Cosa significa GPT? Dal primo GPT-1 all’ultimo modello GPT
Magari hai già usato ChatGPT da un po' e all'improvviso ti sei chiesto: "Ma GPT, cosa significa davvero?"
In questo articolo, analizzerò il significato di GPT nel dettaglio, spiegherò come funziona e ti mostrerò come alimenta ChatGPT e altri strumenti di intelligenza artificiale che utilizzo quotidianamente. Alla fine, comprenderai la tecnologia che rende possibili conversazioni, scrittura e risoluzione di problemi grazie a GPT.
Cosa Significa GPT?
GPT sta per Generative Pre-trained Transformer, e ogni parola ne descrive un aspetto fondamentale. Quando si comprendono questi tre termini — Generative, Pre-trained, e Transformer — il concetto diventa chiaro.
1. Generative: La “G” in GPT
La “G” sta per Generative, ovvero GPT non si limita a ripetere informazioni esistenti, ma genera nuovo testo ogni volta che viene utilizzato.
Immagina di chiedere a GPT:
“Scrivi un breve racconto di un robot che impara a dipingere.”
GPT non cerca una storia su internet. Invece, genera una parola alla volta basandosi sulle probabilità acquisite durante l'addestramento. Ad esempio, potrebbe iniziare con "Tanto tempo fa", poi prevedere la parola successiva "viveva", quindi "un", e così via, creando una storia originale passo dopo passo.
Questo è possibile perché GPT ha appreso il funzionamento del linguaggio, non solo il significato delle parole. Comprende schemi, tono, struttura delle frasi e collegamenti tra idee. In sintesi, "Generative" significa che può produrre testo coerente, pertinente al contesto e creativo — proprio come farebbe una persona.
2. Pre-addestramento: Apprendimento Preliminare
Prima ancora di interagire con te, GPT attraversa una vasta fase di apprendimento chiamata pre-addestramento. Durante questa fase, analizza un'enorme quantità di testi provenienti da libri, articoli, siti web e altre fonti.
Qual è il suo scopo? Prevedere la parola successiva in una frase.
Questa fase sfrutta le reti neurali, sistemi informatici ispirati al funzionamento del cervello umano. La rete impara a predire la parola successiva in una frase: un compito semplice che, ripetuto miliardi di volte, le insegna grammatica, fatti, logica e persino elementi di stile.
Ad esempio, se incontra questa frase:
“Il gatto si è seduto sul ___.”
Tenta di indovinare la parola mancante — probabilmente “tappeto”.
Quando sbaglia, modifica le sue “connessioni” interne.
Col tempo, GPT elabora miliardi di esempi simili, assimilando grammatica, fatti, schemi di ragionamento e persino sfumature sottili come l'umorismo o il tono.
Quindi, “Pre-addestrato” significa che GPT possiede già una comprensione ampia e generale del linguaggio e della conoscenza prima di essere affinato per utilizzi specifici (come chattare, riassumere o programmare).
3. Trasformatori e Attenzione: Il "Cervello" di GPT
Ora, la “T” — Trasformatore — rappresenta il cuore della sua magia. Questo si riferisce all'architettura, ovvero alla struttura del modello. È ciò che permette a GPT di comprendere frasi complesse e seguire conversazioni prolungate.
I modelli di intelligenza artificiale tradizionali elaboravano il testo una parola alla volta, rendendo difficile ricordare le parti iniziali di una frase. I trasformatori hanno cambiato questo approccio utilizzando un sistema chiamato meccanismi di attenzione.
Ecco come funziona l'attenzione, in termini semplici:
Immagina che GPT stia analizzando la frase:
“Il gatto si è seduto sul tappeto perché era caldo.”
Quando GPT incontra la parola "era", il meccanismo di attenzione lo aiuta a identificare a quale elemento precedente si riferisce. In questo caso, collega correttamente "era" a "il tappeto", e non a "il gatto".
Questa capacità di focalizzarsi sul contesto permette a GPT di cogliere le relazioni tra le parole, anche all'interno di passaggi più lunghi.
