GPT-3 vs. GPT-4: un confronto dettagliato di HIX.AI

Il lancio di GPT-4 da parte di OpenAI segna una pietra miliare significativa nell'evoluzione della serie Generative Pre-trained Transformer (GPT), mostrando notevoli progressi rispetto all'acclamato GPT-3. GPT-3, noto per aver potenziato l'acclamato ChatGPT con le sue capacità di generazione di testo quasi umane, ha stabilito un punto di riferimento elevato nei modelli di conversazione basati sull'intelligenza artificiale.

Nonostante l’elevato livello fissato da GPT-3, è emerso GPT-4, promettendo miglioramenti che ampliano i confini di ciò che l’intelligenza artificiale può ottenere nell’elaborazione del linguaggio naturale. La competizione tra GPT-3 e GPT-4 evidenzia il loro status di risultati rivoluzionari nel campo dell’intelligenza artificiale generativa.

Questo confronto mira a far luce sulle distinzioni tra GPT-4 e GPT-3, offrendo approfondimenti sui miglioramenti e su ciò che gli utenti possono aspettarsi dalla versione più recente.

Cosa sono GPT-3 e GPT-4?

GPT sta per Generative Pre-trained Transformers, un tipo di programma per computer avanzato che svolge un ruolo importante nello sviluppo dell'intelligenza artificiale moderna. Questi programmi, che costituiscono la spina dorsale di strumenti come ChatGPT, sono bravi a comprendere contesti umani e ad avere conversazioni. Possono cogliere i modi sottili in cui gli esseri umani usano il linguaggio e quindi utilizzare questa comprensione per rispondere agli utenti in un modo che sembra abbastanza naturale.

Questi programmi apprendono da un enorme pool di informazioni, comprese cose da Internet e libri, prima che siano rese disponibili per l'uso. Questo apprendimento li aiuta a riconoscere meglio il contesto, il tono delle conversazioni e il significato delle parole.

Gli ultimi grandi passi avanti in questa tecnologia sono GPT-3 e GPT-4. OpenAI, il gruppo di ricerca dietro questi modelli, si è impegnato a migliorare i propri modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) da quando ha introdotto per la prima volta GPT nel 2018.

Allora, GPT-1 era piuttosto semplice nel rispondere a domande e condividere informazioni. Ma in soli cinque anni le cose sono migliorate molto.

GPT-3, uscito nel 2020, è stato un aggiornamento importante rispetto a quello precedente, GPT-2. È molto più grande, con 175 miliardi di parametri, che sono come impostazioni che i creatori modificano per rendere il modello più intelligente con nuove informazioni.

Per darti un'idea di quanto sia grande, prima che arrivasse GPT-3, il modello più grande era Turing NLG di Microsoft, con solo 10 miliardi di parametri.

Alcune delle novità interessanti che GPT-3 potrebbe fare includono la scrittura di codici informatici, l'uso del linguaggio in modi più complessi e raffinati e persino la creazione di arte con l'intelligenza artificiale. La sua abilità nel generare risposte che suonano molto umane e la sua comprensione del contesto hanno reso ChatGPT estremamente popolare da un giorno all'altro.

Allora, qual è il problema con GPT-4? Rilasciata nel 2023, quest'ultima versione si basa su ciò che GPT-3 potrebbe fare ma risolve anche alcuni dei suoi difetti.

Una delle caratteristiche più straordinarie di GPT-4 è la sua capacità di guardare un'immagine e rispondere come se quell'immagine fosse un messaggio scritto. Questa funzionalità è offerta appositamente agli utenti ChatGPT Plus ma può essere utilizzata gratuitamente con Microsoft Bing Chat.

Cosa sono i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM)?

Nella sua forma più semplice, un large Language Model (LLM) è un tipo sofisticato di programma per computer progettato per indovinare la parola successiva in una serie di parole. Lo fa esaminando gli input del linguaggio naturale, fondamentalmente il modo in cui gli esseri umani parlano o scrivono. Questi modelli seguono una lunga formazione con un'enorme quantità di contenuti scritti, inclusi libri, articoli, contenuti di siti Web, aggiornamenti sui social media, messaggi di testo e altro ancora.

