Come Funziona FunnelChatGPT per la tua azienda?

Generative Pre-trained Transformer (GPT) – Un’analisi approfondita

L’emergere del Generative Pre-trained Transformer (GPT) rappresenta uno dei progressi più significativi nel panorama dell’Intelligenza Artificiale dell’ultimo decennio. I GPT che alimentano i Large Language Models (LLMs) odierni manifestano una capacità straordinaria di ragionamento, comprensione e pianificazione. Tuttavia, la loro portata reale rimane ancora in gran parte inesplorata.

Da Wetradtogether Corp., sosteniamo con convinzione che la vera essenza dei LLMs risieda nel comportamento agente. Creando un sistema che sfrutta le capacità emergenti degli LLMs e fornendo un ecosistema che promuove interazioni ambientali, possiamo svelare l’intero spettro di potenzialità di modelli come il GPT-4. Ecco come FunnelChatGPT incarna questa visione.

È innegabile che gli LLMs presentano limitazioni. I principali prodotti che utilizzano gli LLMs sono chatbot alimentati da Foundation Model, come evidenziato da Techopedia.

Per chi ha esperienza con l’API di OpenAI, un approccio comune potrebbe consistere nel:

• Prendere il messaggio dell’utente.
• Integrare una lista di cronologie chat.
• Trasmettere la cronologia chat attraverso l’API per ottenere una risposta.

Questo metodo si dimostra efficace quando la portata delle conversazioni è limitata. Tuttavia, aggiungendo nuovi messaggi alla cronologia chat, la complessità aumenta esponenzialmente, portando rapidamente al noto limite di contesto.

Il limite di contesto rappresenta il numero massimo di token (generalmente, un token corrisponde a una parola) che può essere inserito nel modello per una singola risposta. Questi limiti sono essenziali, dato che il costo computazionale cresce in maniera quadratica con l’aggiunta di token. Ma rappresentano anche un ostacolo per gli ingegneri del prompt.

Una soluzione potrebbe essere quella di misurare il numero di token nella cronologia chat prima di inviarla al modello, rimuovendo i messaggi più vecchi per rispettare il limite di token. Sebbene funzioni, questo approccio limita la quantità di informazioni disponibili per l’assistente.

Un altro problema degli LLMs è la necessità di una guida umana. Nella loro essenza, gli LLMs predicono la parola successiva e spesso non sono intrinsecamente predisposti a processi di pensiero di ordine superiore. Ciò non significa che non ragionino; al contrario, molteplici studi dimostrano le loro capacità. Tuttavia, presentano certe limitazioni. Ad esempio, possono creare una lista logica di passaggi, ma mancano di meccanismi intrinseci per osservare e riflettere su quella lista.

Un modello pre-addestrato per l’utente finale è essenzialmente una “scatola nera”, in cui il prodotto finale ha capacità limitate o nulle di aggiornare attivamente la sua base di conoscenza e tende a comportarsi in modo imprevedibile.

Pertanto, richiede uno sforzo considerevole da parte dell’utente per guidare l’output del modello, rendendo il prompting dell’LLM un’attività a sé stante. Questo sforzo aggiuntivo è ben lontano dalla nostra visione di un futuro alimentato dall’IA.

Attraverso FunnelChatGPT, miriamo a superare le limitazioni degli LLMs stand-alone sfruttando tecniche di ingegneria del prompt, database vettoriali e strumentazione API.

L’agente, nel suo senso più ampio, è un attore razionale che, attraverso il ragionamento, influisce sul proprio ambiente, risolvendo problemi o perseguendo specifici obiettivi. La sua interazione può avvenire con gli esseri umani o attraverso l’uso di strumenti. Nel contesto degli LLMs, quest’idea si traduce in un comportamento più intelligente e logico.

All’interno di FunnelChatGPT, gli LLMs agiscono essenzialmente come l’intelletto dell’agente. Ciò significa che, manipolando astutamente la lingua inglese e ingegnerizzando un framework che supporta l’interoperabilità tra le completions degli LLM e un insieme variegato di API, possiamo produrre agenti di notevole potenza.

