GPT-3 vs GPT-4 | Qual è la differenza?

I modelli GPT (Generative Pre-trained Transformer) hanno fatto faville nel mondo dell'intelligenza artificiale. Con prestazioni migliori rispetto alle architetture di rete neurale esistenti e una scala senza precedenti, questi modelli di elaborazione del linguaggio hanno rivoluzionato l'intelligenza artificiale basata sul linguaggio naturale.

Generative Pre-Trained Transformer 3 (GPT-3) e Generative Pre-Trained Transformer 4 (GPT-4) sono due dei più recenti strumenti per lo sviluppo e il miglioramento dell'intelligenza artificiale (AI). Il GPT-3 è stato rilasciato nel maggio 2020 e il suo successore, il GPT-4, dovrebbe essere lanciato al pubblico all'inizio del 2023. Entrambi i GPT offriranno funzionalità avanzate per l'elaborazione del linguaggio naturale, ma ci sono alcune differenze significative tra i due.

Che cos'è il GPT?

Il Generative Pre-Trained Transformer (GPT) è una sofisticata architettura di rete neurale utilizzata per addestrare modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). Utilizza grandi quantità di testo disponibile su Internet per simulare la comunicazione umana.

Un modello linguistico GPT può essere utilizzato per fornire soluzioni di intelligenza artificiale in grado di gestire compiti di comunicazione complessi. Grazie agli LLM basati su GPT, i computer sono in grado di gestire operazioni come la sintesi di testi, la traduzione automatica, la classificazione e la generazione di codici. Il GPT permette anche di creare AI conversazionali, in grado di rispondere alle domande e di fornire preziose informazioni sulle informazioni a cui i modelli sono stati esposti.

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GPT è un modello di solo testo. Concentrarsi solo sulla generazione del testo permette all'intelligenza artificiale di navigare e analizzare il testo in modo più efficace senza distrazioni. Mentre GPT-3 è un modello di solo testo, non sappiamo ancora se GPT-4 continuerà in questa direzione o se sarà una rete neurale multimodale.

Perché la GPT è così importante?

GPT rappresenta una rivoluzione nel modo in cui vengono creati i contenuti testuali generati dall'intelligenza artificiale. I modelli GPT - con parametri di apprendimento che si aggirano sulle centinaia di miliardi - sono incredibilmente intelligenti e hanno un vantaggio considerevole su tutte le versioni precedenti di modelli linguistici. 

Usi di GPT

Il GPT può essere applicato a un'ampia gamma di applicazioni, come ad esempio:

• Creazione di contenuti: Dalle poesie del XVIII secolo alle query SQL, i modelli GPT possono essere alimentati con qualsiasi tipo di richiesta e inizieranno a produrre risultati testuali coerenti e simili a quelli umani.
• Riassunto del testo: Grazie alla capacità di generare testo fluente e simile a quello umano, GPT-4 sarà in grado di reinterpretare qualsiasi tipo di documento di testo e di formarne un riassunto intuitivo. Questo è utile per condensare lunghi volumi di dati per una raccolta e un'analisi più efficace.
• Rispondere alle domande: Una delle principali competenze del software GPT è la capacità di comprendere il parlato, comprese le domande. Inoltre, può fornire risposte precise o spiegazioni dettagliate, a seconda delle esigenze dell'utente. Ciò significa che le funzioni di assistenza clienti e supporto tecnico possono essere notevolmente migliorate grazie alle soluzioni GPT-4.
• Traduzione automatica: Le attività di traduzione linguistica gestite dal software GPT sono istantanee e precise. L'addestramento dell'intelligenza artificiale su grandi insiemi di materiale già tradotto consente di migliorarne l'accuratezza e la fluidità. In realtà, il GPT può fare molto di più che tradurre da una lingua all'altra. I modelli di intelligenza artificiale GPT sono in grado di prendere un discorso legale e di trasformarlo in un semplice linguaggio naturale.
• Sicurezza alimentata dall'AI: Poiché l'intelligenza artificiale di GPT è in grado di riconoscere il testo, può essere utilizzata per identificare qualsiasi forma di linguaggio. Questa capacità può essere utilizzata per identificare e segnalare determinati tipi di comunicazione, in modo che i contenuti tossici di Internet possano essere identificati e trattati in modo più efficace.
• AI conversazionale: la tecnologia Chatbot sviluppata con il software GPT può diventare incredibilmente intelligente. Ciò consente di creare assistenti virtuali ad apprendimento automatico, in grado di aiutare i professionisti a svolgere i loro compiti, indipendentemente dal settore. Ad esempio, un'IA conversazionale nel settore sanitario può essere utilizzata per analizzare i dati dei pazienti e suggerire diagnosi e opzioni di trattamento.
• Creazione di app: I modelli AI simili a GPT potrebbero diventare capaci di creare app e strumenti di layout con un feedback umano minimo. Con il continuo miglioramento, è possibile che creino una parte ancora maggiore del codice necessario per creare plugin e altri tipi di software con una semplice descrizione di ciò che si vuole ottenere.