Setacciano tutte queste informazioni per capire come le parole vengono messe insieme nelle frasi e per apprendere gli schemi di come comunichiamo. Questa conoscenza consente loro di prevedere cosa potrebbe accadere dopo in una frase, ovvero il modo in cui i chatbot interattivi come ChatGPT e altri strumenti basati sull'intelligenza artificiale possono "parlarci".

Tuttavia, creare e addestrare questi modelli non è semplice né economico. Richiede enormi server farm, che sono essenzialmente raccolte di computer potenti, per elaborare tutti i dati di testo e imparare da essi. Questi server agiscono come cervelli giganti, facendo ipotesi plausibili su quali parole potrebbero venire dopo in base agli schemi che hanno visto nei dati.

Ma c'è un problema: gli sviluppatori devono stare attenti al tipo di contenuto che utilizzano per addestrare questi modelli. Se i dati di formazione sono distorti, errati o incompleti, il LLM finirà per commettere errori o generare risposte non eccezionali, riflettendo gli stessi difetti.

OpenAI: una panoramica

OpenAI è stata fondata nel 2015 a San Francisco da un gruppo di leader tecnologici, tra cui il miliardario CEO di SpaceX e Tesla, Elon Musk, insieme a Peter Thiel e Reid Hoffman, e l'attuale CEO di OpenAI, Sam Altman, tra gli altri. Nata come organizzazione senza fini di lucro, la sua missione principale era quella di promuovere l'intelligenza generale artificiale (AGI) in modo etico e trasparente e in grado di prevenire la monopolizzazione da parte di grandi aziende tecnologiche come Google o Apple.

Con l’impegno a sviluppare l’intelligenza artificiale per il bene pubblico, OpenAI ha rapidamente attirato ingenti investimenti dalla Silicon Valley, compresi Infosys e Amazon Web Services. Questo supporto è stato fondamentale per i suoi primi progetti e la ricerca sull’intelligenza artificiale etica.

Le esigenze finanziarie della ricerca e dello sviluppo dell’intelligenza artificiale hanno presto reso il modello senza scopo di lucro insostenibile per OpenAI. Nel 2019, l'organizzazione è passata a un modello a scopo di lucro sotto la guida di Sam Altman. È seguita un’importante partnership da 1 miliardo di dollari con Microsoft, che ha consentito ad alcune delle innovazioni di OpenAI di essere commercializzate e concesse in licenza dal colosso della tecnologia.

Nonostante il passaggio a una struttura a scopo di lucro, OpenAI ha implementato un sistema di profitto limitato. Questo approccio unico limita i rendimenti degli investitori a 100 volte il loro investimento, con l'obiettivo di bilanciare il profitto con la missione dell'azienda di avere un impatto positivo sull'umanità.

OpenAI è stato ampiamente riconosciuto nel novembre 2022 con il rilascio di ChatGPT, un chatbot che offriva interazioni simili a quelle umane, un'ampia base di conoscenza e capacità creative che stabilivano un nuovo standard per i chatbot AI. Il successo di ChatGPT ha stimolato una corsa competitiva tra le aziende tecnologiche globali per sviluppare strumenti simili o superiori, come quelli di HIX.AIHIX Chat.

Dal lancio del suo primo modello di intelligenza artificiale generativa, GPT-1, nel 2018, OpenAI è rimasta all'avanguardia nella tecnologia dell'intelligenza artificiale, spingendo continuamente i confini di ciò che gli strumenti di intelligenza artificiale generativa possono ottenere.

Esplorare la storia dello sviluppo

Nel febbraio 2018, OpenAI ha introdotto al mondo il modello GPT, a partire da GPT-1. Questo modello era un grosso problema perché aveva 117 milioni di parametri e per lo più gli veniva insegnato da solo a capire quale parola veniva dopo in una frase senza che gli fosse detto esattamente cosa fare.

Anche se era solo l'inizio, GPT-1 era piuttosto impressionante perché riusciva a creare frasi e persino interi paragrafi da solo.

Poi, nel 2019, OpenAI ha migliorato ulteriormente le cose con GPT-2. Questo modello aggiornato aveva 1,5 miliardi di parametri, rendendolo più intelligente e in grado di fornire risposte più dettagliate e più lunghe. È stato un passo avanti nel far parlare la macchina più come una persona, anche se non ci sono stati molti altri grandi cambiamenti rispetto alla prima versione.