Ed ecco un altro concetto fondamentale: gli incorporamenti contestuali.
GPT rappresenta ogni parola come un insieme di numeri (chiamato incorporamento) che cattura non solo il significato intrinseco della parola, ma anche il suo contesto.
Ad esempio:
Nella frase “riva del fiume”, la parola “riva” assume un incorporamento legato all'acqua e alla geografia.
Nella frase “banca di denaro”, l'incorporamento si sposta verso il settore finanziario e l'economia.
Ecco come GPT comprende ciò che vuoi dire, e non solo ciò che affermi.
4. Perfezionamento: Da Modello Intelligente ad Assistente Utile
Dopo il pre-training, GPT conosce molto bene il linguaggio, ma non ha ancora imparato a sostenere una conversazione amichevole, sicura e utile. È qui che entra in gioco il perfezionamento.
Il perfezionamento insegna a GPT a seguire le istruzioni e a comportarsi in modo appropriato.
Gli sviluppatori ottengono questo risultato fornendo al modello specifici dati di training che includono esempi di risposte utili e sicure. In seguito, dei revisori umani esaminano e valutano gli output per rendere le risposte del modello più precise e in linea con le aspettative degli utenti.
Questo processo spiega perché ChatGPT appare così colloquiale, educato e informativo: è una versione di GPT che è stata accuratamente messa a punto per rispondere come un assistente digitale responsabile, e non semplicemente come un generatore di testo casuale.
In sintesi, GPT è un Transformer Generativo Pre-addestrato: un modello che apprende gli schemi del linguaggio, comprende il contesto tramite l'attenzione e può generare testo che risulta naturale e intelligente. Non è magia; è un insieme di matematica, dati e progettazione intelligente che collaborano per far sembrare le macchine un po' più umane.
Qual è la Differenza tra AI e GPT?
È facile confondere "AI" e "GPT", ma non sono la stessa cosa.
AI (Intelligenza Artificiale) è il campo generale: include tutto, dalle auto a guida autonoma al riconoscimento facciale agli assistenti vocali.
GPT è un tipo specifico di AI, progettato per comprendere e generare il linguaggio umano.
Si può pensare all'AI come all'intera cassetta degli attrezzi e a GPT come a uno degli strumenti più avanzati al suo interno: quello specializzato nella conversazione, nella scrittura e nella comprensione del linguaggio.
Lo Sviluppo di GPT
OpenAI è stata la prima ad applicare il pre-addestramento generativo (GP) all'architettura transformer— una mossa che ha rimodellato il panorama dell'intelligenza artificiale.
Prima di allora, la maggior parte dei modelli di IA venivano addestrati per scopi specifici, come tradurre lingue o rilevare sentimenti. L'idea rivoluzionaria di OpenAI è stata quella di lasciare che un modello prima imparasse la struttura generale del linguaggio stesso— attraverso il pre-addestramento su vasti dati di testo— e poi adattarlo a molti compiti diversi.
E ora, anni dopo, GPT si è evoluto in una delle famiglie più influenti di sistemi di IA nel mondo.
Quanti modelli GPT ci Sono?
Finora, OpenAI ha sviluppato cinque versioni principali dei suoi modelli GPT— ognuna più grande, più intelligente e più capace dell'ultima. Diamo un'occhiata a come si è svolta questa evoluzione.
GPT-1: L'Inizio (2018)
La storia è iniziata l'11 giugno 2018, quando i ricercatori di OpenAI hanno pubblicato il documento "Improving Language Understanding by Generative Pre-Training." Questo ha introdotto GPT-1, il primo transformer pre-addestrato generativo.
GPT-1 è stato addestrato su BookCorpus, una raccolta di oltre 7.000 romanzi inediti, utilizzando circa 117 milioni di parametri. Ha seguito un metodo di addestramento semi-supervisionato: prima, il modello ha imparato schemi linguistici generali (pre-addestramento), poi è stato ottimizzato su set di dati etichettati più piccoli per compiti specifici.
