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Come funziona la tecnologia GPT
La tecnologia GPT è un modello di elaborazione del linguaggio naturale che utilizza il deep learning per generare testi simili a quelli umani. GPT sta per Generative Pre-trained Transformer, che significa trasformatore generativo pre-addestrato. Un trasformatore è un tipo di rete neurale artificiale che può apprendere le relazioni tra le parole in un testo e produrre nuovi testi in base al contesto. Pre-addestrato significa che il modello è stato esposto a una grande quantità di dati testuali prima di essere usato per una specifica applicazione. Generativo significa che il modello può creare nuovi testi a partire da un input iniziale, come una parola, una frase o una domanda.
La tecnologia GPT è stata sviluppata da OpenAI, una organizzazione di ricerca sull'intelligenza artificiale. La prima versione, GPT-1, è stata rilasciata nel 2018 e aveva 117 milioni di parametri, ovvero i valori numerici che determinano il comportamento della rete neurale. La seconda versione, GPT-2, è stata rilasciata nel 2019 e aveva 1,5 miliardi di parametri. La terza versione, GPT-3, è stata rilasciata nel 2020 e ha 175 miliardi di parametri, rendendola uno dei modelli più potenti e versatili della categoria.
La tecnologia GPT funziona in due fasi principali: addestramento e interazione. Durante la fase di addestramento, il modello viene esposto a un vasto corpus di testo in diversi contesti. Attraverso tecniche avanzate di deep learning, il modello impara a riconoscere le relazioni semantiche e il significato delle parole nel linguaggio umano. Durante la fase di interazione, il modello riceve un input da parte dell'utente e genera una risposta appropriata in base al contesto e alla sua conoscenza pregressa. Il modello può anche continuare a generare testo fino a quando non incontra un segnale di fine, come un punto o un punto interrogativo.
La tecnologia GPT può essere usata per diverse applicazioni, come la chatbot, la traduzione automatica, la scrittura creativa, la sintesi di testi, la risposta a domande e molto altro.
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