I Sette Argomenti di Studio di ChatGPT Che Potrebbe Aver Affrontato
Per pura curiosità, mi sono interessato a ciò che GPT potrebbe aver studiato. La ricerca di dati e tipi di apprendimento banali sembrava un po’ noiosa, quindi ho cercato quali tipi di problemi venivano affrontati nel campo della ricerca sul trattamento del linguaggio naturale.
Il sito web “Papers with Code” classifica 583 argomenti di ricerca sul trattamento del linguaggio naturale, ognuno dei quali significa “ricercatori di tutto il mondo stanno studiando la stessa domanda”. È probabile che questi tipi di problemi siano stati inclusi in un piccolo curriculum di ciò che GPT ha imparato con il suo vasto contenuto.
Tra questi, ho scelto sette argomenti strettamente legati alla vita quotidiana.
Generazione di Testo da Dati
Questo argomento di ricerca riguarda la generazione di testo descrittivo dai dati “tabulari” comunemente incontrati. È uno studio necessario per la produttività degli analisti di dati come me e, allo stesso tempo, è uno studio che influisce sui posti di lavoro (giusto, GPT non è l’unico a influenzare i posti di lavoro, vero?).
Descrivere e interpretare i dati può essere complicato per le macchine se vengono lasciate troppa libertà di immaginazione o di inserimento di intenzioni. Soprattutto, deve essere espresso in modo accurato. E questa descrizione non è semplice. Deve risolvere contemporaneamente vari sotto-argomenti, come cosa spiegare, su cosa focalizzarsi e quali espressioni utilizzare per aumentare la chiarezza.
Trasferimento di Stile del Testo
Se negli studi vocali c’è il “mimicry della voce”, nel trattamento del linguaggio naturale c’è il “trasferimento di stile”. Ad esempio, è la tecnica di cambiare lo stile del discorso di diversi parlanti pur mantenendo lo stesso significato della frase.
Puoi cambiare un “tono rilassato” in un “parlare arrabbiato”, uno “stile maschile” in uno “stile di parlante femminile” e “parole e frasi infantili” in una “grammatica adulta”.
Ad esempio, convertire la spiegazione tecnica di Elon Musk su SpaceX nello stile del discorso di Harry Potter. È una tecnica per cambiare lo stile di diversi parlanti pur mantenendo lo stesso significato della frase.
Traduzione del Linguaggio Clinico
Quando i nostri sintomi vanno oltre un raffreddore lieve, anche se sentiamo una diagnosi del medico nella nostra lingua madre, può sembrare una lingua aliena. Per colmare questa lacuna, esiste un campo di ricerca che traduce testi medici ricchi di terminologia specializzata in un linguaggio comprensibile al pubblico in generale.
Classificazione delle Intenzioni
In parole semplici, si tratta di uno studio su come capire cosa intende qualcuno anche se non lo dice chiaramente. Ad esempio, in un servizio commerciale, può aiutare a identificare se qualcuno desidera effettuare un acquisto, passare a un abbonamento più costoso o annullare l’abbonamento. Se si tratta di un chatbot, può identificare argomenti pertinenti da poche parole lasciate dall’utente e suggerire informazioni che l’utente potrebbe trovare utili.
Completamento di Storie
Questa ricerca mira a completare le parti mancanti di una storia, anche se la trama non è perfettamente completa. Ciò può includere indovinare e collegare senza soluzione di continuità le parti mancanti del testo principale, non solo la conclusione. Se la storia contiene troppe terminologie tecniche o richiede molte conoscenze di base, possono essere fornite annotazioni per aiutare i lettori a seguirne il corso.
L’utilità di questa ricerca va oltre i semplici romanzi e può essere applicata nella vita quotidiana. Molte persone cadono vittime della “maledizione della conoscenza”, assumendo che gli altri già sappiano ciò che sanno. Sarebbe utile se il modello di Completamento di Storie potesse intervenire come mediatore di conoscenze tra le persone.
Racconto Visuale
Se venisse fornita un’immagine di una persona che esce dalla stazione di Manhattan, potrebbero essere scritte due versioni di una spiegazione come segue.
- “C’è una persona che corre all’uscita 2 della stazione di Manhattan. C’è un albero, una strada e una macchina accanto ad essa.”
- “Ancora in ritardo oggi.”
Le persone possono comprendere il contesto e creare una storia da un’unica immagine come questa. Tuttavia, è stato un compito difficile per l’intelligenza artificiale. E fornire contesto per collegare più immagini in una storia coerente e, infine, generare frasi è un altro livello nella ricerca del Racconto Visuale.
Generazione di Testo da Concetto
“Generare testo basato su un concetto” è leggermente diverso dal “Completamento di una storia”, che è stato menzionato in precedenza. Mentre il completamento di una storia riempie un contesto vuoto, la ricerca che viene introdotta questa volta crea una frase plausibile con poche parole date.
Questa volta ho assegnato anche un compito a GPT4. Gli ho chiesto di fare una frase con quattro parole: “mattina, caffè, pane, metropolitana”. Sembra un compito facile per GPT ora.
Si svegliò presto al mattino, si versò una tazza di caffè, prese un morso di pane caldo e si diresse verso la stazione della metropolitana per il lavoro.
I contenuti selezionati da questo articolo sono solo alcuni dei vari argomenti di ricerca. Oltre al trattamento del linguaggio naturale, il campo della ricerca sull’intelligenza artificiale comprende il riconoscimento vocale, la generazione di immagini/video e altro ancora, senza fine. Puoi anche fare brainstorming sfogliando gli argomenti che sono stati studiati finora e pensare: “Ho imparato questi tipi, quindi posso ampliare con quei tipi di domande”. Ti invito a visitare anche questo sito per esplorare alcune idee interessanti.