1. Concetto di Modelli

Nel campo dell'intelligenza artificiale, "modello" si riferisce di solito a un modello computazionale, che è una rappresentazione astratta di eventi o dati del mondo reale. Nel machine learning e deep learning, i modelli identificano modelli nei dati e utilizzano questi modelli per prevedere il comportamento o le tendenze dei nuovi dati. L'importanza del modello è cruciale, poiché influisce direttamente sulle prestazioni e sull'accuratezza dei sistemi intelligenti.

Modello = Dati + Struttura + Algoritmo di Apprendimento

Questa formula rivela che il modello è composto da tre componenti principali: dati (da cui apprende), struttura (la sua composizione interna) e algoritmo di apprendimento (come apprende dai dati). Combinando efficacemente questi tre elementi si possono sviluppare modelli capaci di svolgere compiti complessi, come il riconoscimento di immagini e la traduzione di linguaggi.

Nelle scienze informatiche, una funzione è un blocco di codice che racchiude una serie di operazioni. Accetta parametri di input, li elabora e produce un output. Allo stesso modo, possiamo pensare ai modelli di OpenAI come a un tipo speciale di "funzione". Questi modelli, come GPT-4, possono essere visti come funzioni con input (prompts) e output (risposte). Gli sviluppatori forniscono l'input e il modello, addestrato su una grande quantità di dati, elabora le informazioni di input utilizzando complessi algoritmi e restituisce output altamente rilevanti.

2. Modello di Generazione di Testo (GPT)

2.1 Introduzione al Modello GPT

Il modello GPT è un rappresentativo modello di generazione di testo sviluppato da OpenAI, il più famoso dei quali è GPT-4 e GPT-3.5. Questi modelli, addestrati su enormi quantità di dati, possono comprendere il linguaggio naturale e persino documenti formali. Quando si utilizza un tale modello, forniamo un "prompt" e questo genera del testo basandosi su questo prompt. Ad esempio, quando si pone una domanda a GPT-4, cercherà di fornire una risposta accurata e utile.

2.2 Applicazioni del Modello GPT

Il modello GPT può essere applicato a una vasta gamma di compiti, tra cui ma non limitati a:

  • Generazione di Contenuti: Creazione automatica di articoli di notizie, post di blog e qualsiasi tipo di contenuto originale.
  • Sommario: Produzione di sintesi concise di articoli, rapporti o testi lunghi.
  • Conversazioni: Simulazione di chat, assistenza clienti o consulenze virtuali.

3. Assistenti

Gli assistenti si riferiscono solitamente a entità che possono svolgere compiti per conto degli utenti. Nell'API di OpenAI, questi assistenti sono alimentati da ampi modelli linguistici come GPT-4. I compiti eseguiti dagli assistenti dipendono dalle istruzioni incorporate nella finestra di contesto del modello. Inoltre, gli assistenti possono spesso accedere a strumenti che consentono loro di svolgere compiti più complessi, come eseguire codice o recuperare informazioni da file.

Ad esempio, è possibile progettare un assistente per rispondere automaticamente a domande frequenti nel servizio clienti, o per riassumere i punti chiave di un lungo rapporto. Utilizzare gli assistenti può notevolmente migliorare l'efficienza lavorativa, consentendo agli esseri umani di concentrarsi su compiti più creativi e strategici.

import openai

openai.api_key = 'La tua chiave API'

response = openai.Completion.create(
  engine="text-davinci-004",  # qui si utilizza una versione del modello GPT-4
  prompt="Questo è un esempio semplice per illustrare come utilizzare un assistente. Puoi aiutarmi a riassumere il punto principale del paragrafo seguente? 'Nel mercato odierno, gli investimenti diversificati sono una parte importante della pianificazione finanziaria, e l'allocazione di risorse in diversi mercati può bilanciare efficacemente il rischio e il rendimento.'",
  max_tokens=150
)

print(response.choices[0].text.strip())

In questo esempio, chiamiamo una versione dell'API di OpenAI e progettiamo un semplice prompt per far sì che l'assistente riassuma il contenuto principale di un paragrafo di testo per noi. Nella pratica, questa funzionalità può essere estesa a vari compiti di elaborazione del testo come scrittura, editing, traduzione e altro ancora.

