I modelli GPT sono stati creati dall’azienda di intelligenza artificiale OpenAI, che è stata fondata nel 2015 con l’obiettivo di sviluppare l’AI in modo sicuro ed eticamente responsabile, utilizzando un approccio basato sulla ricerca open.

OpenAI è una delle principali organizzazioni al mondo impegnate nella ricerca nell’ambito dell’Intelligenza Artificiale e ha sviluppato una serie di modelli di machine learning, tra cui i modelli GPT, utilizzati per la generazione di testo, il completamento di testo, l’elaborazione del linguaggio naturale e altri compiti.

Che cosa sono i modelli GPT

I modelli GPT (Generative Pre-trained Transformer) sono una classe di algoritmi di deep learning che utilizzano una rete neurale trasformatrice (Transformer) per generare testo.

Il funzionamento di questi modelli si basa sulla pre-elaborazione del testo di input, ovvero l’addestramento del modello a partire da grandi quantità di dati testuali per pre-allenare la rete neurale. In questo modo, il modello acquisirà una buona comprensione della struttura del linguaggio e delle relazioni tra le parole.

Dopo la fase di pre-allenamento, il modello GPT è in grado di generare testo coerente e naturale partendo da un input di poche parole o di una frase intera. Il processo di generazione avviene per mezzo dell’auto-regressione: il modello utilizza le informazioni precedenti per generare ogni parola successiva nel testo.

Di conseguenza, più informazioni verranno passate al modello, più preciso diventerà il testo generato. I modelli GPT possono essere utilizzati per diversi scopi, come la generazione di testo, la traduzione, il completamento automatico e altro ancora.

I chatbot e oltre

I chatbot sono una delle principali applicazione dei modelli GPT

I modelli di chatbot possono essere utilizzati per una vasta gamma di applicazioni, come ad esempio:

1. Customer support: i chatbot possono essere utilizzati per fornire assistenza ai clienti in diversi settori, compresi i servizi finanziari, le compagnie telefoniche e le aziende di e-commerce.
2. Automazione delle attività: possono aiutare a automatizzare una vasta gamma di attività, tra cui l’acquisizione di lead, la prenotazione di appuntamenti e la gestione del calendario.
3. Servizi di assistenza: utili per fornire assistenza in vari contesti, come il supporto sanitario, la gestione delle emergenze e la consulenza finanziaria.
4. Marketing: i chatbot possono essere impiegati per promuovere prodotti e servizi, generare lead e migliorare l’interazione con i clienti.
5. Formazione: i chatbot possono essere utilizzati per fornire formazione e supporto ai dipendenti, migliorando la produttività e le competenze.

Oltre alla sua utilità nell’implementazione di chatbot intelligenti, un modello GPT può essere utilizzato in una vasta gamma di applicazioni.

Ad esempio, possono essere usati per la generazione automatica di testo, cosa che è utile in diversi casi, come ad esempio la creazione di sottotitoli per video o per la conversione di testo scritto in audio. Inoltre, possono essere usati per compiti di classificazione di testo, come l’analisi delle emozioni, la categorizzazione di articoli e la verifica di grammatica e ortografia. Un altro utile impiego è quello del completamento automatico, in cui il modello completa automaticamente il testo sulla base di una porzione di testo che gli è stata data in input.

Addestriamo il modello per chattare

Per addestrare il modello, è fondamentale avere un set di dati ben strutturato e ben annotato.

Ad esempio, è necessario creare un file di testo plain in cui ogni linea rappresenta una conversazione tra l’utente e il chatbot. In genere, ogni conversazione è costituita da una serie di esempi di dialogo, in cui ogni esempio include un prompt di domanda e una risposta corrispondente.

Ecco un esempio semplificato di file di conversazione:

utente: Ciao, come stai?
chatbot: Ciao! Sto bene, grazie. E tu?
utente: Sto cercando un ristorante italiano nelle vicinanze. Puoi aiutarmi?
chatbot: Certo! Ti posso consigliare il ristorante italiano "La Trattoria" in via Roma. Ha ottime recensioni.
utente: Grazie mille! Quali sono gli orari di apertura?
chatbot: Il ristorante è aperto dal lunedì al sabato dalle ore 12:00 alle 15:00 e dalle ore 19:00 alle 23:00. La domenica è chiuso.
utente: Perfect, grazie per l'informazione!
chatbot: Di niente, buon appetito!

