Il Potere di Google, Wolfram Alpha e ChatGPT
➡️ ACCEDI A CHATGPT IN ITALIANO CLICCANDO QUI ! ⬅️
Google, Wolfram Alpha e ChatGPT sono tutti strumenti interattivi che utilizzano un campo di input testuale a una sola riga per fornire risultati testuali agli utenti. Mentre Google fornisce risultati di ricerca, una lista di pagine web e articoli che (si spera) forniranno informazioni correlate alle query di ricerca, Wolfram Alpha fornisce risposte legate alla matematica e all’analisi dei dati. ChatGPT, d’altra parte, fornisce risposte basate sul contesto.
Il Potere di Google, Wolfram Alpha e ChatGPT
Il potere di Google sta nella sua capacità di effettuare ricerche massive nei database e fornire una serie di corrispondenze. Il potere di Wolfram Alpha sta nella sua capacità di analizzare domande legate ai dati e di effettuare calcoli basati su tali domande. Il potere di ChatGPT sta nella sua capacità di analizzare le query e produrre risposte dettagliate e risultati basati sulle informazioni testualmente accessibili nel mondo.
Le Due Fasi Principali di ChatGPT
ChatGPT ha due fasi principali: pre-addestramento e inferenza. Il pre-addestramento è la fase in cui vengono raccolti i dati, mentre l’inferenza è la fase in cui l’utente interagisce con ChatGPT.
Pre-Addestramento Supervisionato ed Insupervisionato
Il pre-addestramento coinvolge generalmente due approcci principali: supervisionato ed insupervisionato. Mentre l’apprendimento supervisionato è l’approccio principale utilizzato nella maggior parte dei progetti di intelligenza artificiale, il pre-addestramento insupervisionato è utilizzato nella generazione più recente di sistemi AI generativi come ChatGPT. Nell’apprendimento supervisionato, un modello è addestrato su un insieme di dati etichettati, in cui ciascun input è associato a una corrispondente uscita. Tuttavia, ChatGPT utilizza un pre-addestramento insupervisionato, in cui un modello è addestrato su dati in cui non è associata alcuna uscita specifica a ciascun input. Invece, il modello è addestrato a riconoscere i modelli e le strutture sottostanti nei dati di input senza alcun compito specifico in mente.
Architettura del Trasformatore
L’architettura del Trasformatore è un tipo di rete neurale che elabora dati linguistici naturali. Il Trasformatore elabora sequenze di parole utilizzando l'”auto-attenzione” per valutare l’importanza delle diverse parole in una sequenza durante la previsione. La rete è composta da diversi strati, ognuno con più sottolivelli, tra cui il sottolivello di auto-attenzione e il sottolivello di avanzamento. Durante l’addestramento, il modello viene aggiornato in base alla corrispondenza tra la previsione e l’uscita effettiva.
Dati di Addestramento per ChatGPT
ChatGPT si basa sull’architettura di GPT-3, che è stato addestrato su un dataset chiamato WebText2, una libreria di 45 terabyte di dati testuali. Questa enorme quantità di dati consente a ChatGPT di avere una vasta conoscenza su vari argomenti.
Conclusioni
ChatGPT è un potente sistema AI generativo che fornisce risposte dettagliate basate sulle informazioni testualmente accessibili nel mondo. Il suo pre-addestramento insupervisionato e l’architettura del Trasformatore gli hanno permesso di apprendere e comprendere complessi modelli linguistici in un modo precedentemente inaccessibile.