La recente introduzione di GPT-4 , la versione più avanzata del modello di linguaggio di grandi dimensioni GPT creato da OpenAI, ha attirato l'attenzione sulle differenze significative tra questa nuova iterazione e il suo predecessore, GPT-3. L'ascesa alla fama di GPT-3 è arrivata sotto forma del popolarissimo chatbot di testo generativo avanzato ChatGPT .
Le sue impressionanti risposte umane e la comprensione sfumata erano così rivoluzionarie che è difficile immaginare un miglioramento così rapido in questa impresa tecnologica, eppure GPT-4 promette capacità ancora più grandi e migliori. La battaglia tra GPT3 e GPT4 continua ad essere competitiva, poiché entrambi i modelli sono imprese monumentali nella tecnologia dell’intelligenza artificiale generativa.
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Cosa sono GPT-3 e GPT-4 ?
GPT, o Generative Pre-trained Transformers, sono modelli di reti neurali o modelli di apprendimento automatico che si sono rivelati cruciali per il moderno progresso dell'intelligenza artificiale. Questi modelli e la tecnologia connettiva in cui sono radicati sono ciò che fornisce a strumenti come ChatGPT la comprensione del contesto e le capacità di conversazione simili a quelle umane, consentendo loro di cogliere le sfumature del linguaggio umano e utilizzarle nelle risposte dello strumento agli utenti.
Questi modelli vengono addestrati utilizzando enormi quantità di dati, come contenuti web e libri, prima di essere rilasciati al pubblico. Questo è il modo in cui viene insegnato loro a cogliere il contesto, il tono e la semantica.
GPT-3 e GPT-4 sono gli sviluppi più recenti di questo tipo di tecnologia. Il team di OpenAI, il laboratorio di ricerca responsabile della creazione di questi modelli, ha lavorato per far avanzare i propri modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) sin dal rilascio della primissima iterazione di GPT nel 2018.
Sebbene GPT-1 fosse abbastanza rudimentale nella sua capacità di rispondere a domande e fornire informazioni, i modelli hanno fatto molta strada in soli cinque anni.
GPT-3, un notevole miglioramento rispetto al suo immediato predecessore, è stato rilasciato nel 2020 ed era dieci volte più grande di GPT-2. Vantava ben 175 miliardi di parametri, che sono variabili che gli sviluppatori mettono a punto durante l'addestramento del modello per migliorarne le prestazioni sulla base di nuove informazioni.
Per mettere questo numero in prospettiva, il modello Turing Natural Language Generation (NLG) di Microsoft, che aveva solo 10 miliardi di parametri, era il modello linguistico più altamente addestrato prima del rilascio di GPT-3.
Gli aggiornamenti più degni di nota introdotti da GPT-3 rispetto ai precedenti modelli GPT sono stati la capacità di scrivere codice di programmazione funzionale, fornire un linguaggio ancora più sofisticato e ricco di sfumature e creare arte AI. La sua capacità di creare risposte simili a quelle umane e di comprendere il contesto è stata rivoluzionaria negli strumenti linguistici dell'intelligenza artificiale ed è stato uno dei motivi principali per cui ChatGPT è diventato immediatamente sensazionale.
Allora, che dire di GPT-4 ? Nel 2023 è stata presentata al pubblico la versione più recente della serie GPT, GPT-4 . Questa nuova iterazione contribuisce sicuramente notevolmente a perfezionare i punti di forza esistenti di GPT-3 e a risolvere alcune delle sue restrizioni.
Uno dei risultati più impressionanti di GPT-4 è la sua capacità di trattare un input di immagine come un messaggio di testo e di rispondere di conseguenza. Sebbene questo modello sia disponibile solo per gli utenti ChatGPT Plus, è disponibile gratuitamente utilizzando Microsoft Bing Chat.
Cosa sono i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM)?
Nella sua forma più elementare, un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) è un algoritmo di testo predittivo che elabora gli input del linguaggio naturale e fornisce la parola successiva in una stringa di parole in base ai dati con cui è già stata presentata. Questi modelli sono altamente addestrati utilizzando enormi quantità di testo, come libri, articoli, pagine di destinazione, post sui social media, messaggi di testo e altro ancora.
