Ecco le differenze tra ChatGPT 3 e 4

Buongiorno cari lettori di Tecnogalaxy, oggi vi andremo a parlare della differenza tra ChatGPT-3 e ChatGPT-4.

I modelli GPT (Generative Pre-trained Transformer) hanno fatto scalpore nel mondo dell’intelligenza artificiale. Con prestazioni migliorate rispetto alle architetture di reti neurali esistenti e una scalabilità senza precedenti, questi modelli di elaborazione del linguaggio hanno rivoluzionato l’IA basata sul linguaggio naturale.

Generative Pre-Trained Transformer 3 (GPT-3) e Generative Pre-Trained Transformer 4 (GPT-4) sono due degli strumenti più recenti per lo sviluppo e il miglioramento dell’intelligenza artificiale (AI). GPT-3 è stato rilasciato a maggio 2020 e si ipotizza che il suo successore, GPT-4, verrà lanciato al pubblico nel 2023. Entrambi i GPT offriranno funzionalità avanzate per l’elaborazione del linguaggio, ma ci sono alcune differenze significative tra i due.

Che cos’è GPT?

Un Generative Pre-Trained Transformer (GPT) è una sofisticata architettura di rete neurale utilizzata per addestrare modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM). Fa uso di grandi quantità di testo Internet pubblicamente disponibile per simulare la comunicazione umana.

Un modello di linguaggio GPT può essere utilizzato per fornire soluzioni di intelligenza artificiale che gestiscono attività di comunicazione complesse. Grazie agli LLM basati su GPT, i computer sono in grado di gestire operazioni come il riepilogo del testo, la traduzione automatica, la classificazione e la generazione di codice..

Perché GPT è così importante?

GPT rappresenta una rivoluzione nel modo in cui vengono creati i contenuti di testo generati dall’intelligenza artificiale. I modelli GPT, con parametri di apprendimento che vanno da centinaia di miliardi, sono incredibilmente intelligenti e hanno un vantaggio considerevole rispetto a tutte le versioni precedenti dei modelli linguistici.

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

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

GPT-4 dovrebbe essere in grado di gestire le traduzione tra le lingue e altro, il software addestrato attraverso di 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 GPT-4 sia solo leggermente più grande di GPT-3. Il modello più recente cancella l’idea sbagliata secondo cui l’unico modo per migliorare è ingrandirsi facendo più affidamento sui parametri di apprendimento automatico che sulle dimensioni. Sebbene sarà ancora più grande della maggior parte delle reti neurali della generazione precedente, le sue dimensioni non saranno così rilevanti per le sue prestazioni.

Alcune delle più recenti soluzioni software linguistiche implementano modelli incredibilmente densi, raggiungendo dimensioni tre volte superiori a 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 stanno beneficiando del cambiamento. Non solo le loro prestazioni sono migliorate, ma possono anche ridurre i costi di elaborazione.

Una rivoluzione nell’ottimizzazione

Uno dei maggiori inconvenienti dei modelli linguistici sono state le risorse che vanno nella loro formazione. Le aziende spesso decidono di scambiare l’accuratezza con un prezzo più basso, portando a modelli di IA notevolmente non ottimizzati. Spesso, l’intelligenza artificiale viene allenata solo una volta, il che le impedisce di acquisire il miglior set di iperparametri per velocità di apprendimento, dimensione del batch e lunghezza della sequenza, tra le altre caratteristiche.

Più recentemente, l’ottimizzazione degli iperparametri ha dimostrato di essere uno dei driver più significativi per il miglioramento delle prestazioni. Tuttavia, questo non è raggiungibile per i modelli più grandi. 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 praticamente senza alcun costo.

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.

Qual è l’importanza di ChatGPT?

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 è stata la prova dell’intenso interesse per la tecnologia e del continuo potenziale per il suo futuro. Sebbene non sia ancora stato rilasciato, GPT-4 dovrebbe beneficiare di notevoli progressi che renderanno questi potenti modelli linguistici ancora più versatili.