L'Intelligenza Artificiale Generativa: Dalle Reti Neurali ai Modelli GPT di OpenAI

This thesis delves into the foundations and evolution of GenAI, starting from the foundations up to the groundbreaking advancements introduced by OpenAI’s GPT architectures. The first chapters introduces the core concepts of Artificial Intelligence (AI), Machine Learning (ML), Deep Learning, Neural Networks and Large Language Models (LLMs) setting the stage for a deeper technological exploration. Further chapters provides an in-depth analysis outlining structure, mechanisms, roles, applications and limitations. It follows a transition into the specifics of Generative AI, with a particular focus on OpenAI's GPT models and their implications in various areas. Particularly, a focus is on ChatGPT, specifically the most recent versions (4.0, etc.), examining its features, enhancements, and the state-of-the-art developments in conversational AI. Finally, last chapters are dedicated to analyzing a dataset, highlighting how AI models can be used for data-driven insights.

Questa tesi approfondisce le fondamenta e l'evoluzione dell'Intelligenza Artificiale Generativa (GenAI), partendo dai principi di base fino agli avanzamenti introdotti dalle architetture GPT di OpenAI. I primi capitoli introducono i concetti fondamentali dell'Intelligenza Artificiale (AI), del Machine Learning (ML), del Deep Learning, delle Reti Neurali e dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLM), preparando le fondamenta per un'esplorazione più approfondita. I capitoli successivi forniscono un'analisi dettagliata che descrive la struttura, i meccanismi, i ruoli, le applicazioni e le limitazioni di tali modelli. Segue una transizione verso le specificità dell'Intelligenza Artificiale Generativa, con un focus particolare sui modelli GPT di OpenAI e sulle loro implicazioni in vari ambiti. In particolare, viene esaminato ChatGPT, con attenzione alle versioni più recenti (come la 4.0), analizzandone le caratteristiche, i miglioramenti e gli sviluppi all'avanguardia nell'ambito dell'AI conversazionale. Infine, gli ultimi capitoli sono dedicati all'analisi di un dataset, evidenziando come i modelli di AI possano essere utilizzati per ottenere approfondimenti basati sui dati.