I modelli utilizzano questi materiali per apprendere sequenze linguistiche e prevedere modelli di testo, che costituiscono la base per chatbot interattivi come ChatGPT e altri strumenti di intelligenza artificiale.
Tuttavia, questa pratica non è né facile né economica. Vaste e costose server farm che agiscono come supercomputer vengono utilizzate per acquisire questi materiali testuali e quindi “decidere” sui testi predittivi in base alle sequenze incontrate. Inoltre, gli sviluppatori devono essere selettivi riguardo al materiale da fornire al LLM.
Se il materiale è parziale, impreciso o incompleto, il testo reattivo generato dal LLM sarà altrettanto indesiderabile.
Cos'è OpenAI?
Fondata nel 2015 da un gruppo di leader tecnologici a San Francisco, OpenAI è nata come organizzazione senza scopo di lucro. Il CEO miliardario di SpaceX e Tesla, Elon Musk, è solo uno dei nomi di spicco responsabili della fondazione iniziale dell'azienda, insieme a Peter Thiel, Reid Hoffman, l'attuale CEO di OpenAI Sam Altman e altri.
L'obiettivo principale dell'organizzazione era promuovere lo sviluppo dell'intelligenza artificiale generale prima che le grandi aziende tecnologiche come Google o Apple potessero monopolizzarne il potenziale. Nel nome della creazione di un’intelligenza artificiale trasparente ed etica, ampiamente accessibile al pubblico, la piccola azienda è riuscita a ottenere fondi significativi da investitori della Silicon Valley come Infosys e Amazon Web Services.
Non c'è voluto molto perché il costo elevato degli sforzi dell'azienda rendesse quasi impossibile il suo funzionamento come organizzazione no-profit. Nel 2019, è passata a diventare una società a scopo di lucro, e questo è stato anche il momento in cui Sam Altman ha preso le redini come CEO. Una partnership da 1 miliardo di dollari con Microsoft ha assicurato che parte della tecnologia di OpenAI sarebbe stata commercializzata e concessa in licenza dal colosso della tecnologia.
Tuttavia, il modello di profitto limitato di OpenAI assicurava che gli investitori potessero recuperare solo 100 volte il loro investimento iniziale, creando una sorta di ibrido tra no-profit e for-profit, con l'intenzione di dare priorità alla loro missione di "impatto umano positivo".
Nel novembre 2022, l'azienda è diventata un nome familiare apparentemente da un giorno all'altro dopo aver rilasciato il suo primo chatbot con cui si poteva interagire liberamente, ChatGPT . Le risposte umane dello strumento, la conoscenza apparentemente infinita e la capacità di mostrare la creatività erano diverse da qualsiasi cosa il mondo avesse visto prima da un chatbot.
La sua popolarità ha anche spinto le aziende tecnologiche globali a correre per rilasciare le proprie versioni dello strumento nel tentativo di rivaleggiare o emulare ciò che ChatGPT ha ottenuto, con alcune che sono addirittura riuscite a superarlo, come HIX Chat di HIX.AI
Dal rilascio di GPT-1 nel 2018, l’organizzazione ha continuato a fare passi da gigante nella tecnologia dell’intelligenza artificiale e rimane uno dei principali attori negli strumenti di intelligenza artificiale generativa.
Storia dello sviluppo
Nel febbraio 2018, OpenAI ha rilasciato il primo modello GPT, GPT-1. Con 117 milioni di parametri, il metodo di formazione utilizzato per sviluppare questo modello era in gran parte non supervisionato e si concentrava sull’insegnamento al modello di prevedere la parola successiva in una frase, senza che fosse prescritto alcun compito specifico.
Pur essendo ancora una forma iniziale di testo AI generativo, il modello era ancora notevole per l’epoca in quanto poteva generare frasi comprensibili e persino paragrafi di testo da zero.
L'anno successivo, OpenAI migliorò la sua invenzione con GPT-2. Gli 1,5 miliardi di parametri di questo modello hanno creato un sistema più sofisticato e leggermente più avanzato, in grado di fornire risposte più lunghe e coerenti a domande e richieste. Le abilità linguistiche del modello sono state migliorate, ma a parte questo, la seconda iterazione ha ottenuto pochi risultati degni di nota.