Sia GPT-1 che GPT-2 erano fantastici, ma avevano i loro limiti, soprattutto in ciò che sapevano e nel modo in cui imparavano. Tutto è cambiato con GPT-3 nel 2020.

GPT-3 è stato un punto di svolta con molti più parametri rispetto a GPT-2. È stato il primo modello a scrivere un testo che potesse quasi passare per qualcosa che avrebbe scritto un essere umano. Ha imparato da un’enorme quantità di materiale scritto, facendo un grande passo avanti per i chatbot e per la comprensione del linguaggio.

L'eccitazione non si è fermata qui. Nel novembre 2022, OpenAI ha rilasciato GPT-3.5, la versione su cui si basa ChatGPT. Ha colto il mondo di sorpresa, mostrando cosa potevano fare i moderni chatbot e la scrittura basata sull’intelligenza artificiale.

GPT-3.5 ha fatto parlare tutti del lavoro di OpenAI per rendere l'intelligenza artificiale più intelligente. Potrebbe scrivere storie, e-mail, poesie, sceneggiature, canzoni e molto altro ancora, sorprendendo persone ovunque, non solo esperti di tecnologia.

Sam Altman, il capo di OpenAI, ha affermato che, per quanto interessanti fossero GPT-3 e GPT-3.5, erano solo l'inizio di ciò che è possibile fare con l'intelligenza artificiale e l'apprendimento delle lingue.

Fedele alla sua parola, nel marzo 2023 OpenAI ha lanciato GPT-4. Questa nuova versione prometteva di essere ancora più fantasiosa e utile, concentrandosi nel fornire risposte più sicure e dettagliate.

Con l’incredibile cifra di 1,76 trilioni di parametri e un database di apprendimento ancora più grande, GPT-4 è migliorato nel risolvere i problemi e poteva scrivere testi più lunghi che nel complesso avevano più senso.

Consentendo a tutti di utilizzare questi modelli, OpenAI potrebbe trovare e risolvere rapidamente eventuali problemi, aiutandoli a migliorare sempre di più nel creare un’intelligenza artificiale in grado di fare ogni sorta di cose in diversi campi.

Le differenze chiave tra GPT-3 e GPT-4 di OpenAI

GPT-4 sovrasta GPT-3 con i suoi sbalorditivi 100 trilioni di parametri, facendo impallidire i 175 miliardi di GPT-3. Questo enorme aumento significa che GPT-4 può comprendere ed elaborare il linguaggio con incredibile velocità e precisione, rappresentando un progresso significativo nelle capacità di intelligenza artificiale. Questa spinta consente conversazioni più complesse e sfumate, rendendo le interazioni più naturali e umane.

Il limite dei token ha visto un massiccio aggiornamento in GPT-4, ora a 32.000 rispetto al limite di GPT-3. Ciò consente di elaborare parti di testo molto più lunghe in una sola volta, consentendo discussioni più dettagliate e complete. Gli utenti possono ora inserire più informazioni, consentendo risposte più ricche e più consapevoli del contesto da parte dell’intelligenza artificiale.

L'addestramento di GPT-4 su un set di dati molto più ampio ne ha ampliato la comprensione, esponendolo a una più ampia varietà di usi e contesti linguistici. Questa esposizione significa che GPT-4 può fornire una consulenza finanziaria più accurata, sviluppare strategie di investimento più intelligenti e mantenere un livello più elevato di correttezza fattuale, rendendolo uno strumento prezioso per i professionisti in molti campi.

L'affidabilità di GPT-4 segna un miglioramento significativo, offrendo contenuti di cui gli utenti possono fidarsi per essere accurati e meno soggetti a errori. Questa affidabilità è fondamentale per le applicazioni in cui la precisione è fondamentale, riducendo il rischio di disinformazione e aumentando la fiducia degli utenti nei contenuti generati dall’intelligenza artificiale.

