Come funziona ChatGPT: modello linguistico, pre-addestramento, feedback umano, token, finestra di contesto, ricerca web, limiti e come farsi citare.

In breve
ChatGPT è un assistente costruito su un grande modello linguistico, una rete neurale di tipo transformer addestrata su enormi quantità di testo per prevedere il pezzo successivo di una frase. È stato poi perfezionato con il feedback umano per seguire le istruzioni e rispondere in modo utile. Quando inviate un messaggio, divide il testo in token, lo legge insieme alla conversazione nella sua finestra di contesto e scrive la risposta un token alla volta. Per le domande recenti o fattuali può anche cercare sul web e citare le pagine usate.
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Capire come funziona ChatGPT spiega i suoi punti di forza e i suoi errori, e indica cosa rende un sito adatto a essere citato nelle sue risposte. OpenAI ha lanciato ChatGPT nel novembre 2022; il nome deriva da GPT, Generative Pre-trained Transformer.
ChatGPT si basa su un grande modello linguistico (LLM). Un LLM è un modello statistico con miliardi di parametri che ha imparato dai testi le relazioni tra parole, fatti e stili. Conserva gli schemi appresi da quei testi e li usa per produrre una continuazione plausibile di qualsiasi testo; le singole pagine non vengono conservate come tali.
L'architettura è il transformer, presentato da ricercatori di Google nell'articolo Attention Is All You Need nel 2017. Il suo meccanismo chiave, l'attenzione, permette al modello di pesare ogni parola dell'input rispetto a tutte le altre: così capisce che «lui» si riferisce a un nome tre righe sopra.
Il modello legge un corpus di testi molto ampio (pagine web pubbliche, libri, codice, dati su licenza) e impara un solo compito: prevedere il token successivo. Ripetuto miliardi di volte, questo compito semplice lo costringe a imparare grammatica, fatti, schemi di ragionamento e molte lingue. Il risultato è un potente predittore di testo che però segue ancora male le istruzioni.
Alcune persone scrivono esempi di buone risposte a richieste, e il modello viene addestrato a imitarle. Impara il formato di un assistente utile: rispondere alla domanda, strutturare la risposta, chiedere chiarimenti se serve.
Dei valutatori confrontano più risposte alla stessa richiesta e le classificano. Un modello di ricompensa impara queste preferenze, poi il modello linguistico viene ottimizzato per produrre risposte ben valutate. OpenAI ha descritto questo metodo, chiamato RLHF, nel suo articolo di ricerca su InstructGPT. È ciò che rende ChatGPT cortese, strutturato e più prudente davanti a richieste dannose.
| Passaggio | Cosa fa ChatGPT | Perché conta |
|---|---|---|
| 1. Tokenizzazione | Divide il vostro testo in token (parole o parti di parole) | Limiti e costi si contano in token |
| 2. Contesto | Aggiunge istruzioni, memoria e messaggi precedenti alla finestra di contesto | Il modello vede solo ciò che entra in questa finestra |
| 3. Decisione di ricerca | Decide se la domanda richiede informazioni recenti dal web | Attiva la citazione di pagine esterne |
| 4. Recupero | Esegue ricerche, legge le pagine più pertinenti, estrae passaggi | È qui che i siti vengono selezionati |
| 5. Generazione | Prevede la risposta un token alla volta | Ogni parola dipende da tutto ciò che la precede |
| 6. Citazione | Collega le fonti usate a ciascuna parte della risposta | Porta visite e credibilità ai siti citati |
| 7. Controlli di sicurezza | Applica regole d'uso e filtri | Alcune risposte vengono rifiutate o riformulate |
Un token è un frammento di testo: in inglese un token corrisponde in media a circa quattro caratteri, cioè tre quarti di parola; in italiano una parola ne richiede spesso di più. La finestra di contesto è il numero di token che il modello può considerare insieme, compresi conversazione, documenti e pagine web lette. Quando una conversazione diventa troppo lunga, le parti più vecchie escono dal campo visivo.
A ogni passaggio il modello calcola una probabilità per ogni token possibile e ne sceglie uno, con una quota controllata di casualità. Per questo la stessa domanda può ricevere risposte leggermente diverse, e per questo ChatGPT scrive in modo fluido anche quando sbaglia: punta a una continuazione probabile, senza verificare i fatti su una fonte.
Un modello conosce solo i propri dati di addestramento, fino a una data limite. Per rispondere su attualità, prezzi o prodotti, ChatGPT può avviare una ricerca web. OpenAI ha annunciato questa funzione come ChatGPT search nell'ottobre 2024. L'assistente riformula la vostra domanda in una o più query, recupera risultati da fornitori di ricerca e dal proprio crawler, legge le pagine e scrive una risposta con link alle fonti.
Questo metodo si chiama retrieval-augmented generation (RAG): il modello genera testo basandosi su documenti appena recuperati. OpenAI documenta i suoi crawler sulla piattaforma per sviluppatori: OAI-SearchBot per la ricerca, GPTBot per l'addestramento e ChatGPT-User per le pagine aperte su richiesta di un utente. Secondo OpenAI, i siti che bloccano OAI-SearchBot nel robots.txt non vengono mostrati nelle risposte di ChatGPT search.
Capire questo funzionamento offre una checklist chiara per ogni brand che vuole comparire nelle risposte di ChatGPT:
ChatGPT prevede testo da ciò che ha imparato e, per le domande recenti, dalle poche pagine web che sceglie di leggere: i brand che cita sono quelli con pagine facili da trovare, facili da estrarre e confermate da altre fonti. Per seguire la vostra presenza in ChatGPT, Gemini e Claude nel tempo e pubblicare contenuti pensati per essere citati, Sorank monitora i vostri prompt e scrive articoli ottimizzati in autopilot, con 3 giorni di prova gratuita.
Non sempre. A molte domande risponde in base a ciò che il suo modello ha imparato durante l'addestramento. Quando una domanda richiede un'informazione recente o precisa, può avviare una ricerca web, leggere alcune pagine e mostrare le fonti usate come link nella risposta.
ChatGPT genera la continuazione più probabile di un testo, e probabile non significa sempre vero. Quando i dati di addestramento sono scarsi, datati o contraddittori, può produrre affermazioni sicure ma false, chiamate allucinazioni. Verificare i fatti importanti su una fonte affidabile resta necessario.
No. GPT indica la famiglia di modelli linguistici sviluppata da OpenAI, mentre ChatGPT è il prodotto conversazionale costruito su di essi. ChatGPT aggiunge l'addestramento alle istruzioni, regole di sicurezza, una memoria, strumenti come la ricerca web e l'analisi di file, e un'interfaccia pensata per il dialogo.
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