Sia GPT-1 che GPT-2 hanno dovuto affrontare limitazioni in termini di capacità e set di dati con cui sono stati addestrati. Ciò cambierebbe drasticamente con il rilascio di GPT-3 nel 2020.
Con il suo enorme aumento nel numero di parametri rispetto a GPT-2, GPT-3 è il primo del suo genere a ottenere un testo generato dall’intelligenza artificiale praticamente identico alla scrittura umana. Addestrato utilizzando una quantità enorme di contenuti scritti, ha rotto gli schemi del testo scritto dall'intelligenza artificiale ed è stato utilizzato per migliorare le capacità di elaborazione del linguaggio naturale (PNL) e il funzionamento dei chatbot.
Queste funzionalità sono state ulteriormente perfezionate e rese accessibili al pubblico con il lancio di GPT-3.5 nel novembre 2022. Questo è il modello su cui è stato creato ChatGPT , prendendo d'assalto il mondo e accendendo una luce molto pubblica sui rapidi cambiamenti capacità dei chatbot e del testo generato dall'intelligenza artificiale.
GPT-3.5 ha attirato l'attenzione mondiale sugli sforzi di OpenAI nel migliorare l'intelligenza artificiale generale e ha impressionato anche coloro che operano nei settori non tecnologici con la sua vasta gamma di risultati, che include racconti, e-mail, poesie, script, canzoni, messaggi di testo, contenuti di social media, e molto, molto altro ancora.
Mentre sia i leader del settore tecnologico che gli individui comuni che hanno interagito con il modello sono rimasti estremamente colpiti dalle sue capacità, Sam Altman ha assicurato alle masse che GPT-3 e GPT-3.5 erano ancora solo i primi scorci del vero potenziale e dei futuri risultati dell'intelligenza artificiale e dei computer. apprendimento della lingua.
Infatti, meno di sei mesi dopo, nel marzo 2023, è stato lanciato GPT-4 . Promettendo di essere più creativi e collaborativi che mai, gli sviluppatori della più recente iterazione GPT hanno prestato maggiore attenzione alla fornitura di risposte più sicure, più dettagliate e più utili alle domande degli utenti e ai messaggi di testo.
Una maggiore conoscenza generale, grazie ai suoi strabilianti 1,76 trilioni di parametri e a un set di addestramento dei dati ancora più ampio, significa che questo modello ha migliorato le capacità di risoluzione dei problemi e può fornire parti di testo più lunghe con un contesto generale più forte.
Rendere i modelli accessibili al pubblico ha anche aiutato OpenAI nella sua missione, poiché i limiti e i punti deboli di ciascun modello diventano chiari molto rapidamente attraverso l’uso di massa e i test continui in tutti i settori.
Cosa distingue GPT-3 e GPT-4 di OpenAI?
Innanzitutto i numeri parlano da soli. Il fatto che il nuovo e migliorato GPT-4 funzioni su oltre 100 trilioni di parametri, rispetto ai 175 miliardi di GPT-3, dice tutto ciò che devi sapere sul miglioramento dell'apprendimento delle lingue, della velocità e delle prestazioni complessive.
Anche il limite dei token, o il numero di token che un LLM può elaborare in una singola interazione, è notevolmente migliorato tra GPT-3 e 4. Il limite dei token GPT-4 è aumentato a 32.000, il che significa che può ospitare quattro input volte più lungo di quello di GPT-3.
GPT-4 è stato addestrato utilizzando un set di dati sostanzialmente più ampio, esponendo il modello a contesti più ampi e a toni e linguaggi ancora più sfumati da cui poteva imparare e adattare le sue risposte. Grazie a questi fattori, GPT-4 può fornire previsioni finanziarie più accurate, elaborare strategie di investimento più influenti e considerare una maggiore accuratezza dei fatti.
Le prestazioni effettive di per sé rappresentano un enorme miglioramento che rende GPT-4 un enorme passo avanti per tutti i suoi utenti, poiché significa che il contenuto generato da questo modello è più affidabile e ha meno probabilità di commettere errori costosi.
