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Nell’era della costante evoluzione tecnologica, un protagonista è emerso con prepotenza: ChatGPT. Questo chatbot basato sull’Intelligenza Artificiale (AI) sta rivoluzionando il modo in cui interagiamo con la tecnologia, aprendo nuove possibilità, inesplorate fino a poco tempo fa.
ChatGPT è una combinazione di tecniche all’avanguardia nel campo del deep learning (DL) e dell’elaborazione del linguaggio naturale (NLP), risultato di anni di ricerca e sviluppo volti a rendere la comunicazione con le macchine più semplice e naturale possibile.
In questo articolo scopriremo insieme tutto ciò che c’è da sapere su ChatGPT: dalla sua genesi, passando per le sue funzionalità, fino alle best practice per la formulazione di un prompt. Siete pronti? Iniziamo il viaggio.
Che cos’è ChatGPT
ChatGPT è un modello di linguaggio generativo avanzato (un Large Language Model o LLM) basato su una tecnologia chiamata Transformer GPT (Generative Pre-training Transformer) che è in grado di produrre risposte testuali.
Si tratta di un sofisticato assistente in grado di comprendere, generare e rispondere a un’ampia varietà di richieste testuali, imitando l’interazione umana in un modo sorprendentemente naturale. Questa abilità ha trovato applicazione in una miriade di campi, dall’assistenza clienti alla creazione di contenuti, passando per l’insegnamento e l’apprendimento.
Il primo modello, GPT-1, è stato rilasciato nel 2018, seguito da GPT-2 nel 2019, da GPT-3 nel 2020 e GPT-4 nel 2023. Ogni versione ha migliorato e affinato la capacità del modello precedente, generando risposte testuali coerenti e realistiche. ChatGPT, l’interfaccia che permette di accedere a GPT, è diventato quindi uno strumento sempre più utile e versatile.
Machine Learning, Deep Learning e Natural Language Processing
Prima di andare nel dettaglio di ChatGPT è bene chiarire alcuni concetti.
Il machine learning è un ambito dell’Intelligenza Artificiale che si concentra sull’elaborazione e l’interpretazione dei dati, permettendo ai computer di apprendere autonomamente senza essere esplicitamente programmati. Il machine learning si basa su algoritmi che migliorano le loro performance man mano che vengono esposti a più dati nel corso del tempo.
Il deep learning e l’elaborazione del linguaggio naturale (Natural Language Processing, NLP) sono due aree chiave dell’AI che sono alla base di numerose innovazioni tecnologiche moderne, tra cui proprio ChatGPT.
Il deep learning è una sottocategoria del machine learning che si basa su reti neurali artificiali con diversi strati (o “deep”, da cui il nome) tra l’input e l’output. Questi strati sono in grado di apprendere autonomamente una serie di funzioni e operazioni complesse senza la necessità di essere programmati esplicitamente.
Le reti neurali tentano di simulare il comportamento del cervello umano (anche se sono ad ora lontane dall’eguagliare le sue capacità) e imparano da grandi quantità di dati. Mentre una rete neurale con un singolo livello può ancora fare previsioni approssimative, ulteriori livelli nascosti possono aiutare a ottimizzare e perfezionare la precisione.
Il deep learning ha permesso progressi significativi in diverse aree, tra cui la visione artificiale, il riconoscimento vocale e, naturalmente, l’elaborazione del linguaggio naturale.
L’NLP, invece, è un campo dell’AI che si concentra sulla comunicazione tra le macchine e gli esseri umani utilizzando il linguaggio naturale. L’obiettivo dell’NLP è di creare sistemi in grado di comprendere, interpretare, generare e rispondere al linguaggio umano. Questa tecnologia è fondamentale per una serie di applicazioni, tra cui la traduzione automatica, gli assistenti vocali, e appunto, ChatGPT.
Un po’ di storia: dalle reti neurali ricorrenti ai Large Language Model
Le reti neurali ricorrenti (RNN), inventate negli anni ’80, possono gestire sequenze di parole (come testo, audio o lingua parlata). Tuttavia, in caso di modelli di grandi dimensioni, sono lente da addestrare e la propria memoria può essere poco efficace nel mantenere le informazioni a lungo termine.
Per ovviare a questo problema, nel 1997 gli informatici Hochreiter e Schmidhuber inventarono le reti Long Short-Term Memory (LTSM), una variante di reti neurali ricorrenti progettate per migliorare la capacità delle reti di mantenere e gestire la memoria a lungo termine.
Un Large Language Model è un tipo di Intelligenza Artificiale progettata per generare testo che assomiglia a quello che scrivono gli esseri umani. Questi modelli sono chiamati “large” (grandi) perché sono addestrati su enormi quantità di dati testuali e hanno un numero significativo di parametri che possono essere appresi, a volte nell’ordine di miliardi.
