Un'analisi approfondita del modello o1 di OpenAI e delle sue capacità rivoluzionarie nel campo dell'intelligenza artificiale. Può un'intelligenza artificiale ragionare come un essere umano? Scopri come OpenAI sta ridefinendo i limiti dell'AI con il suo nuovo modello o1. Introduzione al Modello o1 di OpenAI OpenAI ha recentemente svelato il suo nuovo modello di intelligenza artificiale, denominato o1, che promette di rivoluzionare il modo in cui le AI affrontano problemi complessi. Sviluppato dalla stessa azienda che ha creato ChatGPT e GPT-4, il modello o1 rappresenta un cambiamento di paradigma significativo. A differenza dei suoi predecessori, o1 utilizza un processo di ragionamento graduale, simile a quello umano, per risolvere problemi complessi. Questo approccio innovativo è stato anticipato da Sam Altman, CEO di OpenAI, con un tweet che ha suscitato grande curiosità nella comunità tecnologica. Con il nome in codice 'Strawberry', o1 si distingue per la sua capacità di affrontare sfide che richiedono un pensiero critico e analitico, rendendolo un passo avanti rispetto ai modelli precedenti. L'introduzione di o1 segna un momento cruciale per l'intelligenza artificiale, aprendo nuove possibilità per applicazioni in vari settori. Capacità e Prestazioni di o1 Il modello o1 di OpenAI non è solo un'evoluzione, ma una vera e propria rivoluzione nelle capacità di risoluzione dei problemi. Questo modello è in grado di affrontare con successo problemi complessi in campi come la programmazione, la matematica, la fisica, la biologia e la chimica. Un esempio lampante delle sue prestazioni superiori è il confronto con GPT-4o nell' American Invitational Mathematics Examination (AIME), dove o1 ha risolto l'83% dei problemi, rispetto al 12% di GPT-4o. Questo dato impressionante dimostra la sua superiorità in termini di accuratezza e capacità di ragionamento. Sebbene o1 sia più lento e costoso rispetto ai suoi predecessori, la sua precisione lo rende uno strumento inestimabile per applicazioni che richiedono un alto grado di affidabilità. Le prestazioni di o1 non solo superano quelle dei modelli precedenti, ma aprono anche nuove strade per l'uso dell'intelligenza artificiale in settori che richiedono un pensiero critico e analitico. Tecnologia di Ragionamento e Apprendimento per Rinforzo Una delle caratteristiche distintive del modello o1 di OpenAI è l'uso dell'apprendimento per rinforzo per migliorare il suo processo di ragionamento. Questo approccio consente al modello di affinare le sue strategie attraverso un sistema di feedback continuo: riceve rinforzi positivi per risposte corrette e negativi per errori. Questo meccanismo di apprendimento permette a o1 di evolversi e migliorare costantemente, rendendolo non solo più accurato, ma anche più adattabile a diverse situazioni. L'importanza dell'apprendimento per rinforzo risiede nella sua capacità di trasformare un modello di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) in un chatbot utile e sicuro, capace di fornire risposte precise e pertinenti. Questa tecnologia rappresenta un passo avanti significativo nel campo dell'intelligenza artificiale, poiché permette di creare sistemi che non solo comprendono il linguaggio naturale, ma che possono anche ragionare e apprendere in modo autonomo. Con o1, OpenAI dimostra ancora una volta di essere all'avanguardia nella ricerca e nello sviluppo di tecnologie AI avanzate. Limitazioni e Sfide del Modello o1 Nonostante le sue straordinarie capacità, il modello o1 di OpenAI presenta alcune limitazioni che ne influenzano l'applicabilità in determinati contesti. Una delle principali sfide è la mancanza di funzionalità di ricerca web, che limita la capacità del modello di accedere a informazioni aggiornate e contestuali. Questo può essere un ostacolo significativo in scenari dove è cruciale avere accesso a dati in tempo reale . O1 non è ancora in grado di analizzare immagini e audio, restringendo il suo utilizzo a problemi che possono essere risolti esclusivamente attraverso il testo. Questa limitazione è particolarmente rilevante in settori come la diagnostica medica e la sorveglianza, dove l'analisi multimodale è essenziale. Un'altra sfida è il supporto limitato per strumenti e personalizzazione dei messaggi, che potrebbe ridurre l'efficacia del modello in applicazioni che richiedono un alto grado di