Come usare Chat GPT

Si è parlato molto di Chat GPT sin dal suo lancio nel novembre 2022. Questa ‘smart chat’ ha sorpreso anche i più scettici. In questo post parleremo di come funziona e di come puoi utilizzare Chat GPT nei tuoi progetti. Scopriamo insieme come usare Chat GPT.

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Cos’è Chat GPT?

Chat GPT è definito come un modello di linguaggio generativo . Tuttavia, in pratica è intesa come una chat di intelligenza artificiale che è stata addestrata e progettata per tenere conversazioni naturali. Chat GPT appartiene alla società di ricerca OpenAI, fondata a San Francisco nel 2015 da Sam Altman, Elon Musk, Greg Brockman, Ilya Sutskever e Wojciech Zaremba.

A cosa serve Chat GPT?

Ma quali sono le applicazioni di Chat GPT? Alcune delle applicazioni su come usare Chat GPT (oltre a divertirti a fare domande) sono discusse di seguito:

  • Con GPT puoi generare testi coerenti e ben scritti in un’ampia gamma di stili, argomenti e lingue. Inoltre, è possibile generare riepiloghi di notizie, descrizioni di prodotti o storie.
  • Grazie a questa chat è possibile analizzare i problemi e generare soluzioni o risposte alle domande.
  • GPT può essere utilizzato per generare risposte appropriate e coerenti per un chatbot in un’ampia gamma di contesti.
  • Può essere utilizzato per generare post e messaggi attraenti per i social network.
  • Con GPT puoi generare report, e-mail e altri contenuti per applicazioni di produttività.
  • Grazie alla chat GPT, è possibile analizzare grandi set di dati e da essi estrarre informazioni preziose.

Come usare Chat GPT?

Come indica il suo acronimo, Generative Pre-training Transformer, Chat GPT è un modello di linguaggio generativo basato sull’architettura “transformer” . Questi modelli sono in grado di elaborare grandi quantità di testo e di imparare a eseguire attività di elaborazione del linguaggio naturale in modo molto efficace. Il modello GPT-3, in particolare, ha una dimensione di 175 miliardi di parametri , il che lo rende il più grande modello linguistico mai addestrato. Per funzionare, GPT deve essere “addestrato” su una grande quantità di testo. Ad esempio, il modello GPT-3 è stato addestrato su un set di testo che comprendeva oltre 8 milioni di documenti e oltre 10 miliardi di parole

Da questo testo, il modello impara a eseguire attività di elaborazione del linguaggio naturale e a generare un testo coerente e ben scritto. Una volta che il modello è ben addestrato, GPT può essere utilizzato per eseguire un’ampia gamma di attività, come abbiamo visto nella sezione precedente. L’apprendimento per rinforzo, basato sul feedback umano , è stato utilizzato per la formazione. In definitiva, grazie alla messa a punto supervisionata.

 I formatori di intelligenza artificiale umana hanno fornito conversazioni in cui rappresentavano sia l’utente che l’assistente di intelligenza artificiale. Inoltre, ai coach sono stati forniti suggerimenti scritti per aiutarli a scrivere le loro proposte. Quindi, hanno mescolato questo nuovo set di dati con il set di dati InstructGPT che è stato trasformato in un formato di dialogo.

Ma come hanno creato il modello di ricompensa per l’apprendimento per rinforzo?
La prima cosa che serviva era raccogliere dati di confronto. Questo consisteva in due o più risposte del modello, classificate in base alla qualità. Quindi, per raccogliere i dati, hanno preso alcune conversazioni che i formatori avevano avuto con Chat GPT e le hanno selezionate a caso. In questo modo hanno testato vari finali per classificare gli allenatori.

Per questo motivo, questi modelli di ricompensa potrebbero essere adattati utilizzando l’ottimizzazione della politica prossimale. Inoltre, i corsi di formazione sono stati svolti su una piattaforma Microsoft Azure su un supercomputer. In conclusione, per utilizzare GPT in una chat, al modello viene fornito un input sotto forma di testo. Questo input può essere sotto forma di una domanda o di una frase contestuale. 

E, da questo input, GPT genera una risposta appropriata e coerente. Infatti, questa risposta può essere utilizzata in un chatbot o in qualsiasi altra applicazione in cui è necessario generare un testo da un dato input.

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