Nel 2017 arriva la svolta con i Transformer, grazie al lavoro di ricerca “Attention Is All You Need” del team di Google AI. Da allora, questo tipo di rete neurale è diventato uno dei principali modelli utilizzati nell’elaborazione del linguaggio naturale. I Transformer possono gestire stringhe di testo più lunghe e catturare il significato delle parole con maggiore precisione, il che li rende particolarmente adatti per compiti di elaborazione del linguaggio naturale come la traduzione automatica, la generazione di testo e la risposta alle domande.
Le reti neurali transformer sono alla base dei large language model, come ChatGPT: sono addestrati su larga scala con una varietà di testi, come libri, articoli e siti web, per comprendere e generare il linguaggio in modo coerente e sensato.
A differenza di altri modelli di linguaggio, i large language models non sono progettati per un compito specifico. Si tratta infatti di modelli generalisti in grado di adattarsi a una varietà di attività, come la risposta a domande, la traduzione tra lingue, la stesura di testi e molto altro.
Per il loro addestramento, questi modelli non hanno bisogno di conoscere il contenuto specifico o il contesto dei dati su cui vengono addestrati, ma piuttosto apprendono modelli e strutture linguistiche generali dai dati in modo non supervisionato.
Questo significa che l’algoritmo dà senso ai dati in modo autonomo al contrario dei sistemi di apprendimento supervisionati che richiedono come input dei dati etichettati in modo che ci sia una chiave di risposta con cui la macchina può misurare la sua accuratezza.
Molti dei large language model, come ChatGPT, sono generativi.
Cosa significa generativo? Un sistema di AI generativa ha il compito di creare nuovi contenuti a partire dai dati di addestramento. Questo può includere una varietà di forme di media, come immagini, musica, parole o anche interi articoli di testo.
Ad esempio, un modello di AI generativa addestrato su immagini di volti umani potrebbe essere in grado di generare nuove immagini di volti che non esistono, ma che appaiono realistiche (come Midjourney o Dall-E).
GPT è stato introdotto nel 2018. Basato su reti neurali Transformer e pre-addestrato su un’enorme quantità di testo presente online, GPT era in grado di individuare da solo gli schemi nei dati testuali e di generare contenuti in base ai diversi input ricevuti.
GPT-2 è stato rilasciato nel 2019 come evoluzione del primo modello. GPT-2 aveva una struttura più complessa rispetto a GPT: addestrato su un maggior numero di parametri, possedeva una migliorata capacità di generare testo più coerente e coeso e di elaborarne dunque il contesto.
Dalla fine del 2022 l’hype attorno a ChatGPT, basato sul modello GPT-3 prima e GPT-3.5 poi, è stato incredibile: dal giorno della propria presentazione, in soli 5 giorni ChatGPT ha raggiunto il milione di utenti. La versione del modello GPT-4 è stata rilasciata nel marzo 2023.
Come usare ChatGPT
Utilizzare ChatGPT è un processo abbastanza semplice e intuitivo. Tuttavia, è importante ricordare che, essendo un modello di linguaggio basato sull’AI, la sua efficacia può variare in base alla specificità e alla chiarezza delle domande o dei comandi che gli vengono dati. Vediamo insieme come fare.
Accesso a ChatGPT
Innanzitutto, bisogna accedere a ChatGPT. Per prima cosa, vai su chat.openai.com. Se è la prima volta, dovrai creare un account gratuito con OpenAI prima di iniziare. Hai la possibilità di scegliere un accesso facile con un account Google o Microsoft o semplicemente inserire il tuo indirizzo email e individuare una password.
Successivamente ti verrà chiesto di aggiungere un numero di telefono. Non puoi utilizzare un numero di telefono virtuale (VoIP) per registrarti. Riceverai quindi un numero di conferma, che andrai a inserire nella pagina di registrazione per completare la configurazione.
A questo punto ti verranno mostrate alcuni avvisi tra cui l’informativa sul rischio di potenziali errori nei risultati, come vengono raccolti e gestiti i dati personali e come inviare feedback, anche a seguito dell’intervento del Garante sulla Privacy.
L’accesso alla versione GPT3,5 è completamente gratuito mentre quello alla versione più avanzata (GPT4)è a pagamento.
Inserire la richiesta
Una volta ottenuto l’accesso, si può iniziare a interagire con ChatGPT. Basta digitare la domanda o il comando nella casella di testo fornita e premere invio. Il testo viene chiamato prompt e innesca l’elaborazione del testo.
Il modello linguistico di ChatGPT si avvale delle informazioni contenute nel prompt per interpretare la situazione e produrre una risposta appropriata.
In base allo scopo dell’utente, un prompt potrebbe manifestarsi come una domanda, un’affermazione, una narrazione, un’attività o un argomento. Potrebbe essere semplice come una singola parola o complesso come un saggio completo. Un buon prompt dovrebbe essere preciso, comprensibile e offrire sufficienti informazioni di base per permettere a GPT-4 di comprendere il contesto e fornire una risposta adeguata.