adattabilità e specificità. Nonostante queste limitazioni, o1 rappresenta un significativo passo avanti nel campo dell'intelligenza artificiale, dimostrando che è possibile sviluppare modelli con capacità di ragionamento avanzate. La comunità scientifica e tecnologica è già al lavoro per superare queste sfide, e si prevede che future iterazioni del modello includeranno miglioramenti sostanziali in queste aree. La continua evoluzione di o1 evidenzia l'importanza di affrontare le limitazioni attuali per sfruttare appieno il potenziale dell'intelligenza artificiale nel risolvere problemi complessi e diversificati. Implicazioni per la Cybersecurity e la Governance Con l'introduzione del modello o1, OpenAI ha posto una forte enfasi sulla sicurezza e sulla governance, riconoscendo l'importanza di garantire che l'intelligenza artificiale operi in modo sicuro e responsabile. Le misure di sicurezza sono state rafforzate per prevenire abusi e utilizzi impropri del modello, un aspetto cruciale in un'epoca in cui le minacce informatiche sono in costante aumento. OpenAI ha collaborato con enti governativi e istituzioni accademiche per sviluppare linee guida e standard di sicurezza che assicurino un utilizzo etico e sicuro dell'AI. Questo include l'implementazione di meccanismi di controllo che monitorano e limitano le azioni del modello in tempo reale, prevenendo comportamenti dannosi o non etici. La governance interna è stata migliorata attraverso la creazione di comitati di revisione etica e la promozione di una cultura aziendale orientata alla responsabilità. Questi comitati valutano costantemente l'impatto delle tecnologie sviluppate e propongono misure correttive quando necessario. L'allineamento agli standard di sicurezza internazionali non solo protegge gli utenti, ma rafforza anche la fiducia del pubblico nei confronti delle tecnologie AI. Le implicazioni di queste misure sono significative: garantiscono che l'intelligenza artificiale possa essere utilizzata in modo sicuro in settori critici come la sanità, la finanza e la difesa, dove la sicurezza dei dati e l'affidabilità delle operazioni sono fondamentali. OpenAI dimostra così un impegno continuo verso la creazione di un ecosistema AI sicuro e ben governato, che possa beneficiare l'intera società. Futuro dell'Intelligenza Artificiale con o1 e GPT-5 Guardando al futuro, OpenAI non si ferma con il modello o1. L'azienda è già al lavoro su GPT-5, che promette di essere un'evoluzione ancora più potente e sofisticata. GPT-5 non solo sarà notevolmente più grande in termini di parametri e capacità di elaborazione, ma integrerà anche la tecnologia di ragionamento avanzato sviluppata per o1. Questa combinazione rappresenta un passo avanti significativo, poiché unisce il paradigma della scala con il nuovo paradigma del ragionamento, creando un modello che non solo comprende il linguaggio naturale, ma può anche risolvere problemi complessi con un alto grado di precisione. Le implicazioni di questa evoluzione sono vaste e promettenti. Con GPT-5, si prevede un miglioramento delle applicazioni AI in settori come la ricerca scientifica, l'educazione e la medicina, dove la capacità di ragionare e apprendere autonomamente può portare a scoperte e innovazioni significative. L'integrazione di tecnologie di ragionamento avanzato potrebbe rivoluzionare il modo in cui interagiamo con le AI, rendendole non solo strumenti di supporto, ma veri e propri partner intelligenti in grado di collaborare con gli esseri umani in modo più efficace e intuitivo. La visione di OpenAI per il futuro dell'intelligenza artificiale è ambiziosa e orientata a creare un impatto positivo su scala globale. Con lo sviluppo di GPT-5, l'azienda continua a spingere i confini della tecnologia, dimostrando che il futuro dell'AI è luminoso e pieno di potenzialità inesplorate. La combinazione di capacità di ragionamento avanzato e potenza di calcolo apre nuove frontiere, portando l'intelligenza artificiale a livelli di sofisticazione e utilità senza precedenti.

