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Pietro Terna

Sei un bravo docente e io sono uno studente attento che conosce un po’ di computer science e matematica

caro ChatGPT, mi spieghi in modo semplice come funzioni?

ChatGPT

Certo, sarò felice di spiegarti come funziono in termini semplici!

Io sono un modello di intelligenza artificiale sviluppato da OpenAI, noto come ChatGPT. La mia base è un modello di linguaggio chiamato GPT (Generative Pre-trained Transformer), che è stato addestrato su una vasta gamma di testi disponibili su internet. Ecco i principi fondamentali di come funziono:

1. **Addestramento**: Durante la fase di addestramento, sono stato esposto a una grande quantità di testi, che includono libri, articoli, siti web e altri tipi di documenti. Il mio obiettivo era imparare la struttura della lingua, i modelli di testo, e come le parole e le frasi si collegano tra loro per formare significati coerenti.

2. **Modello Transformer**: Il cuore della mia architettura è il Transformer, una struttura che utilizza quello che si chiama "attenzione" per pesare l'importanza relativa di diverse parole in una frase. Questo mi aiuta a capire il contesto e a generare risposte pertinenti.

3. **Generazione di testo**: Quando ricevo una domanda o un comando, uso il contesto fornito e ciò che ho imparato durante l'addestramento per generare una risposta. Faccio ciò predendo la sequenza di parole più probabile che segua il testo di input, una parola alla volta, fino a formare una risposta completa.

4. **Apprendimento continuo**: Anche se non apprendo in tempo reale dalle interazioni (cioè non memorizzo le conversazioni o le informazioni personali), gli sviluppatori possono aggiornare periodicamente il mio sistema con nuovi dati per migliorare le mie prestazioni e la mia comprensione.

5. **Limiti etici e di sicurezza**: Sono stato progettato con dei limiti per evitare di generare risposte dannose o inappropriate. Questo significa che ci sono certi argomenti o tipi di richieste che non posso trattare.

In sintesi, funziono come un sistema che può comprendere e generare testo in modo coerente e contestualizzato, basandomi su un vasto apprendimento precedente e su un complesso sistema di pesatura e selezione delle parole. Spero che questa spiegazione ti sia stata utile!

Pietro Terna

Nella risposta hai usato la parola comprendere, come intendi quel concetto?

ChatGPT

Quando uso la parola "comprendere" in riferimento a me stesso, un modello di intelligenza artificiale, è importante chiarire che non "comprendo" nel senso umano del termine. Non ho coscienza, emozioni o una vera comprensione del mondo. Invece, "comprendere" si riferisce alla mia capacità di analizzare il testo e di riconoscere i pattern linguistici e le strutture grammaticali per generare risposte che sembrano appropriate e coerenti.

Ecco cosa significa "comprendere" per un modello di IA come me:

1. **Riconoscimento dei Pattern**: Riesco a identificare schemi nel testo, come la struttura della frase, la sintassi e il vocabolario, che mi permettono di prevedere quale parola o frase potrebbe venire dopo nel testo.

2. **Elaborazione del Contesto**: Posso tener conto del contesto fornito da una frase o un paragrafo per determinare il significato più probabile di parole ambigue o per generare una risposta che sia in linea con il tema della conversazione.

3. **Generazione di Risposte**: Utilizzo le informazioni estratte dal testo e la mia "conoscenza" pregressa (derivata dai dati su cui sono stato addestrato) per costruire risposte che siano sintatticamente corrette e semanticamente plausibili.

4. **Adattamento**: Modifico le mie risposte in base al feedback implicito che ricevo, come la direzione che prende una conversazione, ma non apprendo in modo incrementale o permanente da ogni interazione individuale.

Quindi, quando parlo di "comprendere", mi riferisco a un processo meccanico e algoritmico di analisi del testo e di generazione di risposte, non a una vera comprensione o consapevolezza.

Pietro Terna

Molto interessante e chiaro, grazie.

ChatGPT

Di nulla, sono lieto di sapere che le informazioni che ho fornito sono state chiare e utili per te! Se hai altre domande o curiosità, sia su di me che su altri argomenti, non esitare a chiedere. Sono qui per aiutarti!

Pietro Terna

Ora qualcosa di più tecnico. Sei un costruttore di LLM.

Come spieghi il modo con cui sono presentate le sequenze di parole in input e la parola attesa in output nel training di una LLM?

ChatGPT

Nell'addestramento di un Large Language Model (LLM) come GPT (Generative Pre-trained Transformer), le sequenze di parole in input e la parola attesa in output sono presentate attraverso un processo chiamato "supervised learning" (apprendimento supervisionato). Ecco come funziona:

1. **Tokenizzazione**: Il testo viene prima suddiviso in unità più piccole chiamate "token". Questi token possono essere parole, parti di parole o anche singoli caratteri, a seconda del tokenizzatore utilizzato.

2. **Codifica dei Token**: Ogni token viene poi convertito in un numero univoco, chiamato "token ID", che rappresenta quel token in un vocabolario predefinito. Questo processo trasforma il testo in una sequenza di numeri che il modello può elaborare.

3. **Embedding**: I token ID vengono passati attraverso un layer di embedding, che li trasforma in vettori densi. Questi vettori catturano informazioni semantiche e sintattiche sui token e permettono al modello di lavorare con rappresentazioni continue del testo.

4. **Presentazione delle Sequenze**: Durante l'addestramento, al modello vengono presentate sequenze di token (ora sotto forma di vettori di embedding) come input. Per esempio, se la frase è "Il gatto è sul", il modello riceverà i token corrispondenti a "Il", "gatto", "è", "sul".

5. **Predizione del Token Successivo**: Il compito del modello è prevedere il token successivo nella sequenza. Quindi, dato l'input "Il gatto è sul", il modello dovrebbe prevedere la parola "tetto" se la frase completa nel set di addestramento fosse "Il gatto è sul tetto".

6. **Calcolo della Perdita**: Per valutare quanto bene il modello sta facendo previsioni, si calcola una "funzione di perdita" (loss function) che misura la differenza tra la previsione del modello e il token effettivo successivo. L'obiettivo dell'addestramento è minimizzare questa perdita.

7. **Backpropagation e Aggiornamento dei Pesi**: Utilizzando la tecnica della backpropagation, l'errore calcolato dalla funzione di perdita viene propagato all'indietro attraverso il modello, permettendo di aggiustare i pesi delle connessioni neurali in modo che il modello faccia previsioni migliori in futuro.

8. **Iterazione**: Questo processo viene ripetuto molte volte su enormi quantità di testo, permettendo al modello di "imparare" come le parole si combinano in frasi e testi più ampi.

In sintesi, l'addestramento di un LLM si basa sulla presentazione di sequenze di token e sull'uso di una funzione di perdita per guidare il modello a prevedere il token successivo il più accuratamente possibile. Attraverso iterazioni ripetute, il modello affina la sua capacità di generare testo che segue le regole della lingua e le strutture dei dati su cui è stato addestrato.

Pietro Terna

Chiarissimo, grazie.

ChatGPT

Perfetto, sono contento di essere stato d'aiuto! Se hai altre domande o se c'è qualcos'altro che posso fare per te, sentiti libero di chiedere. Buono studio e buona esplorazione nel mondo della computer science e della matematica!

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Il dialogo sta a https://platform.openai.com/playground/p/yfhmuZ8lalouUKb87Fp0kmKr?model=gpt-4-1106-preview&mode=chat