I modelli di intelligenza artificiale generativa di testo funzionano apprendendo da enormi quantità di dati di testo, come libri, articoli e contenuti online. Imparano le strutture linguistiche, i modelli e le relazioni tra le parole analizzando miliardi di frasi e documenti.

Grazie a questo apprendimento, i sistemi AI sono in grado di generare nuovo testo quando viene fornita loro una breve prompt di poche parole. Possono quindi completare il testo in modo logico e naturale.

Principali modelli di AI generativa di testo

Negli ultimi anni sono stati rilasciati diversi modelli di punta che dimostrano capacità impressionanti di generazione di testo. Eccone alcuni:

GPT-3

GPT-3, sviluppato da OpenAI, è stato uno dei primi modelli ad attrarre grande attenzione. Con 175 miliardi di parametri e addestrato su centinaia di gigabytes di testo, GPT-3 può generare paragrafi di testo sorprendentemente umani. Viene utilizzato per creare contenuti, rispondere a domande e persino generare codice di programmazione.

Jurassic-1

Jurassic-1 è stato sviluppato da Anthropic con l'obiettivo specifico di generare codice da descrizioni in linguaggio naturale. Può scrivere esempi di codice in diversi linguaggi come Python, JavaScript e HTML partendo da semplici prompt.

GPT-3.5

Questa versione migliorata di GPT-3 realizzata ancora da OpenAI presenta capacità potenziate grazie all'apprendimento da reinforcement. Può generare testi ancora più lunghi e coerenti rispetto al suo predecessore.

PaLM

Sviluppato da Google Research, PaLM introduce il cosiddetto Paradigm Shift che gli consente di adattarsi a compiti diversi come traduzione, QA e riassunti senza necessità di ri-training. Riesce a generare testi coerenti per oltre 3000 parole.

Claude

Claude di Anthropic è stato progettato per generare testi più sicuri e controllabili attraverso un processo di apprendimento da rinforzo self-supervised. Può rifiutarsi di generare testi non sicuri o dannosi.

Applicazioni e considerazioni

Le applicazioni di questi sistemi AI generativi di testo spaziano dalla creazione di contenuti come articoli e storie alla generazione di codice sorgente e persino alla preparazione di risposte nei chatbot. Tuttavia, devono ancora essere affrontate questioni relative ai pregiudizi, alla disinformazione e al possibile impatto sulla creatività umana con l'automatizzazione di attività come la scrittura. Man mano che questi modelli diventeranno più accessibili, sarà importante trovare il giusto equilibrio tra sfruttare il loro potenziale e mitigare i rischi.