Mentre appare fuori di dubbio che ChatGPT rappresenti una pietra miliare nell’avanzamento dell’elaborazione del linguaggio naturale, ha ancora delle limitazioni, come dimostrato dalla sfida dell’anagrammare. Le sfide coinvolte nell’anagrammare riflettono la complessità della manipolazione linguistica e ci ricordano che, nonostante il progresso, l’intelligenza artificiale ha ancora strade da percorrere per padroneggiare completamente tutte le sfaccettature del linguaggio umano.
L’evoluzione delle tecnologie di intelligenza artificiale ha portato a un rapido miglioramento nelle capacità linguistiche dei modelli di linguaggio, come dimostrato dal notevole successo di ChatGPT. Tuttavia, è fondamentale comprendere che nonostante le straordinarie abilità di generazione di testo di ChatGPT, esistono ancora alcune limitazioni nei suoi poteri. Un esempio di queste limitazioni è la sua capacità di creare anagrammi.
Anagrammare per ChatGPT è complicato
Prima di mostruosizzare le nuove tecnologie e paventare pericoli da ogni dove, scontrarsi con le difficoltà delle nuove tecnologie può essere utile a razionalizzarle. Gli anagrammi sono una sfida interessante nel campo della manipolazione avanzata del linguaggio: richiedono la riorganizzazione delle lettere di una parola o frase per formare una nuova, mantenendo tutte le lettere originali. Questa attività richiede una comprensione profonda delle strutture linguistiche e delle combinazioni possibili delle lettere. Nonostante ChatGPT dimostri una comprensione avanzata del linguaggio, l’anagrammare può rivelarsi un ostacolo significativo.
Abbiamo fatto un po’ di test per rendercene conto.
Anagramma della parola “casa”
Anagramma della parola “insuperabile”
Anagramma della parola “orologio”
Scrivere al contrario una parola
Scrivere una parola al contrario può essere un caso particolare di anagramma, in effetti: cosa che ChatGPT sa fare per salvatore (parole singole) ma non per frasi: la frase
"mi piace molto usare ChatGPT"
diventa, per ChatGPT
"TPGtahC erusa otlom ecip im"
È curioso che un compito del genere, che qualsiasi linguaggio di programmazione come Python saprebbe eseguire senza problemi, diventi così complicato.
Perchè ChatGPT va in difficoltà
La creazione di anagrammi coinvolge molteplici livelli di complessità. Richiede la conoscenza di vocaboli, grammatica, sintassi e una vasta gamma di possibilità di combinazione delle lettere. Tuttavia, gli anagrammi possono essere particolarmente sfidanti per modelli di linguaggio come ChatGPT per diversi motivi, a nostro avviso. In generale:
- Combinatorica elevata: Le parole possono essere anagrammate in numerosi modi, aumentando la complessità dell’attività. Ciò richiede la capacità di generare e valutare rapidamente una serie di possibili combinazioni.
- Semantica: Gli anagrammi devono non solo avere senso ma anche mantenere coerenza semantica. Le parole riarrangiate devono ancora formare frasi significative e grammaticalmente corrette.
- Conoscenza lessicale: La generazione di anagrammi richiede una vasta conoscenza lessicale e un’ampia comprensione delle parole disponibili nella lingua di riferimento.
- Ambiguità: In alcuni casi, alcune lettere possono essere anagrammate in diverse parole che hanno significati molto diversi. Questo richiede la capacità di fare scelte linguistiche adeguate.
- la tokenizzazione è uno dei fattori primari che, probabilmente, possono rendere difficile per un Large Language Model (LLM) anagrammare ed invertire le parole in modo accurato. La tokenizzazione è il processo con cui il testo viene suddiviso in unità più piccole chiamate “token”, che possono essere parole, sottoparole o caratteri. Questa suddivisione è necessaria per elaborare il testo in modo efficiente e gestire le lunghe sequenze di caratteri.
Ecco come la tokenizzazione, in particolare, può influire sulla capacità di anagrammare ed invertire le parole:
- Ordine delle parole: La tokenizzazione suddivide il testo in parole o sottoparole, quindi i modelli di linguaggio traggono informazioni dalla sequenza delle parole. Invertire l’ordine delle parole richiede una modifica nella sequenza dei token, il che può comportare una ristrutturazione complessa del testo.
- Manipolazione delle lettere: Gli LLM tokenizzano in genere a livello di caratteri solo per parole molto corte o quando sono necessarie operazioni molto specifiche. Per manipolare le lettere, il modello deve prima suddividere una parola in token di caratteri e quindi riorganizzarli. Questo processo può essere non intuitivo e richiedere una comprensione dettagliata della struttura delle parole.
- Complessità combinatoria: L’anagrammare o invertire le parole comporta spesso molte combinazioni possibili. I modelli tokenizzati possono avere difficoltà a considerare simultaneamente tutte queste opzioni e a selezionare la migliore.
- Sensibilità alla formattazione: La tokenizzazione può portare alla perdita di informazioni sulla formattazione, come gli spazi tra le parole. Questo può rendere difficile per il modello identificare dove inizia e finisce ogni parola nel testo invertito o anagrammato.
Nonostante queste sfide, ciò non significa che un LLM non possa eseguire l’anagrammare o l’inversione delle parole. Tuttavia, richiederebbe un approccio più complesso, come la manipolazione dei token a livello di carattere o la generazione di sequenze di token in modo inverso. Ma anche in questo caso, la complessità computazionale e la sfida nel mantenere il significato e la coerenza semantica possono rimanere delle sfide significative.
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