Come funziona effettivamente la ChatGPT?
L'interesse per il funzionamento di ChatGPT deriva dalla sua capacità di comprendere e produrre un linguaggio simile a quello umano. In questo articolo, faremo un'immersione profonda nei meccanismi interni di questo programma di intelligenza artificiale, poiché InvestGlass ora include ChatGPT per i processi bancari e di vendita.
Modello linguistico grande
Nella sua essenza, ChatGPT si basa su un grande modello linguistico. Ciò significa essenzialmente che si tratta di una forma di intelligenza artificiale progettata per comprendere e generare il linguaggio umano. La consideri come una rete neurale che è stata addestrata su grandi quantità di dati testuali, con l'obiettivo di imitare il modo in cui il cervello umano elabora il linguaggio.
Dati di formazione
Gran parte di ciò che rende ChatGPT efficiente sono i dati di formazione a cui è esposto. Più questi dati sono diversificati e completi, più ChatGPT diventa bravo a riconoscere i modelli e a generare risposte appropriate. Qui entra in gioco il concetto di apprendimento supervisionato. Il modello è esposto a vasti insiemi di dati, sia con le domande degli utenti che con le migliori risposte possibili, per imparare i modelli e perfezionare i suoi modelli linguistici. L'approccio della modellazione linguistica mascherata è una variante della previsione del token successivo. In questo metodo, alcune parole all'interno della frase in ingresso vengono sostituite con un token unico, spesso indicato come [MASK].
Cervello umano e rete neurale
Per capire come funziona ChatGPT, è utile fare un parallelo tra il cervello umano e una rete neurale. Proprio come il nostro cervello riconosce i modelli e impara dalle esperienze, le reti neurali si adattano e si perfezionano attraverso un processo di apprendimento. L'apprendimento profondo, un sottocampo dell'apprendimento automatico, utilizza le reti neurali per realizzare compiti complessi, come la traduzione linguistica, l'analisi del sentimento e il riconoscimento vocale.
Ilprocesso di formazione di ChatGPT può essere paragonato all'insegnamento di una lingua a un bambino. Attraverso l'apprendimento per rinforzo, una tecnica di apprendimento automatico, il modello riceve un feedback umano per i suoi risultati. Questo feedback, spesso sotto forma di modello di ricompensa, aiuta il sistema a capire il contesto e a migliorare nel tempo.
Modello linguistico ed elaborazione del linguaggio naturale
Al centro della magia di ChatGPT c'è il concetto di elaborazione del linguaggio naturale (NLP). L'NLP consente a ChatGPT di comprendere il contesto, riconoscere il sentimento e produrre risposte simili a quelle umane. La struttura di base dei modelli linguistici di ChatGPT si basa sui principi dell'NLP.
Un compito chiave nella PNL è la previsione del token successivo o la previsione della parola successiva in una sequenza. Quando si pone una domanda a ChatGPT, il modello utilizza essenzialmente la messa a punto che ha subito per prevedere la parola successiva più probabile, e la parola successiva, e così via, fino a costruire una risposta testuale significativa.
Messa a punto e processo di apprendimento
Sebbene ChatGPT parta da una solida base nella sua formazione iniziale, ciò che lo distingue veramente è la capacità di perfezionamento. Questo perfezionamento si ottiene attraverso l'apprendimento supervisionato, in cui il modello viene addestrato su un set di dati etichettati per comprendere gli input umani e produrre output appropriati.
La messa a punto di ChatGPT è un processo continuo e, man mano che viene esposto a nuove parole, frasi e sfumature, diventa sempre più abile nella generazione di testi, nelle risposte alle domande e, in sostanza, in tutto ciò che riguarda il linguaggio umano.
Sovranità dei dati e ChatGPT
Capire come funziona ChatGPT non significa solo apprezzare la sua impressionante modellazione linguistica, ma anche riconoscere le implicazioni legate alla sovranità dei dati. ChatGPT, come altri modelli linguistici di grandi dimensioni, si basa su grandi quantità di dati di input, raccolti da fonti diverse attraverso processi di raccolta dati. Nell'addestramento di ChatGPT, il cosiddetto "approccio supervisionato" prevede l'alimentazione con compiti di modellazione linguistica mascherati, sia con dati testuali che numerici. Questo migliora la capacità del modello di riconoscere i modelli di discorso umano, di migliorare la comprensione della lettura e di generare risposte che si allineano strettamente alla distribuzione di probabilità del linguaggio umano del mondo reale.
Tuttavia, l'intero processo di formazione solleva delle domande. In particolare, come ChatGPT gestisce i dati in ingresso in termini di sovranità? Poiché ChatGPT viene messo a punto per compiti specifici, è fondamentale identificare le aree in cui i dati degli utenti potrebbero essere a rischio. La formazione del modello, soprattutto la cosiddetta messa a punto, rispetta i limiti della sovranità dei dati? La capacità del modello di comprendere il contesto e di fornire output multipli sulla base di input basati su parole è notevole, ma l'intero processo deve mantenere un equilibrio con i diritti degli utenti sui propri dati.
L'introduzione di un nuovo modello di ricompensa per ChatGPT ha l'obiettivo di perfezionare ulteriormente le sue risposte, ma c'è l'urgente necessità di garantire che ciò non vada a scapito della sovranità dei dati. Mentre gli sforzi per perfezionare ChatGPT continuano, diventa fondamentale garantire che la privacy e la sovranità dei dati rimangano al centro di questi sforzi, assicurando che i principi di buon senso relativi ai dati degli utenti siano rispettati.
Conclusione
Nel regno dell'intelligenza artificiale, ChatGPT rappresenta un passo avanti significativo nella modellazione del linguaggio. La sua capacità di comprendere e rispondere alle domande, unita alla sua continua messa a punto, lo rende uno strumento prezioso nel campo dell'informatica in continua evoluzione. La prossima volta che interagirà con ChatGPT o con assistenti virtuali simili, avrà una visione più chiara dei processi di immersione profonda che consentono queste interazioni simili a quelle umane. InvestGlass ora include la chat per processi specifici: ribilanciamento del portafoglio e ottimizzazione delle vendite. Poiché gli investitori includono già un motore basato su regole per gli intermediari finanziari ( MIFID, FIDLEG SLFIN), non è necessario addestrare chatgpt in anticipo.