NLP e GPT-3: la nuova frontiera della comunicazione tra uomo e macchina

Ciao a tutti! Oggi parleremo di un argomento davvero entusiasmante: il Natural Language Processing, o NLP. Si tratta di una branca dell’Intelligenza Artificiale che si occupa di far comprendere ai computer il linguaggio umano.

Ma perché è così importante? Beh, immaginate di poter comunicare con un assistente virtuale come se stessimo parlando con un essere umano, senza dover seguire rigidi comandi predefiniti. O di poter fare una ricerca su internet senza dover digitare frasi precise, ma semplicemente esponendo il vostro quesito come fareste con un amico. Tutto questo è reso possibile dal NLP.

Ma non finisce qui. Recentemente, OpenAI ha presentato ChatGPT ( un’applicazione basata sul Generative Pre-training Transformer 3), si tratta del modello di NLP più avanzato mai visto fino ad oggi che è in grado di comprendere il linguaggio umano in modo così realistico da essere utilizzato per una vasta gamma di applicazioni.

In questa guida, vedremo nel dettaglio cos’è il NLP e come funziona, per poi approfondire l’impressionante potenziale di GPT-3. Non solo, daremo anche alcuni consigli pratici su come sfruttare al meglio questo straordinario strumento e su come creare correttamente i prompt per ChatGpt . Se siete curiosi di scoprire di più su questi argomenti, continuate a leggere!

Indice dei contenuti

Cos’è il Natural Language Processing (NLP)?

Il Natural Language Processing, o NLP, è una branca dell’Intelligenza Artificiale che si occupa di far comprendere ai computer il linguaggio umano. In altre parole, il NLP mira a creare sistemi in grado di “capire” ciò che diciamo o scriviamo, e di rispondere in modo appropriato.

Il NLP è stato un campo di studi molto attivo sin dai primi anni dell’Intelligenza Artificiale, ma solo negli ultimi anni è stato possibile ottenere risultati soddisfacenti grazie all’enorme quantità di dati disponibili e all’utilizzo di tecniche di apprendimento automatico avanzate (Machine Learning e Deep Learning).

Il Natural Language Processing ha molte applicazioni pratiche, alcune delle quali già ampiamente utilizzate nella vita di tutti i giorni. Ad esempio:

Sistemi di assistenza virtuale (come chatbot o assistenti vocali): il NLP permette loro di comprendere ciò che diciamo e di rispondere in modo sensato.
Sistemi di ricerca (Come Google Bert): il NLP permette ai motori di ricerca di comprendere le nostre ricerche e di fornirci risultati pertinenti.
Sistemi di traduzione automatica (come DeepL): il NLP permette di tradurre un testo scritto o parlato in un’altra lingua in modo automatico.

Come funziona il Natural Language Processing?

Per far funzionare un sistema di NLP, è necessario insegnare al computer a comprendere il linguaggio umano. Ci sono diverse tecniche per farlo, ma in generale il processo consiste nel fornire al sistema una grande quantità di dati già “etichettati” in modo che sappia cosa significano. Ad esempio, potremmo fornirgli una serie di frasi già tradotte in modo che possa imparare a riconoscere il significato delle parole.

Una volta che il sistema ha imparato a comprendere il linguaggio, è in grado di rispondere a nuove frasi o domande in modo appropriato. Tuttavia, il processo di apprendimento non finisce qui. Per ottenere risultati sempre migliori, è importante continuare a fornire al sistema nuovi dati etichettati in modo che possa continuare a “imparare” e affinare la sua comprensione del linguaggio.

Il processo di NLP nel dettaglio: le fasi

Il processo di Natural Language Processing (NLP) è molto complesso e consiste in diverse fasi. Di seguito, descrivo brevemente le principali fasi:

Pre-elaborazione: in questa fase, si puliscono e preparano i dati in modo da poter essere utilizzati dal modello NLP. Ad esempio, può essere necessario rimuovere caratteri indesiderati o convertire il testo in minuscolo.
Tokenizzazione: in questa fase, si suddivide il testo in “token” (ovvero, singole parole o frasi). Ciò è utile perché permette al modello di lavorare con unità di testo più piccole e gestibili.
Stemming/Lemmatizzazione: queste due tecniche mirano a trasformare una parola in una forma “base” (ad esempio, “gli” in “il”). Ciò è utile perché permette al modello di riconoscere parole simili anche se sono scritte in modo diverso.
Part-of-Speech tagging (POS tagging): in questa fase, si assegnano tag alle parole in base al loro ruolo grammaticale all’interno della frase (ad esempio, soggetto, verbo, oggetto). Ciò è utile perché permette al modello di comprendere la struttura delle frasi e il loro significato.
Named Entity Recognition (NER): in questa fase, si riconoscono e classificano le entità nominate (ad esempio, persone, luoghi, organizzazioni) all’interno del testo. Ciò è utile perché permette al modello di “capire” di cosa si sta parlando nel testo.
Parsing: in questa fase, si analizza la struttura grammaticale delle frasi. Ciò è utile perché permette al modello di capire come le diverse parti della frase si relazionano tra di loro.
Modellizzazione: una volta che i dati sono stati pre-elaborati e trasformati in modo adeguato, possono essere utilizzati per addestrare il modello NLP. Ci sono diverse tecniche per farlo, come ad esempio l’apprendimento supervisionato, ma in generale si utilizzano algoritmi di apprendimento automatico.
Inferenza: una volta addestrato, il modello può essere utilizzato per fare inferenze su nuovi dati, ovvero per produrre output a partire dalle nuove informazioni.
Valutazione: una volta che il modello è stato addestrato e utilizzato per fare inferenze, è importante valutare la sua precisione e affidabilità. Ci sono diverse metriche utilizzate per valutare i modelli di NLP, come ad esempio l’accuratezza, la F1-score e la perplexity.
Deployment: una volta che il modello è stato valutato e risulta essere preciso, può essere messo in produzione e utilizzato per diverse applicazioni come chatbot, sistemi di traduzione automatica e analisi del sentiment.

In generale, per ottenere risultati soddisfacenti con il Natural Language Processing è importante utilizzare una grande quantità di dati di alta qualità e tecniche di apprendimento automatico avanzate, come ad esempio i trasformatori. Inoltre, poiché il linguaggio umano è complesso e in continua evoluzione, il processo di NLP è in continua evoluzione e necessita di costante aggiornamento e miglioramento.

GPT-3: il modello di NLP più avanzato di sempre

Come accennato in precedenza, recentemente OpenAI ha presentato GPT-3 (Generative Pre-training Transformer 3), il modello di NLP più avanzato mai visto fino ad oggi. GPT-3 è basato su una tecnica di apprendimento automatico chiamata “Transformer”, che permette al modello di comprendere il contesto delle parole e delle frasi in modo molto realistico.

GPT-3 è in grado di comprendere il linguaggio umano in modo così convincente da essere utilizzato per una vasta gamma di applicazioni, tra cui:

Chatbot: GPT-3 può essere utilizzato per creare chatbot che “capiscono” ciò che diciamo e rispondono in modo appropriato.
Sistemi di traduzione automatica: GPT-3 può essere utilizzato per tradurre testi da una lingua all’altra in modo molto accurato.
Generazione di testi : GPT-3 è in grado di generare testi scritti in modo convincente, come ad esempio descrizioni di prodotto o articoli per il blog.

Come funziona GPT-3?

GPT-3 utilizza un modello di apprendimento automatico, chiamato Transformer, per generare il testo. Il modello è addestrato su un enorme dataset di testo, che gli consente di capire il contesto e di generare testo in modo coerente e plausibile. GPT-3 è in grado di generare testo in molti stili diversi e in molte lingue diverse.

Ma GPT-3 non è solo un generatore di testo, è anche un generatore di idee. Grazie alla sua capacità di comprendere il contesto e di generare testo plausibile, GPT-3 è in grado di generare idee per articoli, racconti, discorsi e molto altro ancora.

Perché GPT-3 è così importante per la scrittura?

GPT-3 è uno strumento potentissimo per gli scrittori, perché gli consente di generare testo in modo rapido e facile. Con GPT-3, gli scrittori possono generare idee per articoli e racconti, creare bozze di testo e anche completare testi già esistenti. GPT-3 può anche aiutare gli scrittori a generare testo in stili diversi e in lingue diverse.