Questo è stato rivoluzionario perché ha dimostrato che l'IA poteva imparare il linguaggio senza richiedere infinite quantità di dati etichettati da umani— un collo di bottiglia importante all'epoca. GPT-1 ha dimostrato che aumentare un discente di linguaggio per scopi generali poteva superare i modelli specializzati addestrati da zero.
GPT-2: Realizzare la Potenza della Scala (2019)
Basandosi su quel successo, OpenAI ha rilasciato GPT-2 il 14 febbraio 2019. Era essenzialmente GPT-1 potenziato— con 1,5 miliardi di parametri (un aumento di dieci volte) e addestrato su WebText, un enorme set di dati di 8 milioni di pagine web.
Per la prima volta, un modello poteva generare interi saggi o storie che suonavano in modo convincente umano. L'abilità di scrittura di GPT-2 era così impressionante e potenzialmente rischiosa che OpenAI inizialmente ha trattenuto il modello completo, preoccupata che potesse essere utilizzato per disinformazione o spam.
Hanno gradualmente rilasciato versioni più piccole prima del rilascio completo nel novembre 2019. GPT-2 ha chiarito che scalare sia il modello che i dati ha portato direttamente a miglioramenti drammatici in fluidità e coerenza: un andamento che è continuato in ogni versione futura.
GPT-3: Il salto gigante (2020)
Poi è arrivato GPT-3, annunciato il 28 maggio 2020, e ha cambiato radicalmente il panorama. Con 175 miliardi di parametri, GPT-3 era oltre 100 volte più grande di GPT-2 ed è stato addestrato su un set di dati molto più ampio, comprendente libri, Wikipedia e vaste porzioni di internet.
A distinguere GPT-3 era la sua capacità di apprendimento few-shot: poteva svolgere nuovi compiti semplicemente osservando alcuni esempi nel prompt, senza necessità di ulteriore addestramento. Bastava mostrargli qualche verso di una poesia o un frammento di codice perché continuasse nello stesso stile.
Poco dopo, OpenAI ha affinato GPT-3 tramite un processo denominato Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF), in cui revisori umani valutavano le risposte per indicare al modello le caratteristiche di una risposta "valida". Questo ha portato a InstructGPT, un modello in grado di seguire le istruzioni in modo più preciso e sicuro.
La stessa filosofia di addestramento è diventata la base di ChatGPT, lanciato nel novembre 2022, che si è rapidamente affermato come una delle applicazioni più popolari nella storia dell'IA.
GPT-4: Intelligenza multimodale (2023)
Nel marzo 2023, OpenAI ha rilasciato GPT-4, un significativo passo avanti in termini di ragionamento e sicurezza. GPT-4 era in grado di elaborare testo e immagini – diventando quindi multimodale – pur rispondendo ancora con testo. Gestiva prompt complessi in modo più efficace, riduceva gli errori di fatto e comprendeva le sfumature in modi impensabili per i modelli precedenti.
GPT-4 è diventato anche il motore di ChatGPT Plus e ha dato impulso a una vasta gamma di applicazioni nel mondo reale, da Microsoft Copilot a GitHub Copilot, dal tutor di Khan Academy a "My AI" di Snapchat, fino allo strumento di pratica di conversazione di Duolingo.
GPT-5: La generazione moderna (2025)
Il 7 agosto 2025, OpenAI ha presentato GPT-5, il modello più avanzato finora. Integra un sistema di routing dinamico che decide automaticamente se utilizzare un modello più rapido e leggero o uno più lento, focalizzato sul ragionamento, a seconda della complessità del compito.
GPT-5 ha inoltre ampliato le sue capacità multimodali, gestendo testo, immagini e audio e mostrando promettenti progressi nel ragionamento multi-step, che gli consente di pianificare e risolvere problemi in diverse fasi. Ad esempio, può scomporre un problema di matematica in passaggi logici o riassumere un video prima di produrre un'analisi.
In sintesi, GPT-5 non è semplicemente "più grande", ma più intelligente nel suo approccio, bilanciando velocità, accuratezza e comprensione del contesto.
