GPT è l’acronimo “Generative pre-trained Transformer“, tradotto in italiano significa “trasformatore generativo pre-allenato”. GPT è un tipo di architettura di intelligenza artificiale (IA) che appartiene alla famiglia delle reti neurali trasformative (Transformer Neural Networks).
GPT è stato sviluppato da OpenAI ed è stato introdotto per la prima volta con l’uscita di GPT-1 nel 2018. Successivamente, sono state rilasciate versioni migliorate, come GPT-2 e GPT-3 e GPT-4
L’idea alla base di GPT è quella di utilizzare il pre-addestramento (pre-training) di grandi modelli neurali su grandi quantità di testi raccolti da Internet per far acquisire alla rete una conoscenza generale del linguaggio e della struttura grammaticale. Questo pre-addestramento viene effettuato utilizzando un’enorme quantità di dati, spesso miliardi di parole, e il modello impara a “prevedere” la parola successiva in una sequenza di testo.
Dopo il pre-addestramento, il modello viene ulteriormente adattato (fine-tuning) utilizzando dati specifici per un compito particolare, come la generazione di testi, la traduzione, il completamento automatico di frasi e molto altro.
GPT ha dimostrato un notevole successo nell’affrontare diversi compiti di linguaggio naturale e ha attirato molta attenzione per le sue capacità di generazione di testo, creatività e interazione con gli esseri umani. La sua capacità di produrre testi coerenti e leggibili lo rende particolarmente utile in applicazioni come chatbot, assistenti virtuali, correzione automatica, traduzione automatica, riassunto di testi e molto altro.
I modelli neurali, nel contesto dell’intelligenza artificiale, sono sistemi di apprendimento automatico ispirati al funzionamento del cervello umano. Questi modelli sono composti da un insieme di unità di calcolo chiamate neuroni artificiali, che sono collegati tra loro in modo da formare una rete.
I modelli neurali sfruttano l’apprendimento automatico per imparare da dati di input e produrre output desiderati, durante il processo di addestramento, i modelli neurali sono esposti a un insieme di dati di addestramento, dove ogni esempio di input è associato a un’etichetta o un risultato desiderato. Il modello regola quindi i pesi delle connessioni tra i neuroni in modo da minimizzare l’errore tra l’output prodotto e l’output desiderato.
Un’architettura comune utilizzata nei modelli neurali è il percettrone multistrato, che è composto da uno o più strati di neuroni artificiali, ciascuno dei quali è collegato a tutti i neuroni dello strato successivo. Questo tipo di architettura è chiamato “feedforward” perché l’informazione si propaga attraverso la rete in una direzione, dai neuroni di input ai neuroni di output.
Tuttavia, ci sono anche altre architetture neurali, come le reti neurali convoluzionali (CNN) e le reti neurali ricorrenti (RNN), che sono state progettate per affrontare specifici problemi nel campo del riconoscimento delle immagini e del linguaggio naturale, rispettivamente.