Dopo il rilascio di OpenAI GPT-3 nel giugno 2020, è chiaro che il mondo dell’NLP (elaborazione del linguaggio naturale) sta subendo un rapido cambiamento. Le aspettative per il quarto prototipo(GPT-4) sono quindi alte e ci sono molte speculazioni e previsioni sulle possibili caratteristiche e miglioramenti. Questo post del blog riassume le ultime indiscrezioni e previsioni sui parametri del GPT-4.
Panoramica dei parametri del GPT-4: voci e previsioni
Diamo un’occhiata ad alcuni fatti e cifre per capire cosa dobbiamo aspettarci dalla GPT-4. Uno degli indicatori più importanti delle potenziali capacità del GPT-4 è il numero di parametri. Un grafico del numero di parametri dei modelli di intelligenza artificiale negli ultimi cinque anni mostra una chiara linea di tendenza con una crescita esponenziale. Nel 2019, Open AI ha rilasciato il GPT-2 con 1,5 miliardi di parametri, seguito poco più di un anno dopo dal GPT-3, che conteneva un numero di parametri poco superiore a 100 volte. Ciò suggerisce che la GPT-4 potrebbe essere compresa tra 1.000 e 10.000 miliardi, forse addirittura 20.000 miliardi.
Come qualsiasi altro servizio online, ChatGPT necessita di server per il suo funzionamento. Dato l’elevato volume di traffico, tendono a sovraccaricarsi. A causa dell’elevato volume di utenti, i server non possono elaborare tutte le richieste di un utente ChatGPT. Ma cosa puoi fare in caso di un simile messaggio di errore?
Tuttavia, ci sono due voci che circolano riguardo al numero di parametri del GPT-4. Una voce dice che il GPT-4 non è molto più grande del GPT-3, l’altra che ha 100 trilioni di parametri. È difficile dire quale voce sia vera, ma in base alla linea di tendenza, il GPT-4 dovrebbe essere da qualche parte sopra il trilione.
I parametri del GPT-4 sono stati oggetto di rumors e previsioni - Cosa considerare?
OpenAI ha lavorato sul GPT-4 negli ultimi anni e ha continuato a raccogliere dati con il rilascio di ChatGPT, quindi è possibile che abbia saltato una generazione e si stia avvicinando a un aumento di 1000 volte dei parametri.
Un altro fattore da considerare è il numero ridotto di parametri. Il cervello umano è incredibilmente poco popolato e la maggior parte delle connessioni sono locali. La stessa parsimonia viene applicata ai modelli di intelligenza artificiale ed è possibile che il GPT-4 sia un modello rado con connessioni prevalentemente locali.
Quindi, è importante notare che tutte queste informazioni si basano su voci e previsioni e che non c’è alcuna conferma ufficiale da parte di OpenAI sulle capacità del GPT-4. Tuttavia, in base alla linea di tendenza e ai progressi della tecnologia AI, è lecito affermare che il GPT-4 sarà un miglioramento significativo rispetto al suo predecessore. Dovremo aspettare di vedere cosa OpenAI rivelerà ufficialmente sul GPT-4, ma fino ad allora possiamo fare delle ipotesi sulle sue potenziali capacità.
Cosa significano le previsioni dei parametri GPT-4?
Cosa significa questo per la GPT-4? Se dovessimo prendere per vere le previsioni e le indiscrezioni sui parametri del GPT-4, allora il risultato per il GPT-4 sarebbe il seguente:
- Se ha davvero un numero di parametri pari a 100.000 miliardi, è probabile che si tratti di un modello rado. In questo modo sarebbe molto più veloce e richiederebbe meno memoria, poiché i tensori sarebbero molto più piccoli. Questo aiuterebbe anche la scalabilità, dato che un salto da 175 miliardi di parametri a 100 trilioni di parametri non sarebbe scalabile senza l’uso di reti sparse.
- Un’altra limitazione da considerare è quella dei requisiti di memoria per il GPT-4. Attualmente GPT-3 richiede 700 gigabyte di V-RAM e se GPT-4 avesse un numero di parametri mille volte superiore, richiederebbe 700 terabyte di V-RAM. Questo sarebbe un investimento significativo per OpenAI e probabilmente richiederebbe l’uso di reti sparse per ridurre la quantità di memoria necessaria.