Python è indiscutibilmente il linguaggio di programmazione dominante nel campo del Machine Learning, grazie alla sua vasta gamma di librerie specializzate. In questo articolo, esploreremo in dettaglio alcune delle principali librerie di Machine Learning disponibili per gli sviluppatori Python. Tra le principali Librerie di Machine Learning abbiamo: NumPy: Potenza e Versatilità per le vostre Applicazioni ML NumPy è una libreria fondamentale per qualsiasi progetto di Machine Learning. Offre una vasta gamma di funzionalità, tra cui vettorizzazione, indicizzazione e trasmissione, che sono diventate gli standard de facto nell'elaborazione di array. Oltre a questo, NumPy fornisce funzioni matematiche complete, generatori di numeri casuali e routine di algebra lineare, rendendolo uno strumento indispensabile per la manipolazione e l'analisi dei dati. Un esempio di utilizzo di NumPy per la creazione di un vettore: >>> import numpy as np >>> a = np . array([ 2 , 3 , 4 ]) >>> a array([2, 3, 4]) >>> a . dtype dtype('int64') >>> b = np . array([ 1.2 , 3.5 , 5.1 ]) >>> b . dtype dtype('float64') Link per maggiori informazioni : https://numpy.org/ Pandas: Analisi dei Dati Semplificata Pandas è un'altra libreria essenziale per il Machine Learning. Grazie alla sua capacità di gestire dati strutturati e di alto livello, Pandas è ampiamente utilizzato per l'analisi e la manipolazione dei dati. Questa libreria consente di unire, filtrare e raccogliere dati da una varietà di fonti, compreso Excel. È un ottimo strumento per esplorare e preparare i dati prima di applicare modelli di Machine Learning. import pandas as pd # Caricamento dei dati da un file CSV data = pd.read_csv('dati.csv') # Stampare le prime righe del DataFrame print(data.head()) Link per maggiori informazioni : https://pandas.pydata.org/ Sta cercando un corso sulla DataScience? 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Ecco come generare e salvare un grafico con MatplotLib : import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # dati con cui creare il grafico t = np . arange ( 0.0 , 2.0 , 0.01 ) s = 1 + np . sin ( 2 * np . pi * t ) fig , ax = plt . subplots () ax . plot ( t , s ) ax . set (xlabel = 'time (s)' , ylabel = 'voltage (mV)' , title = 'About as simple as it gets, folks' ) ax . grid () fig . savefig ( "test.png" ) plt . show () Link per maggiori informazioni : https://matplotlib.org/ Scikit-learn: Semplificazione dello Sviluppo di Modelli di Machine Learning Scikit-learn è una delle librerie più utilizzate per il machine learning in Python, grazie alla sua vasta collezione di algoritmi e strumenti per la creazione, la valutazione e il tuning dei modelli di machine learning. Con Scikit-learn, è possibile utilizzare algoritmi per la classificazione, la regressione, il clustering e altro ancora, con una sintassi coerente e intuitiva. Questa libreria offre anche funzionalità per la validazione incrociata, la selezione delle caratteristiche e la gestione dei dati mancanti, semplificando il processo di sviluppo di modelli di machine learning complessi. Ecco un esempio di come utilizzare Scikit-learn per addestrare un semplice modello di regressione lineare: from sklearn.linear_model import LinearRegression import numpy as np # Dati per il modello X = np.array([[1], [2], [3], [4]]) y = np.array([2, 4, 6, 8]) # Creazione e addestramento del modello model = LinearRegression() model.fit(X, y) # Predizione di nuovi dati X_new = np.array([[5]]) y_pred = model.predict(X_new) print("Predizione:", y_pred) StatsModels: Analisi Statistica Avanzata con Python StatsModels è una libreria Python dedicata all'analisi statistica avanzata, fornendo una vasta gamma di modelli e strumenti per la stima, l'inferenza e la validazione dei modelli statistici. Con StatsModels, è possibile eseguire analisi di regressione, analisi della varianza, test di ipotesi e molto altro ancora. Q uesta libreria è particolarmente utile per gli utenti che desiderano esplorare e comprendere meglio i dati attraverso un'analisi statistica rigorosa. Ecco un esempio di come utilizzare StatsModels per eseguire un'analisi di regressione lineare: import statsmodels.api as sm import numpy as np # Dati per il modello X = np.array([1, 2, 3, 4]) y = np.array([2, 4, 6, 8]) # Aggiungere una costante al modello X = sm.add_constant(X) # Creazione e addestramento del modello model = sm.OLS(y, X).fit() # Stampare il riassunto del modello print(model.summary()) Link per maggiori informazioni : https://www.statsmodels.org/stable/index.html Migliori Librerie di Python per il Machine Learning: Una Guida Completa Librerie Fondamentali per il Machine Learning Nella vasta scena del machine learning in Python, alcune librerie