Come funziona ChatGPT O1
I modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM), come ChatGPT, funzionano prevedendo la parola successiva più probabile in una sequenza di testo, basandosi su un vastissimo corpus di dati testuali. Questo processo, noto come next-token prediction, rappresenta il cuore del loro funzionamento. Tuttavia, la pura previsione token-per-token può risultare insufficiente quando si tratta di risolvere problemi complessi o di simulare capacità di ragionamento articolato. È qui che entra in gioco una strategia innovativa: l'approccio basato sulle catene di pensiero (Chain of Thought o CoT).
Cos'è una Catena di Pensiero (CoT)?
Una catena di pensiero è un approccio in cui il modello elabora e descrive i propri ragionamenti passo dopo passo per giungere a una risposta. Questo processo:
- Costringe il modello a "ragionare" esplicitamente.
- Fornisce una struttura più chiara e analitica alle risposte.
- Migliora la qualità complessiva delle risposte, rendendole più accurate e comprensibili.
Ad esempio, se un utente chiede: "Qual è la somma di 27 e 35, moltiplicata per 2?", un modello che segue una catena di pensiero potrebbe rispondere così:
- Passo 1: Sommare 27 e 35.
- Passo 2: Il risultato è 62.
- Passo 3: Moltiplicare 62 per 2.
- Risultato finale: 124.
Questa strategia di prompting consente di suddividere un problema complesso in più parti semplici, favorendo l'accuratezza e riducendo gli errori.
L'integrazione delle catene di pensiero nell'addestramento
Per migliorare ulteriormente le prestazioni, l'approccio CoT è stato integrato direttamente nella fase di addestramento del modello.
Durante l'addestramento, il modello genera diverse catene di pensiero per risolvere problemi di cui si conosce già la soluzione.
Un modello separato, chiamato verifier, analizza e valuta queste catene di pensiero. Il verifier è addestrato su dati che includono sia ragionamenti corretti che errati, imparando a riconoscere e premiare i più efficaci.
Le catene di pensiero che portano a soluzioni corrette vengono premiate, mentre quelle che falliscono vengono penalizzate. Questo processo di rinforzo guida il modello verso un miglioramento progressivo delle sue capacità di ragionamento.
Al termine dell'addestramento, il modello LLM (ChatGPT O1) viene messo a disposizione degli utenti.
Cosa cambia in ChatGPT O1 in fase di utilizzo?
In un modello come ChatGPT O1 il processo cambia leggermente rispetto a ChatGPT4 o alle versioni precedenti.
Quando un utente invia il prompt, il modello genera diverse catene di pensiero per rispondere alla domanda o risolvere un problema. È la cosiddetta fase di "thinking".
Tra queste, seleziona quella che ritiene più promettente, basandosi sugli schemi di ragionamento appresi durante l'addestramento.
Va sottolineato che in questa fase, il modello verifier non interviene direttamente sull'analisi dei prompt, in quanto è stato già "incorporato" come parte del processo di apprendimento e ottimizzazione del modello.
Quali sono i vantaggi di questo approccio?
Le risposte beneficiano di una struttura logica che riduce gli errori. Quindi, migliora l'accuratezza. Inoltre, le risposte sono trasparenti e gli utenti possono seguire il ragionamento del modello, rendendo il processo più chiaro e comprensibile. Senza contare che l'approccio facilita la scoperta di nuovi schemi di ragionamento, migliorando continuamente il modello.
In conclusione l'uso delle catene di pensiero e del verifier rappresenta un notevole passo avanti significativo nella progettazione di modelli LLM. Grazie a queste tecniche, i modelli non solo producono risposte linguisticamente fluide, ma mostrano anche una simulazione convincente di capacità di ragionamento umano.
In futuro, l'integrazione di metodi simili potrebbe portare a modelli che non solo rispondono meglio, ma sono anche in grado di spiegare e giustificare le loro risposte, avvicinandosi sempre di più a una vera intelligenza artificiale.
