone in situazioni con zero/uno/pochi esempi mostrati in input. Funziona prevedendo il token (una parola o parte di una parola) successivo data una sequenza di token e può farlo per attività di PNL su cui non è stato addestrato. Dopo aver visto solo alcuni esempi, ha raggiunto livelli all'avanguardia in alcuni benchmark come la traduzione automatica, le domande e risposte e le attività cloze.

GPT-3 è stato addestrato con enormi set di dati di testo Internet: 570 GB in totale. Quando è stato rilasciato, era la più grande rete neurale con 175 miliardi di parametri (100x GPT-2). Ancora oggi è la più grande rete neurale densa, superata solo da modelli sparsi come il transformer Wu Dao 2.0.

assistant: ChatGPT è un modello di linguaggio naturale basato su deep learning, sviluppato da OpenAI. Il modello è stato addestrato su enormi quantità di testo per comprendere e generare testo in modo simile a come lo fa un essere umano.

In pratica, quando fai una domanda a ChatGPT, il sistema analizza la tua richiesta e cerca di capire il suo significato e il contesto in cui è posta. In seguito, utilizzando le conoscenze acquisite durante l'addestramento, il modello genera una risposta che dovrebbe essere pertinente e coerente con la tua domanda.

Il funzionamento di ChatGPT si basa su una tecnologia di deep learning chiamata Transformer, che è in grado di gestire contesti a lungo raggio e di mantenere la coerenza nel generare le risposte. Ciò significa che il modello è in grado di comprendere il significato di una frase anche tenendo conto delle frasi precedenti e successive.

Inoltre, ChatGPT è stato addestrato su una vasta gamma di domande e risposte, consentendo al modello di fornire risposte a molte domande comuni su una vasta gamma di argomenti. Tuttavia, è importante notare che, come tutti i modelli di intelligenza artificiale, ChatGPT può avere limiti nella comprensione del significato di una domanda o nell'individuazione della risposta corretta, soprattutto se la domanda è posta in modo ambiguo o la risposta richiede conoscenze specialistiche specifiche.