si distinguono per la loro versatilità e potenza nell'addestramento e nell'applicazione di modelli di intelligenza artificiale. Di seguito, presentiamo una tabella riepilogativa delle migliori librerie per il machine learning, che includono sia le fondamentali discusse nell'articolo precedente, sia altre librerie di rilievo nel panorama Python. Libreria Descrizione TensorFlow TensorFlow è una delle librerie più popolari per il machine learning e l'intelligenza artificiale, sviluppata da Google. Offre una vasta gamma di strumenti per la creazione e l'addestramento di modelli. PyTorch PyTorch è un'altra libreria di machine learning molto apprezzata, particolarmente nota per la sua facilità d'uso e la flessibilità nel definire e addestrare reti neurali. Keras Keras è una libreria ad alto livello per la creazione di reti neurali, che offre un'interfaccia semplice e intuitiva per la costruzione di modelli di machine learning. Queste librerie sono ampiamente utilizzate sia dagli esperti di machine learning che dagli appassionati, grazie alla loro combinazione di potenza, flessibilità e facilità d'uso. Librerie Specializzate per Task Specifici di Machine Learning Oltre alle librerie fondamentali, esistono anche molte librerie specializzate progettate per task specifici nel campo del machine learning. Queste librerie offrono funzionalità avanzate e ottimizzate per compiti come il trattamento del linguaggio naturale, l'elaborazione delle immagini e molto altro ancora. Ecco una selezione di librerie specializzate da considerare: Libreria Descrizione NLTK NLTK è una libreria Python per il trattamento del linguaggio naturale, che offre una vasta gamma di strumenti e risorse per l'analisi e la manipolazione di testi. OpenCV OpenCV è una libreria per l'elaborazione delle immagini e la visione artificiale, che fornisce strumenti per il rilevamento, il tracciamento e l'analisi delle immagini e dei video. Gensim Gensim è una libreria per l'elaborazione del linguaggio naturale focalizzata sulle rappresentazioni vettoriali delle parole e sui modelli di topic modelling. Queste librerie specializzate sono essenziali per affrontare task specifici nel campo del machine learning, consentendo di sfruttare al meglio le loro capacità per risolvere problemi complessi. Librerie Emergenti e Innovazioni nel Machine Learning Il campo del machine learning è in continua evoluzione, con nuove librerie e tecniche che emergono regolarmente per affrontare sfide sempre più complesse. Tra le librerie emergenti e le innovazioni più recenti, spiccano alcune tendenze promettenti, come: Libreria Descrizione Fastai Fastai è una libreria per il deep learning ad alto livello, progettata per semplificare il processo di sviluppo e addestramento di reti neurali complesse, con un'enfasi sull'accessibilità e l'efficienza. Hugging Face Hugging Face è una piattaforma per il deep learning e il NLP, nota per la sua vasta raccolta di modelli pre-addestrati e strumenti per lo sviluppo di applicazioni basate su NLP. XGBoost XGBoost è una libreria di machine learning per il gradient boosting, che offre prestazioni elevate e una grande flessibilità nella modellazione dei dati strutturati. L'evoluzione delle librerie Python per il machine learning ha visto l'emergere di strumenti ancora più sofisticati e performanti. Tra le novità, PyCaret  si distingue per la sua interfaccia low-code che consente una rapida prototipazione e deployment dei modelli, rendendo il machine learning accessibile anche ai non programmatori esperti​ . LightGBM  continua a guadagnare popolarità grazie alla sua efficienza e velocità nel training, ideale per gestire grandi volumi di dati​​. Hugging Face Transformers  ha introdotto nuove funzionalità per il natural language processing, facilitando l'integrazione di modelli pre-addestrati in diverse applicazioni​ ​. Questi strumenti, insieme ai consolidati Scikit-Learn  e TensorFlow , offrono una vasta gamma di opzioni per sviluppare e implementare soluzioni di machine learning avanzate. 4o Grazie mille per la lettura, condividi l'articolo per sostenerci.

