Che cos'è GPT-3?
Il Generative Pre-trained Transformer di terza generazione (GPT-3) è un modello di linguaggio che utilizza l'apprendimento profondo per generare tutti i tipi di testo. Il modello molto discusso di Open AI, GPT-3, richiede una piccola quantità di testo di input per creare grandi volumi di testo generato dalla macchina e rilevante.
GPT-3 elabora input di testo per eseguire compiti di linguaggio naturale. Utilizza la generazione del linguaggio naturale (NLG) e l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per comprendere e produrre testo in linguaggio umano naturale.
Negli anni precedenti, era estremamente difficile per le macchine generare contenuti comprensibili per le persone perché non riuscivano a comprendere la complessità e le sfumature del linguaggio umano. GPT-3 è stato un punto di svolta poiché ha imparato a creare poesie, articoli, rapporti di notizie, storie e dialoghi utilizzando una piccola quantità di testo di input.
Le aziende moderne sfruttano GPT-3 per scrivere codici di programmazione, costruire chatbot efficaci o creare applicazioni software alimentate dall'IA.
Come funziona GPT-3
GPT-3 è un modello di previsione del linguaggio con un modello di apprendimento automatico a rete neurale. Ecco come funziona.
- Riceve testo di input e lo trasforma. GPT-3 trasforma il testo di input nel risultato più utile. Questo viene ottenuto addestrando il sistema a comprendere grandi volumi di testo su Internet per individuare schemi in un processo di pre-addestramento generico.
- Si addestra su diversi set di dati. GPT-3 è stato addestrato su diversi set di dati con siti web come WebText2, Common Crawl e Wikipedia.
- Vengono eseguiti test. GPT-3 è stato addestrato attraverso una fase di test supervisionata seguita da una fase di rinforzo.
- Si esercita con formatori di linguaggio. Un team di formatori pone al modello di linguaggio una domanda con una risposta corretta in mente. Se il modello fornisce una risposta errata, i formatori modificano il modello per insegnargli quella corretta. Il modello è addestrato a fornire diverse risposte, che i formatori classificano dalla migliore alla peggiore.
GPT-3 ha più di 175 miliardi di parametri di apprendimento automatico. È significativamente più grande dei suoi modelli precedenti, come le Rappresentazioni Encoder Bidirezionali dai Trasformatori (BERT) e Turing NLG.
Usi di GPT-3
Le organizzazioni utilizzano GPT-3 per una varietà di scopi. Crea un codice funzionante, clona siti web o genera testo che assomiglia al linguaggio scritto dall'uomo. Alcuni degli usi più popolari di GPT-3 includono:
- Creare contenuti scritti. GPT-3 aiuta le aziende a creare quiz, meme, ricette, blog, strisce comiche, copie pubblicitarie e qualsiasi cosa che coinvolga il testo.
- Comporre musica. GPT-3 può aiutare i musicisti a creare nuovi lavori.
- Automatizzare la conversazione. GPT-3 può rispondere a qualsiasi testo che una persona invia con un nuovo testo appropriato al contesto.
- Tradurre testo. GPT-3 traduce testo in comandi programmatici e viceversa.
- Analizzare i sentimenti. GPT-3 è ben equipaggiato per analizzare i sentimenti ed estrarre informazioni utili.
- Riassumere testo. GPT-3 riassume il testo per esprimere lo stesso significato con meno parole.
- Tradurre linguaggi di programmazione. GPT-3 traduce un linguaggio di programmazione in un altro, aiutando gli sviluppatori a risolvere problemi di ingegneria complessi.
Vantaggi di GPT-3
GPT-3 fornisce una buona soluzione ogni volta che è necessario generare una grande quantità di testo basata su una piccola quantità di input di testo. GPT-3 è in grado di fornire risultati decenti dati alcuni esempi di addestramento.
Di seguito sono riportati alcuni dei vantaggi ulteriori di GPT-3:
- Ha una vasta gamma di applicazioni di intelligenza artificiale (AI). È agnostico rispetto ai compiti; può eseguire una vasta gamma di compiti senza bisogno di messa a punto.
- Come qualsiasi altra tecnologia di automazione, GPT-3 gestisce compiti rapidi e ripetitivi.
- Permette agli esseri umani di gestire compiti più complessi che richiedono un grado più elevato di pensiero critico.
- In molte situazioni, non è pratico o fattibile per gli esseri umani generare output di testo. Ad esempio, i chatbot del servizio clienti o i centri possono utilizzare GPT-3 per rispondere alle domande dei clienti.
- I team di vendita possono usarlo per connettersi con potenziali clienti, e i team di marketing possono scrivere copie. Questo tipo di contenuto richiede una produzione rapida e comporta un basso rischio. Ciò significa che le conseguenze sono relativamente minori se la copia contiene errori.
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Uno dei vantaggi cruciali di GPT-3 è che è leggero e può funzionare su un laptop o smartphone di consumo.
Migliori pratiche per GPT-3
Le aziende sfruttano la potenza di GPT-3 per ridurre i costi, migliorare i loro processi di supporto clienti e ridurre il carico di lavoro dei dipendenti. Offre soluzioni end-to-end, dallo sviluppo all'addestramento all'integrazione.
Alcune delle migliori pratiche per GPT-3 sono menzionate di seguito:
- Stabilire obiettivi chiari. Le aziende dovrebbero definire obiettivi e l'ambito del sistema prima di implementare GPT-3.
- Addestrare e monitorare il sistema. GPT-3 necessita di addestramento per garantire accuratezza, efficienza ed efficacia. Il monitoraggio regolare è importante per identificare e correggere eventuali imprecisioni o errori.
- Implementare misure robuste di privacy dei dati. Le aziende devono impostare misure robuste di privacy dei dati per garantire la sicurezza.
- Fornire supervisione umana. Nonostante i benefici dell'automazione, la supervisione umana è necessaria per assicurarsi che il sistema operi efficacemente e fornisca risposte accurate alle domande dei clienti.
GPT-3 vs. GPT-4
GPT-3 e GPT-4 sono modelli basati sull'IA che utilizzano algoritmi di apprendimento profondo e NLP per elaborare il linguaggio umano. Rispetto a GPT-3, GPT-4 offre prestazioni migliori ma impiega più tempo a rispondere rispetto a GPT-3. GPT-4 ha una base di conoscenza più ampia, che potrebbe avanzare significativamente la capacità di elaborare e analizzare il linguaggio umano.
GPT-4 è molto più grande di GPT-3, poiché GPT-4 ha 10 trilioni di parametri rispetto ai 175 miliardi di parametri di GPT-3. GPT-4 può elaborare e analizzare più informazioni, portando a risposte più accurate.
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Sagar Joshi
Sagar Joshi is a former content marketing specialist at G2 in India. He is an engineer with a keen interest in data analytics and cybersecurity. He writes about topics related to them. You can find him reading books, learning a new language, or playing pool in his free time.