L’ingegnerizzazione di questo sistema si articola in tre componenti fondamentali:

• Ragionamento e Pianificazione: Presentando a ChatGPT un obiettivo generale come “costruire una piattaforma e-commerce scalabile”, si otterrebbe probabilmente una risposta generica. Ma con l’ingegnerizzazione del prompt, possiamo guidare il modello a scomporre obiettivi in passi gestibili e a riflettere su di essi attraverso il metodo chain of thought.
• Memoria: La memoria può essere suddivisa in breve e lungo termine. La gestione della memoria a breve termine può avvalersi di tecniche come il few-shot prompting. Tuttavia, la memoria a lungo termine presenta sfide, poiché sarebbe impraticabile fornire un corpus adeguato che colmi il divario tra la data di fine di GPT-4, 2021, e oggi. Le basi di dati vettoriali rappresentano una soluzione promettente.
• Strumenti: L’uscita testuale degli LLMs rappresenta un altro ostacolo. Ancora una volta, possiamo superare questa limitazione utilizzando tecniche di ingegnerizzazione del prompt. FunnelChatGPT, ad esempio, può generare chiamate di funzione prevedibili dall’LLM e utilizzare strumenti API come Google Search, Hugging Face e Dall-E.

Questi concetti sono alla base di piattaforme basate su agenti come Microsoft Jarvis, AutoGPT, BabyAGI e, naturalmente, FunnelChatGPT. Con questa panoramica, approfondiamo ogni componente.

Come FunnelChatGPT Utilizza l’Ingegnerizzazione del Prompt: La capacità di FunnelChatGPT di pensare e ragionare è frutto di metodi di prompting all’avanguardia. Il metodo Plan-and-Solve, in particolare, ha dimostrato di essere particolarmente efficace nella guida del modello attraverso compiti complessi.

Introduzione ai Sistemi di Memoria in FunnelChatGPT: Per affrontare le sfide della memoria a lungo termine, Wetradtogether Corp. ha integrato sistemi di memoria avanzati in FunnelChatGPT. Questi sistemi permettono all’agente di ricordare interazioni passate, offrendo una sorta di memoria a lungo termine.

Migliorare le Interazioni Ambientali: Riconoscendo la varietà delle interazioni nel mondo reale, FunnelChatGPT è stato dotato di strumentazione API che gli permette di interagire con vari sistemi esterni.

FunnelChatGPT rappresenta un balzo significativo nelle capacità degli agenti AI. Unendo LLMs avanzati con tecniche ingegneristiche innovative, apre la strada a soluzioni alimentate da AI più interattive, adattive e capaci.

Il viaggio con FunnelChatGPT è appena iniziato, e le potenziali applicazioni e innovazioni future sono illimitate. Strumenti come FunnelChatGPT giocheranno un ruolo cruciale nella definizione del nostro rapporto con la tecnologia e il mondo circostante.

Risorse Aggiuntive: Per coloro che desiderano approfondire il funzionamento di FunnelChatGPT e le tecnologie che lo alimentano, Wetradtogether Corp. offre una vasta gamma di risorse, tutorial e forum comunitari. Unisciti a noi nell’esplorare il futuro dell’AI e diventa parte di questo entusiasmante viaggio!

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Alfredo Baraldi è un esperto  di e-learning, con una passione per svelare i misteri dei dati e dell’AI. La sua esperienza copre vari settori della formazione, come presidente di Erasmus Formazione & Comunicazione SPA, la prima università telematica  italiana nata 1989, AD di LOL Learning On Line Europe SPA nata nel 1997 per portare l’e-learning sul web, ed a seguire nel 2008 , come CIO di Wetradetogether Corporation il social network  per  condividere l’attività di trading finanziario. Quando non è immerso nel mondo dei dati, Alfredo dedica il suo tempo a facilitare l’introduzione alle nuove tecnologie nelle PMI pubblicando tutorial sul sito Teachingpt.  Attualmente, sta facendo progressi come analista dell’automazione su piattaforma WordPress. Per saperne di più su Alfredo e sul suo lavoro, mettiti in contatto con lui su LinkedIn.