Casi d'uso del GPT-4

GPT-4, l'ultima versione del Generative Pre-trained Transformer di OpenAI, è destinato a rivoluzionare il campo dell'intelligenza artificiale.

Grazie alle sue capacità migliorate e alla sua maggiore efficienza, GPT-4 promette di essere un potente strumento per l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Ma di cosa sarà capace e quali sono i suoi migliori casi d'uso?

Esaminiamo insieme le possibilità.

TL;DR

• I modelli GPT vengono utilizzati per generare testo, completare compiti come la risposta alle domande e persino generare immagini.
• I vantaggi dei modelli GPT includono tempi di addestramento più rapidi grazie alla loro dipendenza dal pre-addestramento, una maggiore precisione e un minor numero di parametri necessari.
• Il GPT-4 è in grado di generare testi simili a quelli umani senza alcun input o guida aggiuntiva da parte dell'uomo.
• Il GPT-4 può essere utilizzato per generare testi simili a quelli scritti dagli esseri umani, per compiti di risposta alle domande come l'assistenza ai clienti e la sintesi.
• TextCortex è una buona alternativa al compagno AI che non si basa sulla tecnologia GPT-3 o GPT-4.
  

Trasformatore generativo pre-addestrato

Il Generative Pre-trained Transformer (GPT) è un tipo di modello di apprendimento automatico che ha rivoluzionato l'elaborazione del linguaggio naturale.

I modelli GPT sono utilizzati per generare testo, completare attività come la risposta alle domande e persino generare immagini. Si basano sull'architettura transformer, introdotta per la prima volta da Google nel 2017.

Architettura del trasformatore

L'architettura del trasformatore è composta da due componenti: un encoder e un decoder.

Il codificatore legge la sequenza in ingresso per costruirne una rappresentazione e la passa al decodificatore che produce la sequenza in uscita a partire da quella rappresentazione.

I modelli GPT utilizzano questa stessa architettura ma aggiungono il pre-addestramento per ottenere una maggiore precisione e un aumento delle prestazioni.

Cosa significa preformazione?

Per pre-addestramento si intende l'addestramento di un modello su grandi quantità di dati prima di utilizzarlo per il compito a cui è destinato.

Questo permette al modello di apprendere da un numero maggiore di dati rispetto a quelli normalmente disponibili durante l'addestramento specifico per il compito, ottenendo risultati migliori quando viene applicato a compiti a valle come la generazione di testi o la risposta a domande.

È stato dimostrato che i modelli GPT superano altri metodi in questi compiti perché sono stati addestrati su set di dati più grandi con informazioni più varie.

Vantaggi

I vantaggi dei modelli GPT rispetto agli approcci tradizionali includono tempi di addestramento più rapidi grazie alla loro dipendenza dal pre-addestramento; maggiore accuratezza perché possono apprendere astrazioni di livello superiore; e meno parametri necessari grazie all'uso di tecniche di apprendimento per trasferimento - il che significa che richiedono meno dati in generale per ottenere risultati di addestramento positivi.

GPT-4

GPT-4 è il più recente modello di apprendimento automatico sviluppato da OpenAI e una versione avanzata di GPT-3, il suo predecessore.

È dotato di una serie di miglioramenti che lo rendono uno strumento potente per l'elaborazione del linguaggio naturale.

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Che cosa fa?

Invece di basarsi esclusivamente sull'embedding delle parole, GPT-4 analizza il modo in cui le parole vengono utilizzate nel contesto per comprenderne meglio il significato e l'intento.

Una delle caratteristiche più impressionanti di GPT-4 è la sua capacità di generare testi simili a quelli umani senza alcun input aggiuntivo o guida da parte dell'uomo - un processo chiamato "generazione a zero colpi" o "apprendimento non supervisionato".

Miglioramenti

I miglioramenti del GPT-4 includono una maggiore precisione e performance nella comprensione del linguaggio naturale, oltre a una migliore capacità di generalizzazione.

Ciò significa che il modello è in grado di riconoscere meglio gli schemi da set di dati che non gli sono familiari. Inoltre, la capacità di memoria è migliorata, consentendo di addestrare in modo più efficace modelli più grandi.

Oltre a questo, GPT-4 è stato ottimizzato per diversi compiti, come la risposta alle domande e il riassunto.

Ingressi

GPT-4 accetta input sia testuali che di immagini per mostrare prestazioni di livello umano secondo diversi standard professionali e accademici.

Questo nuovo modello è in grado di discernere gli elementi di un'immagine e di generare una risposta in relazione ai dettagli in essa contenuti.

Documenti con testo e fotografie, diagrammi o schermate sono tutti ambiti in cui il GPT-4 può mostrare capacità simili a quelle degli input di solo testo.

Casi d'uso del GPT-4

Vediamo alcuni potenziali casi d'uso del GPT-4. 

Generazione di testo

GPT-4 può essere utilizzato per generare testi simili a quelli scritti dagli esseri umani.

Questo può essere utile per redigere post su blog , articoli, notizie e persino libri o script di youtube. Fornendo alcune frasi come input, GPT-4 genererà un nuovo testo in base a ciò che apprende dai dati di addestramento e dall'input fornito. 

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Domande e risposte

Il GPT-4 può essere utilizzato anche per rispondere a domande come quelle del servizio clienti.

La tecnologia può essere addestrata utilizzando set di dati sull'assistenza clienti con domande e risposte, in modo da poter rispondere con precisione alle domande dei clienti che cercano aiuto per i loro prodotti o servizi.

Il modello può quindi fornire risposte istantanee senza bisogno di alcun intervento umano, consentendo alle aziende di rispondere rapidamente alle richieste dei clienti senza dover assumere personale aggiuntivo o esternalizzare le esigenze del servizio clienti.

Riassunto

Un altro potenziale caso d'uso del GPT-4 è la sintesi, che consiste nel condensare testi lunghi in riassunti più brevi che catturino i punti chiave del contenuto originale senza perdere informazioni importanti o il contesto.