In questo tutorial, analizzeremo i migliori modelli di linguaggio di grandi dimensioni attualmente disponibili. Attraverso un'analisi sistematica, descriveremo diversi dei modelli più popolari, mettendo in evidenza le loro caratteristiche, punti di forza e debolezze . Ci concentreremo esclusivamente sui sistemi generativi basati su LLM, poiché confrontare LLM con scopi diversi non sarebbe significativo. I modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) rappresentano un'importante evoluzione nel campo dell'intelligenza artificiale e del machine learning. Questi modelli, addestrati su enormi quantità di dati testuali, sono in grado di comprendere e generare testo in modo sorprendentemente umano . Tra i più noti ci sono GPT-4, sviluppato da OpenAI, e Gemini, sviluppato da Google, ognuno con le proprie peculiarità e utilizzi specifici. L'obiettivo di questo articolo è fornire ai lettori un'idea chiara di quale modello LLM potrebbe meglio soddisfare le loro esigenze specifiche. Con una comprensione approfondita delle funzionalità e delle limitazioni di ciascun modello, sarà possibile fare una scelta informata su quale tecnologia adottare per progetti di elaborazione del linguaggio naturale, chatbot, traduzioni automatiche, e molte altre applicazioni. Cosa Sono i Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni? I Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLM) sono sistemi avanzati di intelligenza artificiale che comprendono e generano testo simile a quello umano. Questi modelli vengono addestrati su enormi quantità di dati testuali per apprendere i modelli, le strutture e le sfumature del linguaggio . Utilizzano tecniche di deep learning per processare e generare testo, in particolare varianti di reti neurali come i Transformer. Inoltre, questi modelli possiedono parametri che vanno da poche centinaia di milioni a qualche centinaio di trilioni, motivo per cui li chiamiamo "grandi". L'architettura dei Transformer, introdotta con il modello di Google BERT, ha rivoluzionato il modo in cui i modelli di linguaggio vengono sviluppati. Questi modelli possono eseguire compiti complessi come il completamento del testo, la traduzione linguistica, e la generazione di contenuti originali. Le loro capacità avanzate derivano dalla loro capacità di gestire il contesto del testo in modo molto più efficace rispetto ai modelli precedenti. Ad esempio, GPT-4 può generare paragrafi interi di testo coerente basandosi su un breve prompt iniziale, dimostrando una comprensione profonda del linguaggio naturale. Applicazioni Pratiche dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni I LLM hanno una vasta gamma di applicazioni in vari settori e domini. Alcuni degli usi più comuni includono: Chatbot : I LLM possono conversare con gli utenti, rispondere a domande, fornire supporto clienti e assistere con diverse attività. Ad esempio, molte aziende utilizzano chatbot avanzati basati su LLM per migliorare l'esperienza del cliente, automatizzare le risposte alle domande frequenti e offrire assistenza personalizzata 24/7. Traduzione linguistica : Questi modelli sono molto efficaci nel tradurre testo tra diverse lingue con alta precisione. Strumenti come Google Translate utilizzano modelli di linguaggio avanzati per offrire traduzioni più accurate e naturali rispetto ai metodi tradizionali. Riassunto del testo : I modelli LLM possono processare documenti testuali lunghi e convertirli in riassunti concisi, preservando le informazioni chiave e il significato. Questa funzionalità è particolarmente utile per i professionisti che devono analizzare grandi quantità di dati testuali in tempi ridotti. Estrazione e scoperta di conoscenze : Oltre a riassumere i testi, gli LLM possono analizzare documenti estesi per estrarre informazioni e intuizioni preziose. Successivamente, possono fare brainstorming e agire come partner collaborativi per compiti di risoluzione dei problemi, aiutando ricercatori e analisti a identificare nuove connessioni e tendenze. Generazione di codice : I LLM possono generare frammenti di codice o assistere gli sviluppatori nella scrittura di software comprendendo descrizioni in linguaggio naturale dei compiti di programmazione. Strumenti come GitHub Copilot utilizzano modelli di linguaggio per suggerire completamenti di codice e aiutare nella risoluzione di problemi di sviluppo. Con queste applicazioni, è chiaro che i modelli di linguaggio di grandi dimensioni hanno il potenziale per rivoluzionare molte industrie, migliorando l'efficienza, la creatività e la capacità di innovazione. Selezione dei Modelli Migliori LLM La scelta dei modelli da analizzare