Quali sono le principali tipologie di prompt?
1) Domande: puntano a ricevere una risposta precisa o ad acquisire un dato particolare, come “Qual è la capitale della Germania?” o “Come funziona l’universo?”
2) Richieste di completamento: forniscono a ChatGPT un punto d’inizio o un frammento di testo e richiedono il completamento della frase come “Alcuni dei vantaggi della lettura includono…”.
3) Spunti narrativi: richiedono al modello di concepire una storia o un racconto riguardante un dato argomento o tema, ad esempio “Genera un racconto misterioso ambientato in un piccolo paese”.
4) Richieste di dialogo: ChatGPT crea conversazioni tra personaggi in un contesto specifico o un’ambientazione, come “Redigi una conversazione tra un cliente e un addetto al servizio clienti” o “Proponi un dialogo tra un candidato e un datore di lavoro durante un colloquio”.
5) Stimoli creativi: si tratta di domande aperte che richiedono al modello linguistico di generare un elemento di natura creativa, come una poesia, una canzone o una sceneggiatura, ad esempio “Componi una poesia sull’amore” o “Scrivi una sceneggiatura per un film horror”.
Lettura della risposta
Dopo aver premuto invio, ChatGPT elaborerà la richiesta e genererà una risposta, che apparirà nella stessa interfaccia.
Interazione continua
È possibile continuare a interagire con ChatGPT inviando altri prompt. ChatGPT è in grado di gestire una conversazione in corso, quindi si può fare riferimento a informazioni fornite in risposte precedenti.
È bene ricordare che ChatGPT è un modello di AI e, quindi, non è perfetto. Potrebbe non capire sempre correttamente la richiesta o potrebbe fornire risposte inesatte o fuorvianti. Tuttavia, con una comunicazione chiara e specifica, può essere uno strumento utile e interessante.
Come formulare un prompt
Comporre prompt efficaci per ChatGPT può sembrare impegnativo ma, attraverso una serie di passaggi è possibile creare istruzioni che indirizzino il modello verso risposte pertinenti e di qualità superiore.
Nonostante la loro sofisticatezza, i modelli di AI generativa non hanno la capacità di comprendere le sfumature umane o l’intenzione senza una spiegazione esplicita.
Quali sono le best practice?
- Identifica il compito e la finalità della richiesta
Prima di procedere alla composizione del prompt è essenziale conoscere quale azione desideri che venga svolta dal modello e quale sia l’output atteso.
Non appena si ha una chiara visione del compito da assegnare e del motivo della richiesta, risulterà molto più agevole comporre un prompt che sia specifico e pertinente al tema trattato.
- Precisione nella scrittura
È bene che tu fornisca istruzioni precise e dettagliate. Più le istruzioni sono generiche più sarà difficile ottenere una risposta pertinente.
- Linguaggio chiaro
Quando redigi un prompt è importante essere chiari: evita l’uso di gergo o termini complessi da comprendere poiché potrebbero confondere il modello. Ad esempio, risulterà più utile dire “Redigi un saggio su {Argomento} in uno stile di scrittura de Il Post” piuttosto che “Redigi un saggio”.
- Fornire un contesto
Nella redazione di un prompt il contesto è di fondamentale importanza. Affinché il modello fornisca una risposta adeguata è importante dargli sufficienti informazioni per aiutarlo a capire l’argomento o lo scenario che gli si sta proponendo.
Per esempio se gli stai chiedendo di scrivere una storia ambientata nel 22° secolo, questa è un’informazione contestuale importante. Così come specificare che si tratterà di un romanzo di fantascienza.
- Valutare la lunghezza
Un prompt più esteso può fornire un contesto e dettagli più ricchi, ma può risultare più complesso da interpretare per il modello. Al contrario, uno più breve potrebbe essere più facilmente comprensibile, ma potrebbe non fornire sufficienti informazioni per una risposta adeguata.
Pertanto, è necessario comprendere quale sia l’obiettivo della domanda. Se si è orientati ai dettagli, sarebbe opportuno formulare prompt più estesi, ma se si desidera ottenere un’idea generale, la chiarezza è fondamentale.
- Sperimentare
Una volta terminata la composizione del prompt, l’ultimo passaggio consiste nel testarlo con ChatGPT premendo il tasto invio ed esaminare i risultati. Se i risultati non corrispondono alle aspettative, sarà necessario modificare il prompt e ripetere il test.
Ricorda che il risultato potrebbe contenere inesattezze o notizie false: verifica il contenuto, rileggilo più volte e adattalo alle tue esigenze.
ChatGPT rappresenta uno strumento potente e flessibile per le aziende. Con il giusto approccio, questo innovativo modello di intelligenza artificiale generativa può rivoluzionare le interazioni aziendali, migliorare l’efficienza e aprire nuove strade di crescita e sviluppo.
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