Da GPT-1 a GPT-4 Un’analisi esaustiva e confronto dei modelli di linguaggio in evoluzione di OpenAI

Da GPT-1 a GPT-4 un'analisi e confronto dei modelli di linguaggio di OpenAI.

OpenAI offre una vasta selezione di modelli, ognuno con le proprie caratteristiche e struttura dei costi, per soddisfare le esigenze di diverse applicazioni. I modelli vengono regolarmente aggiornati per riflettere gli ultimi progressi nella tecnologia. Gli utenti possono anche regolare i modelli per farli funzionare meglio per loro. I modelli GPT di OpenAI hanno consentito importanti progressi nell’elaborazione del linguaggio naturale (NLP).

In parole semplici, cos’è GPT?

Un modello di apprendimento automatico per le applicazioni di NLP è il Generative Pre-trained Transformer (GPT). Questi modelli vengono pre-allenati su grandi volumi di informazioni, come libri e siti web, per produrre testi che suonano naturali e ben strutturati.

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In modo più semplice, i GPT sono programmi informatici in grado di generare testi che sembrano e leggono come se fossero stati scritti da un essere umano ma non sono stati progettati per farlo. Ciò li rende adattabili per applicazioni di NLP come risposta alle domande, traduzione e sintesi del testo. Per quanto riguarda l’elaborazione del linguaggio naturale, i GPT rappresentano un importante passo avanti poiché consentono alle macchine di comprendere e generare il linguaggio con una fluidità e precisione senza precedenti. I quattro modelli GPT, dal primo GPT all’ultimo GPT-4, vengono discussi di seguito, insieme a un’analisi dei loro punti di forza e debolezza.

GPT-1

Nel 2018, OpenAI ha presentato GPT-1, la prima iterazione di un modello di linguaggio basato sull’architettura Transformer. I suoi 117 milioni di parametri rappresentavano un enorme passo avanti rispetto ai modelli di linguaggio più avanzati dell’epoca.

La capacità di GPT-1 di produrre un discorso naturale e comprensibile in risposta a un prompt o contesto era una delle sue molte capacità. Il Common Crawl, un vasto dataset di pagine web contenenti miliardi di parole, e il dataset BookCorpus, una collezione di oltre 11.000 libri su vari argomenti, sono stati utilizzati per addestrare il modello. GPT-1 è stato in grado di perfezionare le sue competenze di modellazione del linguaggio grazie all’aiuto di questi dataset variati.

GPT-2

OpenAI ha pubblicato GPT-2 nel 2019 per sostituire GPT-1. Era significativamente più grande di GPT-1, con 1,5 miliardi di parametri. Fondendo Common Crawl con WebText, è stato utilizzato un dataset considerevolmente più grande e vario per addestrare il modello.

La capacità di GPT-2 di costruire sequenze di testo logiche e plausibili era uno dei suoi punti di forza. La sua capacità di imitare le reazioni umane lo rende anche una risorsa utile per varie applicazioni nell’elaborazione del linguaggio naturale, tra cui la generazione di contenuti e la traduzione.

Tuttavia, GPT-2 ha alcune limitazioni. Il ragionamento complesso e la comprensione del contesto richiedevano molto lavoro. Tuttavia, GPT-2 ha faticato a mantenere coerenza e contesto in passaggi più lunghi, nonostante le sue prestazioni superiori su quelli più brevi.

GPT-3

Il rilascio di GPT-3 nel 2020 ha segnato un periodo di crescita esponenziale per i modelli di elaborazione del linguaggio naturale. Le dimensioni di GPT-3, pari a 175 miliardi di parametri, sono più di dieci volte quelle di GPT-2 e cento volte quelle di GPT-1.

BookCorpus, Common Crawl e Wikipedia sono solo alcune delle fonti utilizzate per addestrare GPT-3. GPT-3 può produrre risultati di alta qualità su varie attività di NLP con circa un trilione di parole attraverso i dataset con poco o nessun dato di addestramento.

La capacità di GPT-3 di comporre prosa significativa, scrivere codice informatico e creare arte rappresenta un importante avanzamento rispetto ai modelli precedenti. A differenza dei suoi predecessori, GPT-3 è in grado di interpretare il contesto di un testo e fornire risposte pertinenti. I chatbot, la generazione di contenuti originali e la traduzione del linguaggio sono solo alcune delle molte applicazioni che potrebbero trarre grande vantaggio dalla capacità di generare testi che suonano naturali.

Anche le preoccupazioni relative alle implicazioni etiche e all’uso improprio di tali potenti modelli di linguaggio sono state evidenziate alla luce delle capacità di GPT-3. Molti professionisti sono preoccupati che il modello possa essere utilizzato per creare contenuti dannosi come bufale, e-mail di phishing e virus. I criminali hanno utilizzato ChatGPT per sviluppare malware.

GPT-4

La quarta generazione di GPT è stata rilasciata il 14 marzo 2023. È un enorme miglioramento rispetto a GPT-3, che di per sé è stato rivoluzionario. Anche se l’architettura del modello e i dati di addestramento non sono ancora stati resi pubblici, è evidente che migliora rispetto a GPT-3 su alcuni aspetti chiave e affronta alcune delle limitazioni della versione precedente.

Gli abbonati a ChatGPT Plus hanno accesso illimitato a GPT-4, ma solo per un certo periodo di tempo. Un’altra opzione è iscriversi alla lista d’attesa per l’API di GPT-4, anche se potrebbe passare un po’ prima di ottenere l’accesso. Tuttavia, Microsoft Bing Chat è il punto di accesso più rapido a GPT-4. Non ci sono costi o liste d’attesa per partecipare.