Modelli di base oltre GPT
Sebbene la serie GPT di OpenAI sia la più nota, non è l'unico esempio di modello di base: un sistema di intelligenza artificiale di grandi dimensioni addestrato su dati vasti e diversificati, concepito come base per numerose applicazioni.
Altri modelli di base importanti includono:
PaLM di Google: un modello paragonabile a GPT-3, impiegato in prodotti come Bard e Gemini.
LLaMA di Meta: un modello di ricerca aperto progettato per promuovere lo sviluppo accademico e della comunità.
GPT-JT di Together: uno dei modelli open source più potenti ispirati alla famiglia GPT.
GPT-J e GPT-NeoX di leutherAI – modelli open source ispirati a GPT, progettati per rendere i modelli linguistici di grandi dimensioni accessibili ai ricercatori.
Questi modelli condividono la stessa idea alla base di GPT: un singolo, grande modello pre-addestrato in grado di alimentare un'ampia gamma di applicazioni, dai chatbot ai generatori di immagini. GPT è semplicemente il modello che ha reso celebre questo concetto.
Chi possiede GPT?
I modelli GPT sono di proprietà di OpenAI e sviluppati da quest'ultimaOpenAI, la società di ricerca che ha introdotto questa tecnologia per la prima volta nel 2018. OpenAI gestisce tutte le versioni di GPT, ne concede l'accesso tramite la sua API e gestisce la popolare applicazione ChatGPT.
Tuttavia, "GPT" non è solo un termine tecnico, ma anche un marchio associato a OpenAI. Nel 2023, OpenAI ha annunciato che "GPT" deve essere considerato un marchio di sua proprietà, analogamente a come "iPhone" appartiene ad Apple.
Questo significa che gli sviluppatori che utilizzano i modelli di OpenAI tramite la sua API non possono chiamare liberamente i propri prodotti "Qualcosa-GPT". OpenAI ha aggiornato le sue politiche di utilizzo del marchio per evitare confusione tra i prodotti ufficiali di OpenAI e strumenti di terze parti.
Per rafforzare ulteriormente questo concetto, OpenAI ha anche richiesto la registrazione di "GPT" come marchio in diversi paesi:
Negli Stati Uniti, la domanda è ancora in fase di valutazione e si discute se "GPT" sia un termine troppo generico per essere registrato.
Nell'Unione Europea e in Svizzera, OpenAI ha registrato con successo "GPT" come marchio nel 2023, sebbene tali registrazioni siano attualmente oggetto di contestazione.
Allo stesso tempo, OpenAI permette agli utenti di ChatGPT Plus di creare GPT personalizzati, ovvero versioni personalizzate di ChatGPT con istruzioni o dati specifici. Questi rimangono parte del sistema di OpenAI, anche se gli utenti possono assegnare loro un nome e condividerli.
In sintesi:
OpenAI possiede e sviluppa GPT.
Microsoft è un partner chiave che fornisce infrastrutture (tramite Azure) e integra GPT in prodotti come Microsoft Copilot e Bing.
Altre aziende possono sviluppare sistemi simili a GPT, ma non possono legalmente marchiarli come "GPT" in base alle linee guida di OpenAI.
ChatGPT e GPT
Ora che sai cosa significa GPT in ChatGPT, vediamo come si collega a ChatGPT.
Perché si chiama ChatGPT?
Il nome è semplice: "Chat" evidenzia il suo scopo: impegnarsi in conversazioni interattive, mentre "GPT" si riferisce al modello AI che lo alimenta. Insieme, ChatGPT è un'intelligenza artificiale conversazionale costruita sulla tecnologia GPT.
La relazione tra GPT e ChatGPT
Immagina che sia così: GPT è il cervello e ChatGPT è l'interfaccia.
GPT è un modello linguistico di grandi dimensioni addestrato su enormi dati di testo. Comprende il linguaggio, la logica e il contesto e può generare testo, riassumere contenuti, rispondere a domande ed eseguire altre attività linguistiche.