Attualmente lo strumento più evoluto in commercio che sfrutta il NLP e GPT-3 per generare testi personalizzati, in base alle esigenze del cliente, come articoli per il blog aziendale, descrizioni di prodotti e molto altro, è Jasper AI, . Per saperne di più su Jasper Ai e su come utilizzarlo, ti consigliamo di leggere l’articolo “Jasper Ai: come funziona e come usarlo“.

Consigli per utilizzare GPT-3 al meglio

Se volete sfruttare al meglio le potenzialità di GPT-3, ecco alcuni consigli pratici:

Fornite sempre un “prompt” chiaro e specifico: il prompt è la frase o il testo che date a GPT-3 per “incoraggiarlo” a produrre un output. Più il prompt è chiaro e specifico, migliore sarà l’output di GPT-3. Ad esempio, se volete che GPT-3 vi scriva una descrizione di un prodotto, dovreste fornirgli informazioni dettagliate su quel prodotto, in modo che possa “capire” di cosa si sta parlando.
Non abbiate fretta: GPT-3 ha bisogno di tempo per “pensare” all’output che sta producendo. Se gli date un prompt e vi aspettate una risposta immediata, potreste non ottenere il risultato sperato.
Siate creativi: GPT-3 è uno strumento molto potente, quindi non abbiate paura di sperimentare e di proporre idee che pensate possano funzionare. Potreste rimanere sorpresi da ciò che GPT-3 è in grado di fare!

Infine, ricordate che GPT-3 è ancora una tecnologia in evoluzione, quindi assicuratevi di seguire le ultime notizie e gli aggiornamenti di OpenAI. Con il continuo sviluppo, non si può dire quali cose straordinarie GPT-3 sarà in grado di fare in futuro.

Come accedere ad OpenAi e come fare per utilizzare ChatGPT

Per utilizzare ChatGPT di OpenAI, è necessario seguire questi semplici passaggi:

Accedere al sito di OpenAI: per utilizzare ChatGPT, è necessario prima accedere al sito di OpenAI (https://openai.com/) e creare un account gratuito. Durante la registrazione, sarà necessario fornire alcune informazioni di base come il nome, l’indirizzo email e la password.
Richiedere l’accesso a GPT-3: una volta registrato, sarà necessario richiedere l’accesso a GPT-3. Per farlo, basta cliccare sul pulsante “Richiedi l’accesso” nella sezione “API” del sito di OpenAI. Sarà necessario fornire alcune informazioni su come si intende utilizzare GPT-3 e attendere l’approvazione della richiesta.
Attivare l’API: una volta ottenuto l’accesso, sarà necessario attivare l’API. Per farlo, basta andare nella sezione “API” del sito di OpenAI e cliccare sul pulsante “Attiva API”. Sarà necessario selezionare la versione di GPT-3 desiderata e inserire le informazioni di fatturazione.
Creare una chiave API: una volta attivata l’API, sarà necessario creare una chiave API per accedere ai servizi di OpenAI. Per farlo, basta andare nella sezione “API” del sito di OpenAI e cliccare sul pulsante “Crea chiave API”.
Utilizzare l’API: una volta creata la chiave API, si può iniziare a utilizzare i servizi di OpenAI, tra cui ChatGPT. Per utilizzare ChatGPT, è necessario creare un prompt e inviarlo all’API attraverso una richiesta HTTP utilizzando la chiave API. L’API genererà poi un output in base al prompt inviato.
Esplorare le risorse: OpenAI mette a disposizione molti risorse per aiutare gli sviluppatori a utilizzare al meglio GPT-3 e ChatGPT, tra cui documentazione, esempi di codice e tutorial. Esplorando queste risorse, gli sviluppatori possono imparare a creare prompt efficaci e utilizzare al meglio le funzionalità di ChatGPT per ottenere i migliori risultati possibili.

Inoltre, OpenAI offre anche diverse interfacce per utilizzare GPT-3 , tra cui un’interfaccia web (ChatGPT), una interfaccia API, e una interfaccia per l’integrazione in software di terze parti. Ciò significa che gli sviluppatori possono scegliere la modalità più comoda per incorporare le funzionalità di GPT-3 all’interno delle loro applicazioni.

