L’evoluzione dei modelli linguistici d’intelligenza artificiale generativa come ChatGPT prosegue da quando sono stati rilasciati pubblicamente. Questo significa che abbiamo a disposizione strumenti sempre più avanzati per adattare le AI alle nostre esigenze specifiche. Una delle questioni più importanti e sottovalutate dell’intelligenza artificiale è la possibilità di personalizzazione.
ChatGPT offre la possibilità di realizzare GPT personalizzati, fare un fine-tuning supervisionato tradizionale e, dal 6 dicembre 2024, ha aperto in alpha il reinforcement fine-tuning (RFT).
Il 6 dicembre 2024 la OpenAI ha annunciato che il fine-tuning con rinforzo è in fase alpha e si può richiedere accesso in caso di progetti per istituti di ricerca o grandi aziende.
Livelli di personalizzazione di ChatGPT
Indice dei contenuti
ChatGPT offre diversi livelli di personalizzazione. I primi due sono
- le istruzioni personalizzate (cioè istruzioni base da dare in generale a ChatGPT per spiegare al modello cosa facciamo e come lo useremo e le istruzioni per spiegare al modello come vogliamo che risponda)
- la memoria (si attiva su valutazione del modello oppure in maniera proattiva chiedendo a ChatGPT di ricordare una cosa specifica).
GPT personalizzati: configurazioni rapide e flessibili
I GPT personalizzati sono il punto di partenza più semplice per creare un modello AI che risponda a esigenze specifiche. Non richiedono un dataset per il riaddestramento e possono essere configurati direttamente sulla piattaforma OpenAI.
GPT personalizzati: come funzionano
I GPT personalizzati (che possono essere privati, condivisi con persone specifiche o resi pubblici), hanno un funzionamento molto semplice
- Istruzioni di sistema: Definiscono il comportamento generale del modello.
- Esempio: “Rispondi alle domande sul diritto italiano citando articoli del codice civile.”
- Prompt iniziali: Servono per iniziare una conversazione
- Esempio: “Inizia ogni risposta con un riferimento giuridico rilevante.”
- Base di conoscenza: È possibile integrare documenti o database specifici per arricchire le risposte e dare al GPT una base da cui si vuole che parta
Quando usarli
Quando si vuole lavorare velocemente per avere un assistente funzionante, i GPT di ChatGPT sono una soluzione possibile.
Io ne ho uno che mi assiste nella stesura della mia newsletter Artificiale, per Internazionale. Mi aiuta a riassumere testi lunghi rispettando le norme editoriali di Internazionale e mi libera tempo per attività più umane.
Altri esempi possono essere:
- chatbot per supporto clienti.
- assistenti che lavorano con informazioni statiche, come cataloghi o FAQ.
Fine-tuning supervisionato: adattare il modello a tono e stile
Il fine-tuning supervisionato è un metodo ormai classico per personalizzare i modelli linguistici. Consiste nel riaddestrare il modello su un dataset fornito dall’utente (in realtà si può fare anche con i GPT personalizzati con qualche escamotage).
In ogni caso, ChatGPT mette a disposizione uno spazio di fine-tuning
Come funziona
Fare fine tuning di ChatGPT ha un costo e richiede di avere un po’ di conoscenze base oppure di seguire dettagliatamente le istruzioni di ChatGPT (e magari di usare lo stesso ChatGPT come assistente per farlO).
- Prepara un dataset:
- Formato JSONL: è un file in cui ogni riga contiene un prompt e una risposta desiderata
- Carica i dati
- Configura i parametri
- Avvia il training: OpenAI restituisce un modello personalizzato, accessibile via API.
Quando usarlo
- adattare il modello a task specifici, come scrivere report aziendali o articoli
Reinforcement Fine-Tuning (RFT): il futuro della personalizzazione
Il fine tuning con rinforzo (reinforcement fine-tuning, RFT) rappresenta una svolta nel miglioramento dei modelli AI, permettendo di insegnare loro a ragionare in nuovi modi. Utilizza il reinforcement learning per premiare le risposte corrette e penalizzare quelle errate.
Come funziona
Per il momento l’accesso al reinforcement fine-tuning su ChatGPT richiede di fare richiesta attraverso un modulo specifico, questo.
Se si riesce ad avere accesso, la procedura funzionerà più o meno così:
- Prepara un dataset avanzato:
- Include prompt, risposte attese e valutazioni
- Integra un grader
- Il grader dà i voti, valuta le risposte (da 0 a 1) in base alla loro correttezza.
- Avvia il training
- Valutazione:
- Il modello viene testato su dati di validazione per garantire la generalizzazione.
Quando usarlo
- Task complessi che richiedono ragionamenti approfonditi (es. diagnosi mediche).
- Applicazioni scientifiche, legali o finanziarie.
Quale tecnica scegliere?
| Aspetto | GPT Personalizzati | Fine-Tuning Supervisionato | Reinforcement Fine-Tuning (RFT) |
|---|---|---|---|
| Costo | Basso | Medio | Alto |
| Setup | Minuti o ore | Ore o giorni | Giorni |
| Obiettivo | Risposte più statiche | Personalizzazione avanzata | Ragionamenti complessi |
| Esempi d’uso | FAQ, chatbot semplici | Articoli, testi complessi | Diagnosi mediche, ricerca avanzata |
Come iniziare oggi
Se stai cercando un punto di partenza rapido, i GPT personalizzati sono perfetti. Per esigenze più avanzate, il fine-tuning supervisionato ti consente di plasmare il modello secondo il tuo stile. E per affrontare task altamente complessi, il reinforcement fine-tuning apre nuove frontiere.
La personalizzazione dei modelli AI non è più riservata agli esperti: chiunque può accedere a strumenti potenti per migliorare produttività, efficienza e qualità. La scelta dipende dai tuoi obiettivi e dal livello di complessità richiesto.
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