Quali sono le differenze tra GPT-3 e GPT-4?

GPT-4 promette un enorme salto di prestazioni rispetto a GPT-3, compreso un miglioramento nella generazione di testo che imita il comportamento umano e i modelli di velocità.

Il GPT-4 è in grado di gestire la traduzione linguistica, la sintesi del testo e altri compiti in modo più versatile e adattabile. Il software addestrato grazie ad esso sarà in grado di dedurre le intenzioni degli utenti con maggiore precisione, anche quando l'errore umano interferisce con le istruzioni.

Più potenza su scala ridotta

Si ipotizza che il GPT-4 sia solo leggermente più grande del GPT-3. Il nuovo modello elimina l'idea errata che l'unico modo per migliorare sia diventare più grandi, basandosi più sui parametri di apprendimento automatico che sulle dimensioni. Anche se sarà ancora più grande della maggior parte delle reti neurali di precedente generazione, le sue dimensioni non saranno così rilevanti per le sue prestazioni.

Alcune delle più recenti soluzioni di software linguistico implementano modelli incredibilmente densi, che raggiungono una dimensione tre volte superiore a quella del GPT-3. Tuttavia, le dimensioni di per sé non si traducono necessariamente in livelli di prestazioni più elevati. Al contrario, i modelli più piccoli sembrano essere il modo più efficiente per addestrare l'intelligenza digitale. Molte aziende stanno passando a sistemi più piccoli e ne traggono vantaggio. Non solo migliorano le prestazioni, ma possono anche ridurre i costi di elaborazione, l'impronta di carbonio e le barriere all'ingresso.

Una rivoluzione nell'ottimizzazione

Uno dei maggiori svantaggi dei modelli linguistici è rappresentato dalle risorse destinate alla loro formazione. Le aziende spesso decidono di barattare l'accuratezza con un prezzo più basso, il che porta a modelli di intelligenza artificiale notevolmente sotto-ottimizzati. Spesso l'intelligenza artificiale viene istruita una sola volta, il che le impedisce di acquisire il miglior set di iperparametri per la velocità di apprendimento, la dimensione del batch e la lunghezza della sequenza, tra le altre caratteristiche.

Per molto tempo si è pensato che le prestazioni dei modelli fossero influenzate principalmente dalle loro dimensioni. Questo ha portato molte grandi aziende, tra cui Google, Microsoft e Facebook, a spendere ingenti capitali per costruire i sistemi più grandi. Tuttavia, questo metodo non teneva conto della quantità di dati che i modelli venivano alimentati.

Più recentemente, è stato dimostrato che la regolazione degli iperparametri è uno dei fattori più significativi di miglioramento delle prestazioni. Tuttavia, questo non è possibile per i modelli più grandi. I nuovi modelli di parametrizzazione possono essere addestrati per una frazione del costo su scala ridotta, per poi trasferire gli iperparametri a un sistema più grande a costo praticamente nullo.

Per questo motivo, GPT-4 non ha bisogno di essere molto più grande di GPT-3 per essere più potente. La sua ottimizzazione si basa sul miglioramento di variabili diverse dalle dimensioni del modello, come dati di qualità superiore, anche se non potremo avere un quadro completo fino al suo rilascio. Un GPT-4 ottimizzato, in grado di utilizzare l'insieme corretto di iperparametri, le dimensioni ottimali del modello e un numero accurato di parametri, può consentire sviluppi incredibili in tutti i benchmark.