Per utilizzare ChatGPT (interfaccia web) sarà necessario seguire questo link: https://chat.openai.com/ . Ottenuto l’accesso alla piattaforma ti troverai una schermata come questa dove la prima cosa da fare sarà quella di creare un prompt per il sistema.

Un prompt è un insieme di testo che viene fornito al sistema per generare un output. In questo modo, GPT-3 sa cosa deve generare e in quale contesto deve farlo.

Come costruire i prompt per ChatGPT

Per creare un prompt per ChatGPT, seguite queste semplici fasi:

Identificare l’obiettivo: prima di creare il prompt, è importante capire cosa si vuole ottenere dal sistema. Ad esempio, si vuole generare un’idea per un articolo, creare una bozza di testo per un racconto o completare un testo già esistente.
Scegliere il contesto: una volta identificato l’obiettivo, è importante scegliere il contesto in cui si vuole generare il testo. Ad esempio, si vuole scrivere un articolo sull’Intelligenza Artificiale, un racconto di fantascienza o un discorso motivazionale.
Creare il prompt: una volta scelto l’obiettivo e il contesto, si può creare il prompt. Il prompt deve essere breve e preciso, in modo che il sistema capisca cosa deve generare. Ad esempio, “Genera un’idea per un articolo sull’Intelligenza Artificiale”, “Crea una bozza per un racconto di fantascienza” o “Completa questo testo con frasi plausibili”.
Utilizzare parole chiave: per migliorare l’output del sistema, è consigliabile utilizzare parole chiave nel prompt. Queste parole indicano al sistema il contesto e l’argomento su cui generare il testo. Ad esempio, “Genera un’idea per un articolo sull’Intelligenza Artificiale e la sua applicazione nel settore sanitario”, “Crea una bozza per un racconto di fantascienza ambientato su una nave spaziale” o “Completa questo testo con frasi plausibili sull’uso dell’Intelligenza Artificiale nella medicina”.
Utilizzare l’output: una volta creato il prompt, si può utilizzare GPT-3 per generare l’output. Il sistema utilizzerà il prompt per generare il testo richiesto, in base all’obiettivo e al contesto scelti.

Con queste semplici fasi, sarai in grado di creare un prompt efficace per ChatGPT e ottenere l’output desiderato in modo rapido e semplice. Ricorda che l’uso di parole chiave e un contesto preciso miglioreranno l’output del sistema. Inoltre, non dimenticare di controllare sempre il testo generato e di apportare le modifiche necessarie prima di pubblicarlo.

Leggi anche questo articolo dove spiego la Progettazione avanzata di prompt per GPT-3

Un esempio di Prompt per ChatGPT

Prima ti parlavo di creatività nella creazione dei prompt. Quello che ti propongo adesso, secondo me è un valido esempio.

Ecco il prompt:

Agisci come un social media manager. Sarai responsabile dello sviluppo e dell’esecuzione di campagne su tutte le piattaforme rilevanti, del coinvolgimento del pubblico rispondendo a domande e commenti, del monitoraggio delle conversazioni attraverso gli strumenti di gestione della community, dell’utilizzo degli analytics per misurare il successo, della creazione di contenuti coinvolgenti e dell’aggiornamento regolare. La mia prima richiesta di suggerimento è: “Ho bisogno di aiuto per gestire la presenza di un’organizzazione su Twitter al fine di aumentare la consapevolezza del marchio”.

Questo l’output di ChatGPT:

Come vedi, gli utilizzi e le possibilità sono davvero infinite!

Se sei giunto fino alla fine di questo articolo è giusto che ti sveli l’ultimo segreto:

Questo articolo è stato scritto completamente e senza editing da ChatGPT e Jasper AI!

Conclusioni

Spero che questo articolo sia stato di tuo gradimento e che ti abbia dato spunti interessanti per la tua carriera e vita professionale . ChatGPT e Jasper AI sono strumenti incredibilmente potenti che possono farti risparmiare tempo ed energia nella creazione di contenuti. Seguendo i semplici passaggi descritti sopra, potrai creare prompt efficaci per generare testo di alta qualità.

Buona fortuna!