Quando si tratta di scrittura, GPT-4 ha dimostrato di offrire agli utenti un maggiore controllo sul tono, sulla consegna, sullo stile e sulla voce del testo generato. GPT-3, al confronto, potrebbe alterare il tipo di testo generato solo con una riqualificazione significativa. Ad esempio, le aziende possono ora utilizzare GPT-4 per dare uno stile alle e-mail professionali con un tono diverso dai messaggi pubblicitari ironici o dalle didascalie accattivanti dei social media.
La messaggistica può anche essere personalizzata per rivolgersi a segmenti di pubblico di età, comportamenti di acquisto e posizioni geografiche diverse perché il modello più recente può considerare questi indizi contestuali e adattare il linguaggio di conseguenza.
Anche competenze linguistiche più elevate e pensiero critico sono sostanzialmente più importanti in GPT-4 , consentendogli di risolvere complicati problemi del marchio, condurre valutazioni dei rischi e assistere nella generazione di idee creative. In effetti, GPT-4 ha ottenuto risultati straordinariamente elevati in numerosi esami professionali e accademici, come l'Uniform Bar Exam, l'LSAT, il GRE, gli esami AP, gli esami AMC e persino gli esami Sommelier.
Un altro aspetto in cui GPT-4 supera il suo predecessore è il multilinguismo. In 24 delle 26 lingue testate, GPT-4 ha sovraperformato sia GPT-3.5 che altri LLM contemporanei basati sul benchmark MMLU (Massive Multitask Language Understanding). Uno degli aggiornamenti più interessanti introdotti con GPT-4 , tuttavia, è la sua capacità di trattare gli input di immagini come istruzioni di testo.
Esatto: ora gli utenti possono inserire testo e immagini per specificare un'attività relativa alle immagini o al linguaggio, il che sarà di grande aiuto per aziende e professionisti che lavorano principalmente con grafica o contenuti multimediali.
C'è anche una differenza nei prezzi dei due modelli. Mentre GPT-3 è essenzialmente gratuito da utilizzare tramite OpenAI Playground, dove gli utenti possono sperimentare 12 diverse varianti del modello, GPT-4 ha un costo finanziario. I piani tariffari partono da $ 0,03 per 1000 token prompt oppure puoi accedere alla variante chatbot del modello con ChatGPT Plus per $ 20 al mese.
In che modo gli utenti possono trarre vantaggio dall'avanzato GPT-4 ?
GPT-4 promette di essere un catalizzatore di grandi cambiamenti in molteplici settori, con un impatto su aziende, liberi professionisti, professionisti e studenti in una moltitudine di modi preziosi. Di seguito sono riportati solo alcuni dei metodi in cui il nuovo modello linguistico GPT può aiutare a migliorare le pratiche aziendali e ad aumentare la produttività e l'efficienza.
Le aziende che desiderano proteggere i propri dati, risorse e dipendenti dagli attacchi informatici possono utilizzare GPT-4 per monitorare le operazioni, tenere traccia dell'accesso a informazioni sensibili, analizzare e segnalare modelli e rispondere a potenziali minacce alla sicurezza informatica. Ciò aumenterà la fiducia dei consumatori nelle organizzazioni, in particolare quelle che trattano dati personali preziosi, come banche e società di sicurezza private.
Tali organizzazioni possono anche utilizzare questo modello avanzato per rilevare tempestivamente attività fraudolente, risparmiando molto tempo, denaro e risorse nel recupero da tali incidenti dopo che si sono verificati. Comportamento irregolare degli acquirenti e accesso insolito all'account sono solo alcune delle attività che GPT-4 può rilevare e utilizzare per avvisare il personale interessato di potenziali frodi.
GPT-4 può essere utilizzato dai reparti vendite per prevedere la domanda e l'offerta di particolari prodotti e servizi monitorando le informazioni sul comportamento degli acquirenti e i dati di vendita precedenti. Ciò può aiutare le aziende a gestire meglio il proprio inventario, pianificare i propri modelli di prezzo, fare pubblicità in modo efficace e allocare denaro e risorse.
GPT-4 promette di cambiare il volto dell’istruzione moderna a tutti i livelli fornendo esperienze di apprendimento personalizzate che possono essere adattate ai singoli studenti. Utilizzando dati quali voti degli studenti, record di frequenza e inclinazione alla tecnica, GPT-4 può adattare i piani di lezione per soddisfare le esigenze e le capacità individuali per creare un'esperienza di apprendimento più coinvolgente e personalizzata per studenti di tutte le età.