Cosa significherà per la modellazione linguistica?

GPT-4 rappresenta un enorme passo avanti nel campo della tecnologia di elaborazione del linguaggio naturale. Ha il potenziale per diventare uno strumento prezioso per chiunque abbia bisogno di generare testo.

L'obiettivo di GPT-4 è fornire maggiori funzionalità e un uso più efficace delle risorse. Invece di affidarsi a modelli di grandi dimensioni, è ottimizzato per trarre il meglio da quelli più piccoli. Con un'ottimizzazione sufficiente, i modelli piccoli possono tenere il passo e persino superare i modelli più grandi. Inoltre, l'implementazione di modelli più piccoli consente di creare soluzioni più economiche ed ecologiche.

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Cosa significa per gli utenti e le aziende?

Mentre l'utente medio di Internet potrebbe non notare grandi cambiamenti dopo l'implementazione del GPT-4, esso cambierà il modo di operare di molte aziende. Il GPT-4 sarà in grado di generare grandi quantità di contenuti a una velocità accecante, consentendo alle aziende di gestire vari aspetti della loro attività con l'aiuto dell'intelligenza artificiale.

Le aziende che si avvalgono di GPT-4 hanno la possibilità di generare contenuti in modo automatico, risparmiando tempo e denaro e aumentando la propria visibilità. Poiché la tecnologia può funzionare con qualsiasi tipo di testo, le applicazioni pratiche di GTP-4 sono praticamente infinite.

Come può far crescere la mia attività?

L'attenzione di GPT-4 per la funzionalità si traduce in un aumento dell'efficienza operativa. Le aziende possono utilizzare l'intelligenza artificiale per potenziare le attività di assistenza ai clienti, le strategie di generazione di contenuti e persino per migliorare le attività di vendita e marketing.

Il GPT-4 consente alle aziende di:

• Creare grandi volumi di contenuti: I modelli linguistici avanzati di nuova generazione consentono alle aziende di creare contenuti di alta qualità a un ritmo molto rapido. Ad esempio, un'azienda può affidarsi all'intelligenza artificiale per generare contenuti sui social media in modo costante. Questo aiuta l'azienda a mantenere una buona presenza online senza doverci pensare troppo.
• Migliorare lecapacità di assistenza ai clienti: Le IA in grado di produrre risposte simili a quelle umane sono incredibilmente utili per l'assistenza clienti. Producendo risposte chiare alle domande dei clienti, le soluzioni di intelligenza artificiale sono in grado di gestire la maggior parte delle situazioni comuni di assistenza ai clienti. Ciò contribuisce a ridurre la quantità di ticket di assistenza, fornendo al contempo ai clienti un metodo più diretto per ottenere risposte.‍
• Personalizzare l'esperienza di marketing: Grazie al GPT-4, sarà più facile creare contenuti pubblicitari che si rivolgano a diversi gruppi demografici. L'intelligenza artificiale è in grado di generare contenuti e annunci mirati e più pertinenti per le persone che li consumeranno. Questa strategia può contribuire ad aumentare i tassi di conversione degli utenti online.

Che impatto avrà sulla creazione di software?

Si prevede che il GPT-4 continuerà ad avere un impatto sul settore dello sviluppo software. Gli sviluppatori possono aspettarsi di ricevere l'aiuto dell'intelligenza artificiale durante la creazione del codice per i nuovi programmi software, per automatizzare la maggior parte delle attività di programmazione manuale ripetitive.

Qual è l'importanza di GPT?

In conclusione, GPT-3 e GPT-4 rappresentano progressi cruciali nel campo dei modelli linguistici. L'adozione di GPT-3 in una varietà di applicazioni ha dimostrato l'intenso interesse per questa tecnologia e il continuo potenziale per il suo futuro. Sebbene non sia ancora stato rilasciato, il GPT-4 dovrebbe beneficiare di notevoli progressi che renderanno questi potenti modelli linguistici ancora più versatili. Sarà affascinante vedere come questi modelli si svilupperanno in futuro, poiché hanno il potere di modificare radicalmente il modo in cui comunichiamo con i robot e interpretiamo il linguaggio naturale.

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