Con GPT-4, gli utenti ottengono un controllo senza precedenti sul tono, sullo stile e sulla consegna del testo generato. A differenza di GPT-3, che ha richiesto un’ampia riqualificazione per modificare lo stile di output, GPT-4 può facilmente adattarsi a diverse esigenze di scrittura, dalla comunicazione aziendale formale ai post casuali sui social media, rendendolo versatile in vari scenari di creazione di contenuti.

La capacità di GPT-4 di personalizzare la messaggistica in base a fattori demografici come età, comportamento e posizione consente comunicazioni altamente personalizzate. Questa adattabilità significa che le aziende possono interagire con il proprio pubblico in modo più efficace, creando messaggi che risuonano bene con gruppi diversi e migliorando le strategie di marketing e le interazioni con i clienti.

Le competenze linguistiche migliorate e il pensiero critico in GPT-4 consentono di affrontare problemi complessi, dalle sfide del branding alla valutazione del rischio. Le sue prestazioni impressionanti negli esami professionali e accademici dimostrano la sua capacità di comprendere e generare contenuti di alto livello, colmando il divario tra l'intelligenza artificiale e la risoluzione dei problemi di tipo umano.

Le capacità multilingue di GPT-4 superano quelle di GPT-3.5 e di altri modelli, dimostrando prestazioni superiori in 24 lingue su 26. Ciò rende GPT-4 uno strumento prezioso per applicazioni globali, abbattendo le barriere linguistiche e facilitando la comunicazione attraverso diversi paesaggi linguistici.

L'introduzione delle funzionalità di riconoscimento delle immagini in GPT-4 rappresenta un punto di svolta, poiché consente agli utenti di inserire sia testo che immagini. Questa funzionalità apre nuove possibilità per la creazione e l’analisi dei contenuti, in particolare per le industrie che fanno affidamento sui media visivi, fornendo un approccio più integrato alla generazione di contenuti.

Mentre GPT-3 rimane liberamente accessibile per uso sperimentale, GPT-4 introduce un modello di prezzo, che riflette le sue caratteristiche e capacità avanzate. A partire da $ 0,03 per 1.000 token o disponibile tramite un abbonamento ChatGPT Plus a $ 20 al mese, GPT-4 offre un valore significativo per coloro che necessitano di strumenti AI all'avanguardia per i propri progetti o attività, giustificando il suo costo con le sue capacità avanzate e versatilità.

In che modo gli utenti possono trarre vantaggio dall'avanzato GPT-4?

GPT-4 si preannuncia come un punto di svolta in numerosi campi, offrendo vantaggi significativi ad aziende, lavoratori indipendenti, esperti e studenti. Quest’ultima versione della serie GPT può rivoluzionare il modo in cui lavoriamo, apprendiamo e interagiamo, migliorando la produttività e semplificando le operazioni in modi prima inimmaginabili. La sua capacità di comprendere e generare testo simile a quello umano apre nuove strade all'innovazione e all'efficienza.

Per le aziende interessate alla sicurezza informatica, GPT-4 rappresenta un potente alleato. Può monitorare da vicino le attività digitali, identificare l’accesso non autorizzato ai dati sensibili e individuare le minacce informatiche emergenti. Questa capacità non solo rafforza le misure di sicurezza, ma rafforza anche la fiducia dei consumatori, in particolare nei settori che gestiscono informazioni personali critiche come la finanza e i servizi di sicurezza.

L’analisi avanzata del modello può ridurre significativamente il rischio di frode finanziaria rilevando tempestivamente attività sospette. Tenendo d'occhio comportamenti di acquisto insoliti e attività non autorizzate sugli account, GPT-4 avvisa le organizzazioni di potenziali frodi, aiutandole a mitigare i rischi prima che si intensifichino, salvaguardando così le loro risorse e la loro reputazione.

Nell’ambito delle vendite e della gestione dell’inventario, le capacità predittive di GPT-4 possono prevedere la domanda di prodotti con notevole precisione. Analizzando il comportamento dei consumatori e i dati storici sulle vendite, consente alle aziende di ottimizzare i livelli di inventario, perfezionare le strategie di prezzo e indirizzare i propri sforzi di marketing in modo più efficace, garantendo di rimanere un passo avanti rispetto alle richieste del mercato.