si basa sul ranking attuale della leaderboard di LMSYS. Questa piattaforma funge da punto di riferimento crowdsourced, raccogliendo voti basati sulle preferenze umane per classificare i vari modelli attraverso un sistema di rating Elo. Gli utenti possono partecipare al processo di valutazione votando le performance di diversi LLM. Dopo aver inserito un prompt, il sistema seleziona casualmente due modelli, elabora il prompt e risponde anonimamente all'utente, che poi vota su quale modello ha performato meglio. Solo dopo il voto, il sistema rivela i nomi dei modelli​ ( Hugging Face )​​ ( LMSYS Org )​. Dinamicità del Campo dei LLM Il mondo degli LLM è estremamente competitivo. Nuovi modelli vengono introdotti ogni mese, rendendo il campo sempre più dinamico e in costante evoluzione. Questa competizione incessante porta a frequenti aggiornamenti e patch, garantendo che solo le famiglie di modelli leader mantengano posizioni di rilievo nel lungo periodo. Nonostante questa fluidità, alcuni modelli e piattaforme emergono costantemente come leader grazie alle loro performance superiori e alla capacità di adattarsi rapidamente alle nuove esigenze e richieste degli utenti. Migliori Modelli LLM Tra i modelli più potenti attualmente disponibili, troviamo: GPT-4  di OpenAI, noto per la sua capacità di comprendere e generare testo con un alto livello di accuratezza. LLaMA-13B  di Meta, che ha dimostrato notevoli capacità in vari contesti di utilizzo. Vicuna  di LMSYS, che è una versione fine-tuned del modello LLaMA di Meta, raggiungendo il 90% della qualità di ChatGPT e Bard​  Questi modelli vengono costantemente testati e valutati utilizzando set di domande multi-turn come il MT-Bench, che valuta la capacità dei modelli di seguire istruzioni e mantenere la coerenza in dialoghi prolungati​  In conclusione, sebbene la lista dei migliori modelli possa variare con l'introduzione di nuove tecnologie e aggiornamenti, alcuni leader del settore continuano a mantenere posizioni di rilievo grazie alle loro superiori capacità di elaborazione del linguaggio e adattabilità. GPT di OpenAI OpenAI  è un laboratorio di ricerca leader nel campo dell'intelligenza artificiale, impegnato nello sviluppo e nella promozione di sistemi di IA user-friendly. Una delle sue creazioni più notevoli è ChatGPT , un modello LLM pionieristico basato sull'architettura GPT, progettato per impegnarsi in conversazioni simili a quelle umane e assistere gli utenti in vari compiti. ChatGPT ha fatto la storia diventando l'app con la crescita più rapida al momento del suo rilascio, attirando oltre 100 milioni di utenti mensili in soli due mesi, superando piattaforme popolari come TikTok e Instagram. I modelli LLM più potenti di OpenAI includono: gpt-4-turbo-2024-04-09 : Questo modello GPT-4 Turbo con capacità di visione può gestire richieste di visione utilizzando la modalità JSON e la chiamata di funzioni. Ha una finestra di contesto di 128k token e restituisce un massimo di 4.096 token di output. È stato addestrato con dati fino a dicembre 2023. gpt-4-1106-preview : Questo modello GPT-4 Turbo in anteprima presenta un miglioramento nel seguire le istruzioni, modalità JSON, output riproducibili, chiamata di funzioni parallela e altro. Ha una finestra di contesto di 128k token, restituisce un massimo di 4.096 token di output ed è addestrato con dati fino ad aprile 2023. gpt-4-0125-preview : Progettato per ridurre i casi di "pigrizia" dove il modello non completa un compito. Ha una finestra di contesto di 128k token e restituisce un massimo di 4.096 token di output. È addestrato con dati fino a dicembre 2023. gpt-4-0613 : Snapshot del GPT-4 dal 13 giugno 2023 con supporto migliorato per la chiamata di funzioni. Consigliato come sostituto del modello ritirato gpt-4-0314. Ha una finestra di contesto di 8192 token ed è addestrato con dati fino a settembre 2021. gpt-4o : l'ultimo della famiglia.. Claude di Anthropic Anthropic  è una startup di intelligenza artificiale fondata da ex membri di OpenAI nel 2021. Da allora, ha raccolto finanziamenti da numerosi fondi di venture capital e grandi aziende, tra cui Amazon e Google. Anthropic si concentra sulla creazione di sistemi di IA affidabili, con un forte accento sulla sicurezza dell'IA e considerazioni etiche. Questi modelli sono disponibili su claude.ai e tramite l'API di Claude, accessibili in