La società OpenAl, ha appena rilasciato a Versione ChatGPT nell'open source. Questa versione si presenta come una specie generica, essendo in grado di svolgere tutte le funzioni che svolge il generatore di testo originale. Tuttavia, la versione rilasciata richiede una formazione, che non è alla portata della maggior parte delle persone.
Il generatore di testo ChatGPT
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ChatGPT non è altro che uno strumento chatbot, che, attraverso l'intelligenza artificiale, è specializzato nei dialoghi. Lo strumento è stato creato da Philip Wang e ha adattato il linguaggio, con l'unione della tecnica del modello di apprendimento supervisionato e di rinforzo con feedback umano (RLHF) e il modello utilizzato da Google, Palma.
Lo strumento aveva una versione open source rilasciata alla fine del 2022. La versione è una specie generica, e quindi può svolgere anche le funzioni di ChatGPT ufficiale come bozze di e-mail, suggerimenti di codici informatici e testi accademici.
La versione rilasciata di ChatGPT
Quando si combinano due tecniche, RLHF e PaLM, il modello necessita di addestramento, che purtroppo non è disponibile nella versione generica. Pertanto, ogni persona che aderisce a questo codice aperto dovrà addestrare l'intelligenza artificiale sul proprio computer.
Il grosso problema è che per questo è necessario un hardware molto potente, dopotutto per addestrare a intelligenza artificiale eppure, evadere le richieste che arriveranno non è da tutti.
Come addestrare questa intelligenza artificiale?
Il modello è una versione quasi uguale di ChatGPT, che è uno strumento di parole e, come tale, deve esserlo introdotto a un ampio numero di esempi, come post sui social network, notizie pubblicate ed e-book da tutti tipi.
Inoltre, la tecnica utilizzata nel sistema, RLHF, offre un gran numero di risposte per ogni prompt umano, il che significa che il gli esseri umani sono essenziali nel processo di classificazione delle risposte in una sorta di Ranking, in modo che il sistema impari il modo migliore per per rispondere.
Tutto questo finisce per essere molto costoso e quindi non tutti possono averlo. Una società ha calcolato che l'addestramento di un modello con 1,5 miliardi di parametri costa fino a 1,6 milioni di dollari. E per creare un sistema veramente buono, ci vuole molto di più, il modello PaLM di Google, ad esempio, ha utilizzato circa 540 miliardi di parametri.