Mentre i cookie virtuali e il tracciamento dei dati attualmente aiutano a migliorare l’esperienza di acquisto virtuale, GPT-4 può favorire questi sforzi considerando gli acquisti passati, la cronologia del browser web, le preferenze personali e altro ancora per personalizzare individualmente l’esperienza di acquisto online a un livello ancora più elevato. Ciò non solo aumenta le vendite e la fedeltà al marchio per i rivenditori, ma migliora anche l’esperienza di acquisto complessiva e crea maggiore facilità e comodità per i consumatori.
Nel settore sanitario, GPT-4 ha ottenuto qualcosa che nessun altro modello GPT può vantare: analizzando le storie mediche e utilizzando l'imaging clinico, è stato in grado di suggerire con successo diagnosi rilevanti per i pazienti con problemi sanitari, nonché di raccomandare percorsi di trattamento adeguati. . Ciò può aiutare notevolmente i professionisti medici a fornire le cure necessarie, soprattutto nelle aree a basso reddito dove le strutture sono a corto di personale.
In settori quali quello manifatturiero e della logistica, GPT-4 può aiutare a prevedere quando sarà necessaria la manutenzione futura delle apparecchiature utilizzando i dati dei sensori. Ciò può aiutare queste aziende a prevenire costosi tempi di inattività e costose riparazioni rilevando tempestivamente i problemi funzionali, consentendo loro inoltre di aumentare la produttività e operare in modo più efficiente.
Gli esperti di marketing, i gestori di social media e i creatori di contenuti possono sfruttare il potenziale di GPT-4 utilizzando sia le sue conoscenze che le sue abilità linguistiche per creare strategie di marketing efficaci, esprimere proposte di valore, scrivere didascalie sui social media e sviluppare articoli di lunga durata e post di blog che suonano naturali e umani nella loro leggibilità.
Anche i campi del giornalismo, dell’intrattenimento e delle arti potrebbero essere influenzati in modo significativo dalle caratteristiche e dalle capacità di GPT-4 . Generare nuove idee, fornire prospettive alternative e analizzare le pratiche passate sono tutti modi in cui questo nuovo modello GPT può aiutare a migliorare tali mezzi di sussistenza senza renderli del tutto ridondanti.
Sebbene GPT-3 e GPT-3.5 possano anche assistere gli utenti in alcuni dei modi sopra menzionati, le sue funzioni sono state notevolmente migliorate e ottimizzate nel modello più recente. I miglioramenti in termini di prestazioni, apprendimento delle lingue, tracciamento dei dati, considerazione del contesto e accuratezza dei fatti hanno reso l'utilità complessiva del modello più accessibile e rilevante per una gamma più ampia di professioni e funzioni aziendali.
Limitazioni di GPT-3 rispetto GPT-4
Sebbene gli elenchi di abilità siano lunghi e impressionanti, GPT-3 e persino GPT-4 sono ancora limitati da alcune limitazioni tecnologiche. Ad esempio, le barriere create dall’uomo intese a prevenire l’uso improprio e la creazione di contenuti offensivi sono utili e necessarie, ma possono ostacolare la capacità di GPT di rispondere a domande valide.
Questo è un problema che riguarda entrambi i modelli. Nessuno dei due modelli ha la capacità di fornire informazioni in tempo reale, qualcosa che altri strumenti di testo generati dall’intelligenza artificiale sono stati in grado di ottenere.
Se guardiamo al multilinguismo in GPT 3.5 rispetto a GPT 4, entrambi i modelli sono ancora limitati in termini di servizi che possono fornire in lingue diverse dall’inglese. Sia la precisione della traduzione che la varietà delle lingue trattate possono essere considerate dei limiti in questo senso, e questo continua a rappresentare un ostacolo per entrambi i modelli.
Anche se GPT-4 ha introdotto la notevole capacità di considerare l'input di immagini, non può ancora considerare audio o video come suggerimenti. Si spera che questa sia una funzionalità che gli sviluppatori potrebbero prendere in considerazione nella creazione di GPT-5, ma non possiamo ancora esserne sicuri.