- È anche possibile che la GPT-4 non sia molto più grande della GPT-3 e che sia nell’ordine di 1 o 10 trilioni di parametri. In questo caso, sarebbe comunque utile l’uso di reti rade. Questo potrebbe anche spiegare perché il GPT-4 ha richiesto due anni o più di sviluppo, in quanto potrebbe aver richiesto il passaggio da reti dense a reti rade e lo sviluppo di nuovi algoritmi di addestramento.
- L’uso di reti rade potrebbe anche portare a un cambiamento nell’architettura, simile a quella di Google Switch, che attiva solo ciò che è necessario. Questo potrebbe significare che il GPT-4 ha un’architettura neuromorfa, in cui solo alcune parti della rete vengono attivate quando necessario. Questo è paragonabile al modo in cui funziona il cervello umano, dove solo alcune regioni si accendono quando si eseguono determinati compiti.
In conclusione, anche se possiamo solo ipotizzare le capacità e l’architettura del GPT-4, è probabile che si tratti di un modello rado con un numero di parametri compreso tra 1 trilione e 10 trilioni. L’utilizzo di maglie rade risolverebbe il problema della scalatura e ridurrebbe la quantità di memoria richiesta.
GPT-4 vs. GPT-3
Ci sono diversi pareri di esperti su cosa aspettarsi dalla GPT-4 rispetto alla GPT-3. Ad esempio, il Dr. Jochen Kopp, professore di intelligenza artificiale presso l’Università di Treviri, afferma: “Il GPT-4 è adatto a casi d’uso che richiedono una forte elaborazione e comprensione del linguaggio”. Questo è un indice della capacità del GPT-4 di risolvere molti compiti con grande precisione.
Un’altra caratteristica positiva del GPT-4 è la sua capacità di elaborare insiemi di dati in modo più efficiente rispetto al suo predecessore e quindi di risolvere compiti più complessi. Questo significa anche che con GPT-4 è possibile elaborare set di dati più grandi rispetto a GPT-3 e quindi ottenere risultati migliori.
Nel complesso, quindi, si può affermare che il nuovo parametro GPT-4 compie grandi progressi rispetto al suo predecessore e ha quindi un’applicazione versatile in futuro. Tuttavia, se sia migliore o meno del suo predecessore resta da vedere e dipende dall’applicazione. Dovremo aspettare e osservare l’evoluzione dell’apprendimento automatico per scoprire quale parametro porterà il maggior successo alla fine!
neuroflash come esempio per le applicazioni GPT
neuroflash è un cosiddetto generatore di testo GPT-3 e combina molte applicazioni come la creazione di contenuti, la chat AI, la risposta alle domande e molto altro ancora. In questo modo neuroflash consente i suoi utenti di far creare vari testi e documenti sulla base di un breve briefing. Con oltre 100 tipi di testo diversi, l’intelligenza artificiale di neuroflash può generare testi per qualsiasi scopo. Ad esempio, se vuoi creare una descrizione di un prodotto con neuroflash, devi solo descrivere brevemente il tuo prodotto all’intelligenza artificiale e il generatore farà il resto:
Neuroflash può anche aiutare a svolgere attività più creative. Se vuoi scrivere una storia, ad esempio, questo è possibile anche con il generatore di testo GPT-3:
Infine, puoi anche utilizzare neuroflash come alternativa a ChatGPT e comunicare direttamente con la nostra AI. Ti mostriamo in un breve video come funziona:
Inoltre, neuroflash può essere utilizzato per generare molto più che semplici testi. Altre funzioni, come l’analisi SEO per i testi scritti e il generatore di immagini AI, offrono un ulteriore valore aggiunto.
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Conclusione
In sintesi, il GPT-4 e altri modelli linguistici di grandi dimensioni hanno il potenziale per rivoluzionare il campo dell’IA. OpenAI non ha ancora confermato come saranno esattamente i parametri del GPT-4, quindi possiamo solo fare delle ipotesi. In questo contesto, le indiscrezioni e le previsioni sono argomenti interessanti, ma bisogna fare attenzione quando ci si affida ad esse. Devi avere una mentalità critica e raccogliere informazioni da più fonti prima di giungere a una conclusione.
