ChatGPT ha preso d'assalto il mondo, abbagliando le persone con la sua generazione di linguaggio naturale eloquente e ricco di sfumature. Ma sebbene impressionante in superficie, sbirciare sotto il cofano rivela notevoli debolezze.
In questo post demistificheremo il funzionamento interno dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). ChatGPT. Il mio obiettivo è un’analisi autorevole che separi i fatti dalla finzione riguardo ai recenti progressi dell’intelligenza artificiale.
Come funzionano i LLM: comprendere la loro promessa e i loro limiti simultanei
Quindi cosa sono esattamente i LLM e come piacciono i modelli ChatGPT operare? In poche parole:
- Gli LLM ingeriscono enormi set di dati di testo, consentendo loro di prevedere il linguaggio umano straordinariamente fluente
- Ma a differenza degli esseri umani, gli LLM mancano di comprensione, ragionamento e fondamento fattuale sul mondo reale
- Pertanto, sebbene possano generare testi meravigliosamente rifiniti, spesso mancano di coerenza, accuratezza o solide basi logiche
Esploriamo più da vicino i meccanismi e i limiti degli LLM...
Gli LLM in realtà non comprendono le parole che generano
La chiave per comprendere i punti di forza e i difetti dei LLM risiede nella loro metodologia di formazione:
- Assorbono fino a centinaia di miliardi di parole da siti Web, libri, articoli e altro ancora
- Rilevando schemi di parole, apprendono le probabilità sulle potenziali sequenze
- Ciò consente loro di generare quindi nuove combinazioni conformi a tali modelli linguistici
Tuttavia, non esiste alcun significato codificato associato a quelle parole. Sequenze semplicemente previste sulla base di esempi precedenti.
Quindi, sebbene eloquente, non c'è vera comprensione o ragionamento dietro le quinte. E questo spiega molti degli evidenti errori fattuali e delle lacune logiche dei LLM.
Gli LLM non hanno basi nel mondo reale
Inoltre, poiché gli LLM ingeriscono solo corpora di testo durante la formazione, mancano di conoscenze del mondo reale su come funziona la realtà.
Quindi qualsiasi “fatto” o “conoscenza” mostrata da modelli simili ChatGPT è superficiale e impreciso, composto da schemi di parole piuttosto che fondato sulla verità.
Questa mancanza di ragionamento e di fondamenti fattuali spiega le affermazioni notoriamente errate o prive di senso dei LLM. Le loro risposte potrebbero sembrare sorprendenti, ma spesso sono una completa finzione.
Non esiste un'identità o un sistema di credenze coerente
Infine, anche i LLM mancano di un’identità persistente che lega insieme le risposte:
- Gli esseri umani sviluppano con il tempo convinzioni coese e integrità attorno agli argomenti
- Ai LLM piace ChatGPT generare ciascuna risposta in modo indipendente senza coerenza
- Quindi vedrai evidenti contraddizioni mentre le esplori attraverso le domande
Isolati, i risultati del LLM potrebbero sembrare coerenti e intelligenti. Ma spingiti oltre e i loro difetti diventeranno evidenti.
Considerazioni conclusive: ottimismo misurato di fronte all'hype
I rapidi progressi nell’intelligenza artificiale basata sul linguaggio naturale sono impressionanti. In applicazioni ristrette, strumenti come ChatGPT mostra promessa.
Tuttavia, le affermazioni esagerate sull’intelligenza a livello umano sembrano premature. Gli LLM hanno fatto molta strada, ma devono ancora affrontare vincoli fondamentali relativi alla cognizione biologica.
L’entusiasmo è giustificato, ma l’hype dovrebbe essere moderato. Il percorso da percorrere rimane lungo, ma gli LLM offrono un piccolo assaggio delle possibilità future.