Strumenti alternativi che utilizzano i modelli GPT
Saresti perdonato se presumi che ChatGPT sia l'uso più efficiente ed efficace dei modelli GPT. In realtà, gli strumenti creati da altri concorrenti tecnologici che utilizzano la stessa tecnologia non dovrebbero in alcun modo essere sottovalutati. Si potrebbe facilmente sostenere che alcuni di essi corrispondono e addirittura superano le capacità di ChatGPT , che presenta una buona dose di limitazioni e ostacoli.
Un concorrente degno di nota è HIX Chat di HIX.AI , uno strumento che supporta sia GPT-3.5 che GPT-4 . Questo chatbot all-in-one mira a migliorare la comunicazione, fornire risposte accurate e simili a quelle umane a qualsiasi domanda e creare conversazioni coinvolgenti con gli utenti. A differenza di ChatGPT e di molti altri suoi contemporanei, ha un accesso web diretto, che gli consente di fornire informazioni aggiornate in tempo reale senza ritardi o restrizioni.
Sorprendentemente, va oltre le capacità di ChatGPT leggendo PDF e rispondendo a domande basate sul contenuto, riassumendo i video YouTube quando viene fornito un collegamento e costruendo conversazioni contestuali basate sul contenuto della pagina web. È accessibile tramite un'app Web e un'estensione del browser che può essere applicata sia a Google Chrome che a Microsoft Edge .
Sebbene nessun altro chatbot possa vantare le funzionalità di cui sopra, YouChat, Microsoft Bing Chat e Perplexity Ask sono solo alcuni degli strumenti di chatbot più capaci che eguagliano o superano le capacità di ChatGPT utilizzando GPT-3 o GPT-4 .
Evoluzioni future di GPT
Sebbene OpenAI stia attualmente dedicando la maggior parte delle sue risorse allo sviluppo dell'attesissimo modello GPT-5, questa creazione è ancora nelle sue fasi iniziali e non è ancora stata addestrata attivamente. Poiché la formazione, le prove e le misure di sicurezza devono essere implementate prima del suo lancio al pubblico, possiamo aspettarci di aspettare un po’ prima che questo modello veda la luce.
L’incorporazione di funzionalità video e audio come input funzionale richiederebbe l’utilizzo sia della codifica web che dei media video come materiali di formazione per i futuri modelli GPT, a cui Altman ha alluso quando gli è stato chiesto cosa possiamo aspettarci dalle versioni future. La capacità di interpretare altri input al di fuori del testo scritto rappresenterebbe un notevole passo avanti per gli LLM, ampliando notevolmente la portata di ciò che possono offrire e ottenere.
Al di fuori di questa previsione, si può prevedere poco altro in termini di ciò che i modelli futuri potrebbero essere in grado di realizzare. Poiché l’intelligenza artificiale generale è ancora un campo in gran parte sperimentale, è noto che nuove potenzialità e capacità inaspettate emergono apparentemente dal nulla, quindi semplicemente non si può dire a cosa questi dispositivi avanzati potrebbero essere in grado di apprendere e adattarsi in futuro.
In sintesi
Si potrebbe indiscutibilmente affermare che sia i LLM GPT-3 che GPT-4 hanno cambiato il panorama dell’intelligenza artificiale generale come la conosciamo, garantendo che gli strumenti di intelligenza artificiale diventino un aspetto certificato della società futura.
Il progresso di questi modelli ha aperto la strada a piattaforme di intelligenza artificiale olistiche e rivoluzionarie come HIX.AI , un potente "sportello unico" che fornisce una varietà di soluzioni di scrittura di intelligenza artificiale in grado di soddisfare innumerevoli esigenze dei consumatori, tutte supportate e migliorate da GPT-3.5 e GPT-4 .
Potrebbe essere facile sottovalutare quanto possano essere nette le differenze, considerando che i due modelli sono stati rilasciati a meno di tre anni di distanza, ma questa è puramente una testimonianza di quanto OpenAI e HIX.AI abbiano ottenuto in così poco tempo. Possiamo solo sperare che GPT-5 e i modelli futuri continuino ad aprire la strada allo standard degli strumenti di intelligenza artificiale e a trasformare il modo in cui viviamo, lavoriamo, creiamo e collaboriamo.