4. Embedding

Gli embedding si riferiscono alla trasformazione dei dati (come ad esempio un pezzo di testo) in una rappresentazione vettoriale, mirata a preservare gli aspetti semantici e caratteristiche dei dati. Attraverso gli embedding, i blocchi di dati con contenuti simili saranno più vicini tra loro nello spazio vettoriale. OpenAI fornisce un modello di embedding di testo che può prendere una stringa di testo in input e generare un vettore di embedding in output. Gli embedding sono molto utili per compiti come la ricerca, il clustering, i sistemi di raccomandazione, la rilevazione di anomalie e la classificazione.

Ad esempio, possiamo utilizzare gli embedding per migliorare un sistema di raccomandazione. Il sistema può trovare gli elementi più corrispondenti confrontando la distanza tra i vettori di embedding delle descrizioni inserite dall'utente e le descrizioni degli elementi.

Gli embedding sono comunemente applicati nei seguenti scenari:

  • Recupero delle informazioni (Ricerca): Confrontare gli embedding di diversi documenti per trovare i documenti più rilevanti per una query.
  • Clustering di testo: Raggruppare documenti o frammenti di testo in base al contenuto o alla similarità semantica.
  • Sistemi di raccomandazione: Analizzare il comportamento e le preferenze dell'utente per trovare elementi o contenuti potenzialmente interessanti confrontando gli embedding.
  • Rilevazione di anomalie: Identificare punti dati insoliti nello spazio vettoriale, che potrebbero indicare errori o importanti scoperte.
  • Classificazione: Dopo aver incorporato i documenti in vettori, modelli di classificazione di machine learning come SVM o reti neurali possono essere utilizzati per compiti di classificazione.

La tecnologia di embedding è un concetto cruciale nei campi dell'elaborazione del linguaggio naturale e dell'apprendimento automatico, specialmente quando si tratta di dati di testo su larga scala, in quanto riduce efficacemente la dimensionalità ed estrae informazioni utili.

5. Token

I token svolgono un ruolo cruciale nei modelli di elaborazione del linguaggio naturale. In breve, i token sono le unità di base per il modello per elaborare e comprendere le informazioni testuali. Nei modelli OpenAI, i token rappresentano tipicamente sequenze di caratteri comuni. Ad esempio, la parola "computer" può essere decomposta in due token: "comp" e "uter". Questo processo è chiamato tokenizzazione.

Nelle applicazioni OpenAI, la fatturazione per il modello si basa anche sui token. Il costo di ogni richiesta è calcolato in base al numero di token processati - cioè, il numero totale di token nel prompt e nel testo generato. Ciò significa che più lunga è la richiesta, più token vengono consumati e, di conseguenza, più alto è il costo.

6. Ottimizzazione del Modello

6.1 Panoramica dell'Ottimizzazione

L'ottimizzazione è una strategia comune nel campo dell'apprendimento profondo. Nelle applicazioni basate sui modelli GPT, l'ottimizzazione significa ulteriore addestramento del modello originale, ma utilizzando set di dati specifici per adattare meglio il modello a determinati compiti o esigenze di dominio.

6.2 Perché è Necessaria l'Ottimizzazione?

Sebbene il modello GPT fornito da OpenAI sia versatile e in grado di gestire vari compiti di testo, le sue prestazioni potrebbero non essere soddisfacenti in scenari specifici. Ad esempio, un'azienda potrebbe voler automatizzare le risposte alle email dei clienti, ma il modello standard potrebbe non comprendere appieno termini professionali del settore o prevedere specifiche richieste dei clienti.

In tali casi, attraverso l'ottimizzazione, l'azienda può addestrare il modello utilizzando i dati delle email raccolte. Di conseguenza, il modello può imparare a rappresentare meglio lo stile dell'azienda nel rispondere alle email e dimostrare maggiore precisione ed efficienza nel gestire questioni simili. Questa è la significatività dell'ottimizzazione - personalizzare il modello per fornire risultati più accurati e di qualità superiore.