La capacità di GPT-4 di funzionare in modalità multiple è una caratteristica distintiva. Questo consente al modello di prendere un’immagine come input e trattarla come un prompt di testo.

Modellazione in OpenAI

Un insieme di sistemi di intelligenza artificiale progettati per comprendere e produrre linguaggio naturale sono i modelli GPT-3 di OpenAI. Anche se i modelli di generazione GPT-3.5 più avanzati hanno sostituito questi modelli, i modelli di base originali di GPT-3 (Da Vinci, Curie, Ada e Babbage) sono ancora disponibili per la personalizzazione. Grazie ai loro meriti, ogni modello è più adatto a un certo insieme di applicazioni.

• Davinci è il modello più avanzato della famiglia GPT-3 e può svolgere qualsiasi lavoro dei suoi fratelli. È stato creato per lavori impegnativi che richiedono una comprensione approfondita del contesto e della complessità. Ma a differenza degli altri modelli, il costo computazionale di questa grande capacità è più alto.
• Curie: Questo modello ha lo stesso alto livello di funzionalità di Da Vinci, ma a un prezzo inferiore e con una velocità di esecuzione significativamente maggiore. È una buona opzione per molti lavori poiché trova un equilibrio tra potenza ed efficienza.
• Ada: Ada è stato creato per lavori di programmazione elementare. È il modello più conveniente e veloce dei modelli GPT-3. Ada può essere conveniente se il lavoro non richiede una vasta esperienza contestuale.

Per quanto riguarda le cose semplici, Babbage può gestirle. È incredibilmente rapido ed economico, proprio come Ada. Eccelle nei lavori in cui la velocità e l’efficienza sono prioritari rispetto alla comprensione approfondita.

Questi modelli sono stati allenati sui dati fino a ottobre 2019 e la loro capacità massima di token è di 2.049. La complessità del compito, la qualità desiderata dell’output e le risorse computazionali disponibili giocano un ruolo nella determinazione del modello da utilizzare.

Quindi perché abbiamo bisogno di così tante varianti?

Una selezione di modelli ci consente di soddisfare le esigenze di un insieme diversificato di clienti e scenari. Utilizzare un modello più capace del necessario può comportare costi di elaborazione inutili e non tutte le attività richiedono il livello di capacità più elevato. OpenAI offre ai propri clienti una varietà di modelli, ognuno con i propri punti di forza e debolezze, oltre al suo costo.

Utilizzo e conservazione dei dati

La privacy dei dati è importante per OpenAI. A partire dal 1° marzo 2023, a meno che gli utenti non decidano diversamente, l’API di OpenAI non utilizzerà più i dati degli utenti per l’allenamento o il miglioramento dei modelli. A meno che la legge non imponga la conservazione, i dati dell’API verranno cancellati entro 30 giorni al massimo. La non conservazione dei dati potrebbe essere un’opzione per i consumatori ad alta fiducia che utilizzano applicazioni particolarmente sensibili.

I modelli attuali di OpenAI

I modelli di OpenAI sono variegati, ognuno costruito per uno scopo specifico. Alcuni dei modelli sono descritti brevemente di seguito.

• Il GPT-4 Limited Beta è una versione migliorata della serie GPT-3.5 in grado di leggere e scrivere codice informatico e linguaggio semplice. È ancora nella fase di test beta e solo alcuni utenti selezionati hanno accesso ad esso al momento.
• La serie GPT-3.5 di modelli è in grado di interpretare e produrre codice in linguaggio naturale. Il get-3.5-turbo è il membro più potente ed economico di questa famiglia, e si distingue nella conversazione pur ottenendo buoni risultati anche su compiti di completamento più convenzionali.
• DALLE Beta: Questa metodologia combina la creatività visiva con la comprensione del linguaggio per sviluppare e modificare grafiche in risposta a una sfida di linguaggio naturale.
• Whisper è un modello beta di riconoscimento vocale in grado di trascrivere parole pronunciate in scritte. Grazie al loro allenamento su un dataset ampio e variegato, sono possibili il riconoscimento vocale multilingue, la traduzione e l’identificazione.
• I modelli di embedding traducono il testo in una rappresentazione numerica per svolgere compiti come la ricerca, il clustering, la raccomandazione, la rilevazione delle anomalie e la classificazione. Con l’aiuto di questo modello, che è stato addestrato per identificare testi potenzialmente problematici, è possibile mantenere spazi sicuri e cortesi.
• GPT-3: Questa serie di modelli è in grado sia di comprendere che di produrre linguaggio naturale. Anche se le versioni più potenti di GPT-3.5 hanno sostituito i modelli di base originali di GPT-3, essi sono ancora disponibili per la personalizzazione.

OpenAI promette aggiornamenti regolari ai suoi modelli. Recentemente ci sono stati aggiornamenti costanti su alcuni modelli, come il gpt-3.5-turbo. Una volta rilasciata una nuova versione di un modello, la versione precedente rimane supportata per almeno tre mesi per soddisfare le esigenze degli sviluppatori che desiderano stabilità. OpenAI è una piattaforma versatile grazie alla sua vasta libreria di modelli, agli aggiornamenti regolari e all’attenzione alla protezione dei dati. OpenAI offre un modello in grado di rilevare informazioni sensibili, convertire l’audio in testo e generare linguaggio naturale.