ChatGPT è una versione ottimizzata di GPT, ottimizzata per il dialogo. Utilizza l'apprendimento tramite rinforzo e il feedback umano per migliorare le risposte, mantenere il contesto della conversazione e rimanere affidabile ed educato.
Diverse versioni di ChatGPT vengono eseguite su diversi modelli GPT: gli utenti gratuiti possono utilizzare GPT-3.5, mentre gli utenti a pagamento accedono a GPT-4 o GPT-5, il che influisce sulla profondità, l'accuratezza e il ragionamento delle risposte.
In breve, GPT fornisce l'intelligenza e ChatGPT trasforma tale intelligenza in un'esperienza di conversazione intuitiva, reattiva e pratica per l'uso quotidiano.
Come GPT Viene Utilizzato Nella Vita Reale
GPT non è solo una curiosità scientifica: alimenta applicazioni reali in diversi settori, rendendo le attività più rapide, intelligenti e interattive. Fondamentalmente, GPT è un motore di generazione di testo: è in grado di creare contenuti, riassumere informazioni, rispondere a domande, tradurre lingue, generare codice e persino fornire ragionamenti dettagliati per problemi complessi.
Ad esempio, molte applicazioni integrano GPT per migliorare l'esperienza utente:
Chatbot e assistenti virtuali come ChatGPT, Microsoft Copilot e i bot del servizio clienti usano GPT per conversare in modo naturale e offrire assistenza.
Strumenti di creazione contenuti sfruttano GPT per redigere articoli, testi di marketing, post per i social media o contenuti creativi.
Piattaforme di istruzione e tutoraggio utilizzano GPT per spiegare concetti, generare esercizi o fornire feedback immediati agli studenti.
Strumenti di sviluppo software, come GitHub Copilot, si servono di GPT per suggerire codice, completare funzioni e correggere errori nei programmi.
Applicazioni di business intelligence e ricerca usano GPT per sintetizzare report, analizzare dati e ricavare informazioni utili da grandi quantità di testo.
In sintesi, GPT agisce come un assistente AI versatile, capace di generare testi, risolvere problemi e supportare attività che richiedono la comprensione o la produzione di linguaggio. La sua flessibilità lo rende fondamentale per innumerevoli applicazioni pratiche in ambito tecnologico, aziendale, educativo e creativo.
Cos'è un LLM e come si relaziona a GPT
Un LLM (Modello Linguistico di Grandi Dimensioni) è un'IA addestrata su enormi quantità di testo per comprendere e generare il linguaggio umano. Può rispondere a domande, riassumere testi, tradurre lingue o creare contenuti, prevedendo quali parole seguiranno in base al contesto.
GPT è un tipo specifico di LLM. Utilizza l'architettura transformer e il pre-training generativo per produrre testo di alta qualità e sensibile al contesto.
ChatGPT è costruito su GPT, il che significa che è anch'esso un LLM. È una versione di GPT pensata per le conversazioni, quindi è più efficace nel seguire le istruzioni, mantenere il contesto e rispondere in modo naturale in una chat.
In breve:
LLM = il tipo generale di IA che comprende e genera linguaggio.
GPT = un LLM specifico sviluppato da OpenAI.
ChatGPT = un prodotto conversazionale costruito su GPT.
In sintesi, GPT è un'istanza di un LLM e ChatGPT è un prodotto costruito su quello specifico LLM.
Conclusione
In conclusione, abbiamo visto di cosa è acronimo GPT. Abbiamo trattato il funzionamento di GPT, come alimenta ChatGPT e come si inserisce nel più ampio mondo degli LLM.
Ora sai che GPT è il motore dell'intelligenza artificiale conversazionale, mentre ChatGPT è l'interfaccia intuitiva con cui interagisci. Sia che si tratti di scrittura, programmazione o di rispondere a domande, questa tecnologia è progettata per rendere le attività linguistiche più semplici e intuitive, dandoti un'idea di come l'IA può lavorare per te ogni giorno.