In questo esempio, ogni conversazione viene indicata da una serie di esempi di dialogo, in cui il primo messaggio è quello dell’utente e il secondo messaggio è quello della risposta del chatbot. Ogni messaggio è separato da un newline (\n) per indicare una nuova linea nel file di testo.

Naturalmente, il dataset completo potrebbe essere molto più grande e includere conversazioni più complesse, ma questo esempio dovrebbe fornire un’idea generale di come strutturare il file di conversazione.

Poi…

Successivamente, dopo aver preparato il dataset di addestramento, è possibile addestrare un modello di machine learning utilizzando questo dataset e il framework di machine learning desiderato (ad esempio TensorFlow o PyTorch).

Dopo aver addestrato un modello, il modello addestrato viene salvato su disco in un formato specifico del framework di machine learning utilizzato. In generale, il modello addestrato è salvato come un file o una serie di file in una directory specifica sul sistema di archiviazione.

Nel caso di TensorFlow, ad esempio, il modello addestrato viene solitamente salvato nel formato SavedModel. Una volta salvato, il modello SavedModel consiste in una directory contenente uno o più file di artefatti del modello, come i pesi e le configurazioni di addestramento.

Per caricare un modello addestrato precedentemente salvato nel framework di machine learning, è possibile utilizzare una specifica funzione di carico del framework. Nel caso di TensorFlow, ad esempio, puoi utilizzare la funzione tf.saved_model.load() per caricare un modello SavedModel dalla directory salvata sul disco.

In generale, la posizione del modello addestrato dipende dalle specifiche utilizzate durante il processo di addestramento e dunque può variare. Tuttavia, il modello addestrato dovrebbe essere facilmente individuabile sulla base dei parametri di output passati durante la fase di salvataggio.

In pratica…

ecco un esempio di codice in Python che utilizza TensorFlow per addestrare un modello di tipo GPT-2 partendo da un file TXT di conversazioni e poi utilizza il modello addestrato per rispondere a nuove domande:

import tensorflow as tf
from transformers import TFGPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer

# Caricamento del dataset di conversazioni
with open("dataset.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
    data = f.read()

# Tokenizzazione del dataset con la tokenizer di GPT-2
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2")
tokenizer.add_special_tokens({'pad_token': '[PAD]'})
pad_token_id = tokenizer.pad_token_id
input_ids = tokenizer(data, return_tensors="tf", padding=True, truncation=True)["input_ids"]


# Creazione del modello GPT-2
model = TFGPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2")

# Setup dell'addestramento
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=5e-5)
loss = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True)
model.compile(optimizer=optimizer,loss=loss)

# Addestramento del modello
model.fit(input_ids, input_ids, epochs=5, batch_size=32)

# Salvataggio del modello addestrato
model_dir = "path/trained_model"
model.save_pretrained(model_dir)


# Utilizzo del modello addestrato per generare una risposta
input_text = "Ciao, come stai?"
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="tf")
output = model.generate(input_ids, max_length=50, num_beams=5)
response_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
print(response_text)

In questo codice, dopo aver caricato il dataset di conversazioni dal file TXT, viene effettuata la tokenizzazione utilizzando la tokenizer di GPT-2.

Successivamente, viene creato il modello GPT-2 utilizzando i parametri predefiniti della classe TFGPT2LMHeadModel.

Dopo aver configurato l’addestramento con un’istanza dell’ottimizzatore Adam e la funzione di loss, il modello viene addestrato sulla base del dataset di conversazioni tokenizzato.

Infine, il modello viene salvato su disco in una directory specificata, utilizzando il metodo save_pretrained() della classe TFGPT2LMHeadModel.

Infine, il modello addestrato viene utilizzato per rispondere a una domanda specifica, “Ciao, come stai?”, generando una risposta utilizzando il metodo generate() del modello, mediante l’uso della tokenizer di GPT-2.

Naturalmente, ci sono molte opzioni e dettagli da considerare per l’implementazione pratica di un chatbot personalizzato, ma spero che questo esempio ti dia un’idea generale di come utilizzare TensorFlow per addestrare un modello GPT-2 e usarlo per generare risposte in un’applicazione di chatbot.