Preparati a rimanere a bocca aperta! L’incredibile GPT-4 sta facendo scalpore con la sua finestra di contesto ampliata, in grado di richiamare l’incredibile cifra di 50 pagine di contenuti: cinque volte di più rispetto all’originale GPT-4 e otto volte di più rispetto al precedente GPT-3. Queste informazioni contestuali sono ciò che l’IA utilizza per generare nuovo testo. E con una memoria così massiccia, GPT-4 può eludere le insidie di modelli più piccoli che dimenticano rapidamente dettagli cruciali, portando a risposte imprevedibili e fuori tema. È uno sviluppo rivoluzionario che avrà sicuramente un impatto significativo sul futuro del testo generato dall’intelligenza artificiale.
Con una memoria estesa, GPT-4 dovrebbe dimostrare capacità di conversazione migliorate, facilitando dialoghi prolungati che durano diversi ore o giorni. Poiché le istruzioni iniziali fornite al modello possono rimanere nella sua memoria per un periodo prolungato, è meno probabile che deragliano o mostrino un comportamento irregolare.
In parole semplici, è un modello multimodale in grado di elaborare entrambe le immagini e input di testo e forge output di testo. GPT-4 può raggiungere prestazioni simili a quelle umane su diversi benchmark professionali e accademici. Ma è ancora inferiore agli umani negli scenari del mondo reale. Tuttavia, OpenAI si vanta che GPT-4 ha superato il suo predecessore, GPT-3.5, con un aumento del 40% in termini di accuratezza quando si tratta di produrre risposte fattuali sulle loro valutazioni interne.
Gli sviluppatori possono ora registrarsi per utilizzare GPT-4 per le loro applicazioni. Mentre gli abbonati a pagamento a ChatGPT Plus di OpenAI avranno accesso esclusivo al modello. Oltre alla generazione di testo, GPT-4 può analizzare immagini e fornire descrizioni o rispondere a domande correlate, dimostrando la sua versatilità in vari domini.
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Principali differenze tra GPT-3 e GPT-4
#1. Memoria più grande
Le dimensioni e la potenza di GPT-4 superano GPT-3 di un margine significativo, con 170 trilioni di parametri rispetto ai 175 miliardi di parametri di GPT-3. Questa capacità migliorata consente a GPT-4 di gestire l’elaborazione del testo e le attività di generazione con maggiore precisione e fluidità.
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#2. Multimodale: accetta sia immagini che testi
Un notevole progresso rispetto al suo predecessore, GPT-4 è un ampio modello multimodale in grado di acquisire sia input di testo che di immagini e indurre output di testo. Questa funzione facilita l’elaborazione degli input grafici. Ciò include immagini di grafici e fogli di lavoro, cosa non possibile con il modello precedente. Al contrario, mentre GPT-3 ha la capacità di elaborare l’input di testo semplice e generare testo in linguaggio naturale e output di codice, GPT-4 non è ancora in grado di produrre contenuti multimediali esclusivamente dall’input testuale.
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#3. Più risposte fattuali
Nelle valutazioni interne di OpenAI, GPT-4 ha mostrato una probabilità del 40% maggiore di generare risposte fattuali rispetto a GPT-3.5. Inoltre, GPT-4 è caratterizzato come più fantasioso e meno incline a fabbricare informazioni rispetto a GPT-3.
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# 4. Espansione delle capacità linguistiche con GPT-4
L’inglese domina il campo dell’intelligenza artificiale, inclusi dati, test e documenti di ricerca. Tuttavia, il potere dei modelli linguistici di grandi dimensioni si estende ad altre lingue e dovrebbero essere accessibili anche in quelle lingue. GPT-4 si sta muovendo in questa direzione dimostrando la sua capacità di rispondere accuratamente a migliaia di domande a scelta multipla in 26 lingue, dall’italiano all’ucraino al coreano. Sebbene la sua competenza sia più forte nelle lingue romanze e germaniche, si comporta bene in diverse famiglie linguistiche.
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#5. Funzionalità del nuovo GPT-4 e”input visivi”
GPT-4 è un modello multimodale che accetta input di immagini e testo ed emette output di testo. Sebbene non possa emettere immagini, può elaborare e rispondere agli input visivi che riceve. Ciò significa che può comprendere il contesto fornito nell’immagine e collegarlo alla comprensione sociale del linguaggio. Annette Vee, un membro della facoltà dell’Università di Pittsburgh che ricerca la relazione tra calcolo e composizione, ha assistito a una demo in cui il nuovo modello è stato incaricato di determinare cosa c’era di divertente in un’immagine comica. ChatGPT non è stato in grado di farlo.
Secondo OpenAI, le potenziali applicazioni della capacità di GPT-4 di analizzare e comprendere le immagini. In particolare, sottolinea il valore di tale tecnologia per le persone ipovedenti o non vedenti. C’è un’app mobile chiamata Be My Eyes. Aiuta gli utenti a interpretare l’ambiente circostante descrivendo gli oggetti che li circondano. Incorporando GPT-4 nell’app, ora può generare descrizioni con lo stesso livello di contesto. E comprensione come volontario umano.