oltre 150 paesi. I modelli LLM più potenti di Anthropic includono: Claude 3 Opus : Il modello più intelligente di Anthropic, potente quanto gpt-4-turbo-2024-04-09 e gpt-4-1106-preview secondo il ranking di LMSYS. Può elaborare una vasta gamma di formati visivi, tra cui foto, grafici, diagrammi tecnici e supporta 200k token in un input, e per alcuni clienti, può arrivare fino a 1 milione di token. Claude 3 Sonnet : Leggermente meno potente di Opus ma comunque tra i primi 5 nella classifica LMSYS. Trova un equilibrio ideale tra intelligenza e velocità, particolarmente per i carichi di lavoro aziendali. È anche più conveniente rispetto ad altri modelli con intelligenza simile. Claude 3 Haiku : Il modello più veloce della famiglia Claude e tra i primi 10 nella classifica LMSYS. Supporta 200k token di input come gli altri modelli Claude ed è ideale per compiti che richiedono un risparmio sui costi. Gemini di Google Gemini  è una famiglia di LLM creata da Google DeepMind. Questi LLM sono multimodali, il che significa che possono elaborare informazioni da più modalità, inclusi testo, immagini, audio e video. Gemini è in grado di affrontare molti problemi interessanti, uno dei quali è il ragionamento utilizzando diverse modalità, come l'intero film. In particolare, la comprensione del contesto lungo di un intero film è una funzione sperimentale che i ricercatori di Google hanno testato con Gemini 1.5 Pro. I modelli LLM più potenti di Google includono: Gemini Ultra : Il modello più capace e grande per compiti altamente complessi. Non ha un ranking LMSYS per motivi sconosciuti. Google afferma che questo è il primo modello a superare gli esperti umani nei benchmark MMLU. Inoltre, Google afferma che questo modello supera GPT-4 nella maggior parte dei benchmark LLM comuni. Gemini Pro 1.0 : Tra i primi cinque modelli nella classifica LMSYS. È disponibile online come modello predefinito. Questi modelli rappresentano lo stato dell'arte nell'ambito dei LLM e continuano a evolversi rapidamente con nuovi sviluppi e miglioramenti costanti. Mistral di Mistral AI Mistral AI  è un'azienda francese fondata nell'aprile del 2023 da ex dipendenti di Meta e Google DeepMind. L'azienda si dedica alla produzione di LLM open-source, sottolineando l'importanza del software open-source e come risposta ai modelli proprietari. Mistral AI mira a democratizzare l'accesso a potenti strumenti di intelligenza artificiale, rendendo i loro modelli disponibili per la comunità globale. I modelli LLM più potenti di Mistral AI includono: Mistral Large : Questo modello è rinomato per le sue capacità di ragionamento di alto livello per compiti complessi. È considerato uno dei migliori LLM attualmente disponibili, grazie alla sua capacità di comprendere e generare testo con elevata precisione e coerenza. Mixtral 8x22B Instruct : Uno dei modelli open-source più potenti. Ha una finestra di contesto di 64k token ed è fluente in inglese, francese, italiano, tedesco e spagnolo, mostrando anche una notevole competenza nella programmazione. Questo modello è particolarmente utile per applicazioni che richiedono una comprensione multi-linguistica e capacità di elaborazione del codice. Llama di Meta Llama  (Large Language Model Meta AI) è una famiglia di LLM autoregressivi rilasciati da Meta AI a partire da febbraio 2023. Meta ha reso tutti i modelli open-source, con i pesi disponibili online, il che li ha resi molto popolari nella comunità. I modelli Llama sono addestrati su una vasta gamma di dataset, inclusi pagine web, repository open-source di GitHub, Wikipedia in 20 lingue diverse, libri di pubblico dominio, codice LaTeX da articoli su ArXiv e domande e risposte di Stack Exchange. I modelli LLM più potenti di Meta includono: Llama 3 70b Instruct : Questo è il modello open-source più potente di Meta, attualmente classificato tra i primi 5 nell'arena LMSYS. Ha 70 miliardi di parametri e una finestra di contesto di 8k token. La sua capacità di gestire compiti complessi e di comprendere ampi contesti lo rende un modello di punta per molte applicazioni. Llama 3 8b Instruct : Un modello Llama più piccolo ma comunque potente con 8 miliardi di parametri. Questo modello offre un buon equilibrio tra capacità computazionale e requisiti di risorse, rendendolo adatto per applicazioni che richiedono efficienza e prestazioni elevate. Questi modelli rappresentano