L’istruzione è un altro settore pronto per la trasformazione attraverso GPT-4. Adattare le esperienze di apprendimento alle esigenze dei singoli studenti diventa una realtà con questa tecnologia. Elaborando i dati sulle prestazioni e sulle preferenze degli studenti, GPT-4 può personalizzare i piani delle lezioni, rendendo l'istruzione più coinvolgente ed efficace per gli studenti di tutto lo spettro.

Le esperienze di acquisto online possono essere notevolmente migliorate dalla capacità di GPT-4 di personalizzare i consigli in base alla cronologia di navigazione dell'utente, agli acquisti passati e alle preferenze. Ciò non solo aumenta le vendite per i rivenditori, ma migliora anche significativamente l’esperienza di acquisto per i consumatori, rendendola più fluida e adattata ai gusti individuali.

Nel settore sanitario, il potenziale di GPT-4 di analizzare cartelle cliniche e immagini cliniche per suggerire diagnosi e piani di trattamento è rivoluzionario. Questa capacità potrebbe rivoluzionare la cura dei pazienti, in particolare nelle aree scarsamente servite, supportando i professionisti medici con informazioni fruibili, migliorando così i risultati sanitari.

La produzione e la logistica possono trarre vantaggio dalle funzionalità di manutenzione predittiva di GPT-4. Analizzando i dati provenienti dai sensori delle apparecchiature, anticipa quando i macchinari potrebbero guastarsi, consentendo interventi tempestivi che prevengono costosi tempi di inattività e migliorano l’efficienza operativa.

Gli esperti di marketing e i creatori di contenuti possono attingere alla vasta base di conoscenze e alle competenze linguistiche di GPT-4 per creare materiali di marketing accattivanti, post sui social media e contenuti accattivanti. La sua capacità di generare testo che risuoni con i lettori umani può amplificare in modo significativo la voce e la portata di un marchio.

Le industrie creative, tra cui giornalismo, intrattenimento e arte, trarranno vantaggio dalla capacità di GPT-4 di generazione di idee, offerta di prospettive e analisi delle tendenze. Questo strumento può arricchire i processi creativi, fornendo nuovi input e intuizioni che alimentano l’innovazione senza soppiantare la creatività umana.

Nonostante i punti di forza di GPT-3 e GPT-3.5, GPT-4 introduce notevoli miglioramenti in termini di prestazioni, comprensione e applicabilità. L'elaborazione linguistica migliorata, le capacità di analisi dei dati e una maggiore precisione lo rendono una risorsa inestimabile in una gamma più ampia di attività, consolidando il suo ruolo come strumento fondamentale nelle moderne pratiche professionali e commerciali.

Confronto tra i limiti di GPT-3 e GPT-4

Nonostante le loro impressionanti capacità, GPT-3 e GPT-4 presentano una serie di sfide. Ad esempio, entrambi i modelli sono dotati di misure di sicurezza per prevenire la generazione di contenuti dannosi. Sebbene queste garanzie siano cruciali, a volte limitano la capacità dei modelli di rispondere a domande legittime.

Questo vincolo vale per entrambe le versioni, evidenziando un inconveniente comune. Inoltre, né GPT-3 né GPT-4 possono offrire aggiornamenti o informazioni in tempo reale, una funzionalità fornita da altri generatori di testo AI.

Quando si esamina il supporto multilingue, sia GPT-3.5 che GPT-4 devono affrontare limitazioni. La loro capacità di offrire servizi in lingue diverse dall'inglese, inclusa l'accuratezza della traduzione e la gamma di lingue supportate, rimane un lavoro in corso. Ciò rappresenta un ostacolo significativo per l’applicabilità globale.

Sebbene GPT-4 abbia fatto un balzo in avanti incorporando input di immagini nelle sue funzionalità, non è ancora in grado di elaborare istruzioni audio o video. Questa è un'area di potenziale crescita per le versioni future, come l'atteso GPT-5, ma rimane una limitazione nelle attuali iterazioni.

Esplorare alternative a ChatGPT basate su modelli GPT

Sebbene ChatGPT sia un'applicazione di spicco dei modelli GPT di OpenAI, non è l'unica ondata di creazione di strumenti nel mondo tecnologico. Le tecnologie concorrenti sfruttano anche GPT-3 e GPT-4, offrendo funzionalità uniche che a volte superano le funzionalità di ChatGPT, nonostante la sua popolarità e l'ampio utilizzo.