Inoltre, durante la dimostrazione, un rappresentante di OpenAI ha abbozzato un semplice sito web e ha inviato il disegno a GPT-4. GPT-4 è stato quindi in grado di analizzare l’immagine e scrivere il codice necessario per produrre un sito web simile allo schizzo. Secondo Jonathan May, professore associato di ricerca presso la University of Southern California, il sito Web risultante era”molto, molto semplice”ma funzionava in modo eccellente. Motore di ricerca Bing
Limitazioni di GPT-4
#1. Ha”allucinazioni”
Il passaggio evidenzia sia le capacità che i limiti di GPT-4, l’ultima versione del modello di linguaggio GPT. Sebbene GPT-4 abbia capacità all’avanguardia nell’interpretazione e nella generazione sia di testo che di immagini, presenta ancora alcune limitazioni. Uno dei limiti più significativi è la sua tendenza ad”allucinare”i fatti e commettere errori di ragionamento. Ciò significa che GPT-4 potrebbe generare risultati non del tutto accurati o costanti.
Tuttavia, GPT-4 ha fatto progressi sul benchmark TruthfulQA, che verifica la capacità del modello di separare i fatti dalla finzione in un set di affermazioni errate scelte in modo contraddittorio. Sebbene GPT-4 sia solo leggermente migliore in questo compito rispetto al suo predecessore GPT-3.5, mostra miglioramenti significativi dopo il post-allenamento RLHF. Tuttavia, l’esempio fornito mostra che GPT-4 può ancora perdere dettagli sottili, evidenziando la continua necessità di cautela quando si utilizzano modelli linguistici.
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#2. Mancanza di conoscenza dopo settembre 2021
Sebbene GPT-4 sia un modello linguistico favorevolmente competente, presenta alcune limitazioni. In particolare, manca la conoscenza degli eventi accaduti dopo settembre 2021, ovvero quando termina la maggior parte dei suoi dati pre-training. Ciò significa che potrebbe non disporre di informazioni aggiornate su eventi o tendenze attuali.
#3. Incapacità di apprendere dall’esperienza precedente
Inoltre, il modello non apprende dalla sua esperienza, il che implica che spesso può commettere gli stessi errori. GPT-4 a volte può commettere errori di ragionamento non complicati che non sembrano corrispondere alla sua competenza in molti domini. Potrebbe inoltre essere eccessivamente credulone nell’accettare dichiarazioni errate da un utente.
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#4. Mitigare i rischi e garantire la sicurezza con GPT-4
Gli sviluppatori di GPT-4 hanno lavorato per rendere il modello più sicuro e allineato fin dall’inizio. Hanno collaborato con oltre 50 esperti di diversi settori per testare e valutare il comportamento del modello nelle aree ad alto rischio. Per ridurre gli output dannosi, GPT-4 include un ulteriore segnale di ricompensa per la sicurezza durante l’addestramento, che insegna al modello a rifiutare le richieste di contenuti non sicuri. Gli sviluppatori hanno visto miglioramenti significativi nelle proprietà di sicurezza del modello, ma c’è ancora il rischio di comportamenti scorretti.
GPT-4 ha il potenziale per influenzare la società sia positivamente che negativamente e gli sviluppatori stanno lavorando con esterni ricercatori per valutare le potenziali conseguenze. Presto trasmetteranno più opinioni sull’impatto sociale ed economico di GPT-4 e di altri sistemi di intelligenza artificiale.
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# 5. OpenAI Evals
OpenAI ha reso OpenAI Evals, un framework software per la valutazione automatizzata delle prestazioni del modello AI, open-source. È uno strumento che aiuta a valutare modelli come GPT-4 e le loro prestazioni su vari benchmark. Ciò facilita a chiunque l’identificazione e la valutazione delle carenze nei propri modelli e aiuta anche a guidare ulteriori miglioramenti.
Il software è open-source, il che indica che chiunque può utilizzarlo e modificarlo per implementare una logica di valutazione personalizzata. Tuttavia, le valutazioni comprendono anche modelli per tipi di valutazioni ordinarie, come le”valutazioni con gradi di modello”, che possono essere utilizzate come punto di partenza per la produzione di valutazioni univoche.
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Come ottenere l’accesso a GPT-4?
La funzionalità di inserimento testo di GPT-4 è disponibile per gli utenti di ChatGPT Plus tramite ChatGPT. OpenAI ha annunciato che gli abbonati a ChatGPT Plus avranno accesso a GPT-4, ma ci sarà un limite all’utilizzo. Il limite di utilizzo esatto verrà regolato in base alla domanda e alle prestazioni del sistema. Tuttavia, OpenAI prevede inizialmente forti limitazioni di capacità, anche se prevede di ottimizzare e ampliare la propria infrastruttura nei prossimi mesi.
Se c’è una forte domanda per l’utilizzo di GPT-4, OpenAI potrebbe introdurre un nuovo livello di abbonamento per un utilizzo più elevato. Inoltre, sperano di offrire alla fine una certa quantità di query GPT-4 gratuite in modo che anche i non abbonati possano provarlo. Se stai cercando di ottenere l’accesso a GPT-4 in questo momento! Dai un’occhiata al nostro blog per ulteriore assistenza.
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