lo stato dell'arte nell'ambito degli LLM e continuano a evolversi rapidamente, con costanti sviluppi e miglioramenti che ne accrescono ulteriormente le capacità e l'affidabilità. Confronto dei Migliori Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni Per il confronto, utilizzeremo la classifica LLSYS e alcuni benchmark comuni degli LLM riportati dalle aziende. La classifica LLSYS è dinamica e i numeri cambiano quotidianamente. Per questo motivo, utilizzeremo le categorie "top 5", "top 10" e "top 15" come misurazione. Alcuni dei benchmark comuni per gli LLM includono: Massive Multi-task Language Understanding (MMLU) : L'MMLU serve come metodo standardizzato per valutare le prestazioni dell'IA in compiti che vanno dalla matematica semplice al ragionamento legale complesso. Copre 57 materie attraverso le STEM, le scienze umane, le scienze sociali e altro, con difficoltà che vanno dal livello elementare a quello professionale avanzato. HellaSwag : Il benchmark HellaSwag è progettato per valutare le capacità di ragionamento comune dei modelli linguistici. Il dataset consiste in una serie di frasi, ciascuna seguita da una domanda che richiede di comprendere il contesto e ragionare sugli esiti potenziali. MATH : Include un dataset di 12.500 problemi matematici. Copre vari argomenti, tra cui algebra, calcolo, statistica, geometria e algebra lineare. HumanEval : Il benchmark HumanEval è uno strumento progettato per valutare la correttezza funzionale del codice generato dagli LLM. Misura le prestazioni degli LLM nei compiti di generazione di codice valutando la probabilità che il codice generato superi un set di test unitari. In aggiunta a questi benchmark, ci sono tecniche di prompting utilizzate durante la valutazione. Le più comuni includono: 0-shot : Si pone una domanda senza fornire alcun esempio al modello. 1-shot : Si fornisce un singolo esempio al modello. Ad esempio, "Usando questo Esempio 1 come riferimento, rispondi alla Domanda 1". k-shot : Come 1-shot ma utilizzando k esempi. La tabella che mostra un confronto tra i modelli presentati è la seguente: Modello Finestra di contesto di input Massimo contesto di output Data di rilascio Prezzo per milione di token di input Prezzo per milione di token di output LLSYS MMLU (5-shot) HellaSwag (10-shot) MATH (4-shot) HumanEval (0-shot) gpt-4-turbo-2024-04-09 128k 4096 09-04-2024 10$ 30$ Top 5 – – – – gpt-4-1106-preview 128k 4096 06-11-2023 10$ 30$ Top 5 – – – – gpt-4-0125-preview 128k 4096 25-01-2024 10$ 30$ Top 5 – – – – gpt-4-0613 8192 8192 13-01-2023 30$ 60$ Top 15 – – – – Claude 3 Opus 200k 4096 03-04-2024 15$ 75$ Top 5 86.8% 95.4% 61.0% 84.9% Claude 3 Sonnet 200k 4096 03-04-2024 3$ 15$ Top 5 79.0% 89.0% 40.5% 73.0% Claude 3 Haiku 200k 4096 13-04-2024 0.25$ 1.25$ Top 10 75.2% 85.9% 40.9% 75.9% Gemini Ultra 32.8k 8192 – – – – 83.7% 87.8% 53.2% 74.4% Gemini Pro 1.0 32.8k 8192 13-12-2023 0.13$ 0.38$ Top 5 71.8% 84.7% 32.6% 67.7% Mistral Large 32k 4096 26-02-2024 8$ 8$ Top 15 81.2% 89.2% – 45.1% Mixtral 8x22B Instruct 64k – 17-04-2024 open-source open-source Top 15 77.75% 88.5% – 45.1% Llama 3 70b Instruct 8k 8k 18-04-2024 open-source open-source Top 5 82.0% – 50.4% 81.7% Llama 3 8b Instruct 8k 8k 18-04-2024 open-source open-source Top 15 68.4% – 30.0% 62.2% Da notare che in questa tabella i modelli GPT-4 non hanno valori per i benchmark comuni, ma in molti documenti altre piattaforme LLM tendono a confrontare i loro risultati con GPT-4. Questo perché la versione di GPT-4 menzionata nei documenti originali con benchmark comuni LLM è obsoleta e ritirata da OpenAI. Conclusione In questo articolo, abbiamo presentato alcuni dei modelli di LLM più potenti e delle piattaforme attualmente disponibili. Abbiamo presentato un confronto completo utilizzando alcuni parametri dei modelli, il costo e i benchmark popolari degli LLM. Da quanto abbiamo visto, ci sono molti modelli di linguaggio diversi, ciascuno progettato per scopi differenti. Alcuni sono estremamente potenti, altri sono economici e alcuni sono gratuiti e open-source per chiunque. È affascinante vedere quante opzioni abbiamo, a seconda delle nostre esigenze. Col passare del tempo, probabilmente vedremo l'emergere di nuovi modelli, offrendo ulteriori opzioni basate su ciò di cui abbiamo bisogno e su ciò che possiamo permetterci.

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