Tra questi spicca HIX.AI HIX Chat, che utilizza sia GPT-3.5 che GPT-4. Questo versatile chatbot è progettato per migliorare l'interazione dell'utente attraverso risposte accurate e simili a quelle umane, favorendo conversazioni coinvolgenti e significative. Il suo vantaggio rispetto a ChatGPT e piattaforme simili risiede nel suo accesso diretto a Internet, che gli consente di recuperare e trasmettere informazioni istantaneamente, fornendo così risposte aggiornate e illimitate.

Le funzionalità di HIX Chat si estendono ulteriormente, inclusa la capacità di analizzare documenti PDF per rispondere a domande, riassumere i video di YouTube con un semplice collegamento e generare conversazioni sensibili al contesto dal contenuto della pagina Web. Disponibile come applicazione Web e estensione del browser compatibile con Google Chrome e Microsoft Edge, HIX Chat rappresenta un progresso significativo nella tecnologia chatbot.

Anche altri chatbot degni di nota come YouChat, Microsoft Bing Chat e Perplexity Ask dimostrano il potenziale di GPT-3 e GPT-4. Questi strumenti offrono funzionalità che possono competere o addirittura superare quelle di ChatGPT, mostrando le diverse applicazioni e i punti di forza dei modelli basati su GPT nel migliorare la comunicazione digitale e il recupero delle informazioni.

Guardando al futuro: lo sviluppo dei futuri modelli GPT

Poiché OpenAI concentra i suoi sforzi sul tanto atteso sviluppo di GPT-5, è importante notare che questo progetto è ancora nella sua fase iniziale e non è ancora entrato nella fase di formazione. Il processo che ha portato al suo rilascio, comprese le sessioni di formazione, le fasi di test e l'implementazione dei necessari protocolli di sicurezza, significa che il debutto di GPT-5 al grande pubblico è all'orizzonte, ma potrebbe richiedere del tempo.

La possibilità di incorporare input video e audio nei futuri modelli GPT è uno sviluppo entusiasmante menzionato da Sam Altman di OpenAI. Questo progresso richiederebbe l’uso di diversi materiali formativi, tra cui la codifica web e i contenuti multimediali, segnando un salto significativo nelle capacità dei Large Language Models (LLM). L’introduzione di tali funzionalità amplierebbe notevolmente la versatilità e l’applicabilità di questi modelli, consentendo loro di comprendere ed elaborare una gamma più ampia di input oltre il testo tradizionale.

Prevedere l’intera gamma di capacità per le future iterazioni del GPT è impegnativo, data la natura sperimentale dell’intelligenza artificiale generale. Il campo è dinamico e soggetto a scoperte improvvise, il che rende difficile anticipare le direzioni esatte che potrebbero prendere gli sviluppi futuri. Tuttavia, il potenziale per funzionalità nuove e impreviste è vasto, suggerendo che i modelli futuri potrebbero adattarsi e imparare da uno spettro ancora più ampio di dati e scenari.

Considerazioni conclusive sull'evoluzione di GPT

È innegabile che lo sviluppo di GPT-3 e GPT-4 abbia trasformato in modo significativo la nostra comprensione e utilizzo dell'intelligenza artificiale generale, consolidando il ruolo dell'IA nel futuro tessuto della società.

Questi modelli hanno portato all’emergere di piattaforme di intelligenza artificiale complete come HIX.AI, che funge da hub versatile per l'assistenza alla scrittura basata sull'intelligenza artificiale, soddisfacendo un'ampia gamma di esigenze degli utenti con il supporto di GPT-3.5 e GPT-4.

I rapidi progressi compiuti tra i rilasci di questi due modelli, nonostante il breve lasso di tempo, evidenziano i notevoli passi avanti compiuti da OpenAI e HIX.AI nel far progredire la tecnologia AI. Questo progresso alimenta l’attesa per ciò che GPT-5 e i modelli successivi porteranno, promettendo di rivoluzionare ulteriormente il modo in cui interagiamo con l’intelligenza artificiale nella nostra vita quotidiana e nelle attività professionali, portando l’innovazione e la collaborazione a nuovi livelli.