L’enigma del GPT-4 di OpenAI: prestazioni insufficienti e il potenziale per una revisione radicale

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L’enigma del GPT-4 di OpenAI: prestazioni insufficienti e il potenziale per una revisione radicale

L’industria tecnologica è stata scossa dai sussurri della diminuzione dell’efficienza del GPT-4 di OpenAI, precedentemente salutato come il modello di intelligenza artificiale più potente al mondo. L’apparente calo delle prestazioni del sistema ha suscitato speculazioni su una significativa riprogettazione del sistema.

Gli utenti evidenziano le prestazioni scadenti di GPT-4

Negli ultimi tempi, un numero crescente di utenti GPT-4 ha espresso preoccupazione per le prestazioni indebolite del modello. Questo modello di intelligenza artificiale ad alta tecnologia, un tempo rinomato per le sue eccezionali capacità di ragionamento, viene ora etichettato come “più pigro” e “più stupido”. Le frustrazioni degli utenti vanno da incoerenze logiche, aumento dei tassi di errore, perdita di consapevolezza del contesto, difficoltà nel seguire le istruzioni.

Un programmatore che utilizza GPT-4 per le attività di codifica ha espresso il suo disappunto: “È come passare da una Ferrari a un vecchio pick-up decrepito. Metto in dubbio il rapporto qualità-prezzo”.

Figure importanti nel mondo della tecnologia, come Peter Yang di Roblox, hanno fatto eco a questi sentimenti, notando un calo della qualità dell’output del modello nonostante le risposte più rapide. Preoccupazioni simili sono state espresse sul forum degli sviluppatori di OpenAI e sulle piattaforme dei social media.

Il passaggio da stellare a scadente

All’inizio dell’anno, il lancio di GPT-4 era atteso con impazienza, a seguito delle impressionanti prestazioni di ChatGPT di OpenAI, alimentato da GPT-3 e GPT-3.5. Il GPT-4 multimodale, in grado di comprendere input di immagini e testo, è diventato rapidamente il modello di intelligenza artificiale preferito dagli appassionati di tecnologia e dagli sviluppatori.

Tuttavia, l’elevato prezzo associato all’utilizzo di GPT-4 è stato uno shock per molti. Sharon Zhou, CEO di Lamini, ha sottolineato il compromesso: il modello era lento ma estremamente preciso.

Un cambiamento epocale: miscela di esperti (MOE)

La diminuzione delle prestazioni di GPT-4 nelle ultime settimane ha portato a speculazioni su un’importante revisione. Gli esperti del settore, tra cui Zhou, suggeriscono che OpenAI potrebbe passare a diversi modelli GPT-4 più piccoli e meno costosi attraverso un approccio noto come Mixture of Experts (MOE).

In questa configurazione, i modelli più piccoli vengono addestrati ciascuno su attività o aree tematiche specifiche. Ad esempio, potrebbe esserci un GPT-4 specializzato in fisica e un altro in biologia. Quando viene posta una domanda al sistema GPT-4, la domanda verrebbe indirizzata al modello esperto pertinente, garantendo risposte più precise.

Zhou ha paragonato questo potenziale cambiamento al paradosso filosofico, la “nave di Teseo”. Come con una nave che ha avuto tutte le sue parti sostituite nel tempo, sorge la domanda: GPT-4 rimane lo stesso sistema o diventa completamente nuovo se viene segmentato in modelli più piccoli?

Silenzio da OpenAI

Alla ricerca di commenti, OpenAI, parzialmente di proprietà di Microsoft, ha mantenuto il silenzio. Tuttavia, gli esperti di intelligenza artificiale si sono rivolti a Twitter, condividendo le loro intuizioni sulle modifiche ipotizzate all’architettura di GPT-4.

Il passaggio all’approccio MOE potrebbe avere due vantaggi tecnici principali: risposte di qualità superiore e risultati più economici e più rapidi. Tuttavia, come ha sottolineato il CEO di AI Oren Etzioni, potrebbe esserci un compromesso tra costo e qualità.

Nel contesto di GPT-4, prove aneddotiche suggeriscono che OpenAI potrebbe dare la priorità alla riduzione dei costi rispetto alla qualità dell’output. Tuttavia, Etzioni ha sottolineato che la valutazione di questi modelli è impegnativa a causa della natura soggettiva della definizione di una “risposta migliore”.

OpenAI aveva precedentemente discusso l’approccio MOE in un documento di ricerca del 2022 co-autore di Greg Brockman, presidente dell’azienda. Il documento ha approfondito la capacità del modello di selezionare l'”esperto” appropriato o un insieme di pesi per diversi input, portando a calcoli e competenze più specializzati.

Fonti :

  1. Blog ufficiale di OpenAI: Blog OpenAI
  2. Profilo LinkedIn di Peter Yang: LinkedIn di Pietro Yang
  3. Sito ufficiale di Lamini: Sito ufficiale di Lamini
  4. Blog sull’intelligenza artificiale di Microsoft: Blog sull’intelligenza artificiale di Microsoft
  5. Documento di ricerca di OpenAI del 2022 su Mixture of Experts: Pubblicazioni di ricerca OpenAI

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Quentin Reed

Incontra Quentin Reed, un appassionato di computer proveniente da Karachi, Sindh, Pakistan. Con una solida base in informatica dalla sua formazione, Quentin ha approfondito il mondo della tecnologia con grande passione. In qualità di Software Test Analyst dal 2018 al 2020, ha affinato le sue capacità nel garantire la qualità e la funzionalità delle applicazioni software. Attualmente in servizio come manager presso Gaming Laptops, Quentin combina la sua esperienza nei computer con il suo amore per i giochi. Abbracciando la sua identità di fanatico del computer, continua a esplorare il panorama in continua evoluzione della tecnologia, desideroso di rimanere in prima linea nell'innovazione e di contribuire al regno digitale.