--- title: Il nuovo e più efficiente GPT-4o mini è ora il modello base di ChatGPT url: https://comunicagenia.com/it/blog/il-nuovo-e-piu-efficiente-gpt-4o-mini-e-ora-il-modello-base-di-chatgpt/ date: 2024-07-19T15:44:09+00:00 modified: 2024-07-19T15:44:09+00:00 lang: it_IT --- # Il nuovo e più efficiente GPT-4o mini è ora il modello base di ChatGPT OpenAI ha lanciato GPT-4o mini, il suo modello più efficiente fino ad oggi, progettato per rendere l'intelligenza artificiale più accessibile e conveniente. Si prevede che questo modello sarà un componente fondamentale all'interno dell'**ecosistema collaborativo OpenAI**. Secondo l'azienda, questo modello costa **0,15 dollari per milione di token di input e 0,60 dollari per milione di token di output**, essendo più efficiente di oltre il 60% rispetto a GPT-3.5 Turbo. A partire dal 19 luglio 2024, tutti gli utenti ChatGPT, sia con i piani Gratuito, Plus o Team, utilizzeranno questo modello anziché GPT-3.5. Gli utenti aziendali lo avranno a disposizione a partire dalla prossima settimana. Cosa possiamo aspettarci dal nuovo modello? Cosa significa che è più economico dei suoi predecessori? Come si misura l'efficienza di un modello linguistico? Discuteremo di tutto questo e altro ancora di seguito. ##GPT-4o mini: il “piccolo” della famiglia OpenAI ha introdotto GPT-4o mini come un modello linguistico "piccolo" che mantiene prestazioni elevate, **riducendo significativamente i costi computazionali e il consumo energetico**. Questo modello promette di essere più accessibile e sostenibile, il che potrebbe facilitarne l’adozione e l’utilizzo in una varietà di applicazioni. Secondo i risultati dei benchmark rilasciati da OpenAI, GPT-4o mini si posiziona come un'alternativa più efficiente ai modelli di grandi dimensioni come GPT-4o, mantenendo prestazioni competitive nelle attività di elaborazione del linguaggio naturale. GPT-4o mini si presenta in un mercato dove sono già presenti altri modelli piccoli come Microsoft Phi-3 mini e Google Gemini Nano. Nonostante sembri un prodotto arrivato in ritardo, l'efficienza e la potenza del GPT-4o mini **possono superare le versioni complete delle generazioni precedenti** di modelli di altri fornitori. ### Cosa significa che GPT-4o mini è un modello “piccolo”? Un Large Language Model (LLM) come GPT viene descritto come “piccolo” o “grande” principalmente in base al **numero di parametri** di cui dispone. Si tratta di parti del modello che vengono adattate durante la formazione per migliorare le prestazioni su compiti specifici. In generale, un **maggior numero** di parametri significa una **migliore capacità** del modello di comprendere e generare il linguaggio naturale in modo efficace. Ma significa anche che il modello necessita di **più potenza computazionale** (e quindi più energia) per funzionare. GPT-4o mini ha parametri significativamente inferiori rispetto a modelli come GPT-4 o GPT-3.5. Ciò lo rende meno impegnativo dal punto di vista computazionale **e più veloce** da eseguire rispetto ai modelli più grandi. ## Quanto è buono GPT-4o mini rispetto alla concorrenza? Secondo i benchmark condotti da OpenAI, GPT-4o mini ottiene un punteggio dell'82% nel benchmark MMLU, superando GPT-4 nelle preferenze della chat e altri piccoli modelli nel ragionamento e nelle attività multimodali. Supporta una **finestra di contesto token da 128.000 e fino a 16.000 token di output** per richiesta. Mentre la sua bassa latenza lo rende ideale per applicazioni che richiedono più chiamate di modello, grandi volumi di contesto o interazioni veloci in tempo reale. Attualmente supporta testo e visione, con funzionalità future per testo, immagini, video e audio. Per quanto riguarda la sua multimodalità, GPT-4o mini è superiore nel ragionamento testuale e multimodale, con prestazioni eccezionali in matematica e codifica. ## Come vengono misurati e confrontati gli LLM e i modelli multimodali? Esistono strumenti e metodi utilizzati per testare e misurare le prestazioni dei modelli di intelligenza artificiale generativa, come i modelli di generazione di testo e immagini. Questi sono essenziali per comprendere l’efficacia, l’accuratezza e la creatività di questi sistemi. I benchmark LLM sono set di dati standard e attività ampiamente adottati dalla comunità di ricerca per valutare e confrontare le prestazioni di vari modelli. Questi vengono utilizzati per valutare quanto bene un modello di intelligenza artificiale possa generare contenuti coerenti, pertinenti e creativi, inclusi testo, immagini, musica e altri. Consentono inoltre di confrontare diversi modelli di intelligenza artificiale per identificare quali sono più efficienti o creativi in ​​compiti specifici. Testando i modelli rispetto a vari benchmark, è possibile identificare pregiudizi e limitazioni, come la capacità di generare testo in più lingue. Inoltre, i benchmark forniscono un feedback essenziale durante lo sviluppo del modello di intelligenza artificiale, aiutando a perfezionare e migliorare l’algoritmo. Alcuni dei benchmark più noti e popolari per i LLM sono HellaSwag, MMLU e TruthfulQA. ## Domande frequenti Ecco alcune domande frequenti relative alla misurazione dell'efficienza dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e al nuovo GPT-4o mini: ### Cosa significa per un modello essere più efficiente o “economico”? Ciò significa che il modello può generare risultati paragonabili a modelli più grandi e costosi, ma utilizzando meno risorse computazionali ed energetiche. Ciò ha un effetto anche sul tempo medio impiegato dal modello per generare la risposta, o latenza. ### Come si confronta GPT-4o mini con GPT-4? GPT-4o mini è una versione più efficiente di GPT-4o, progettata per offrire prestazioni simili con un costo computazionale inferiore. Il tutto ottenendo prestazioni di poco inferiori al modello più grande e complesso. ### Qual è il vantaggio dei modelli linguistici “piccoli”, come GPT-4o mini? Modelli piccoli come GPT-4o mini consentono un’ulteriore democratizzazione della tecnologia AI. Avere meno parametri significa che il modello può generare risposte più rapidamente, il che è fondamentale per le applicazioni in tempo reale. Inoltre, i costi di formazione e implementazione sono inferiori, rendendo la tecnologia più praticabile per una gamma più ampia di applicazioni commerciali e accademiche. Infine, un minore consumo energetico contribuisce a ridurre l’impatto ambientale, che è una considerazione importante nell’implementazione di tecnologie su larga scala. ### GPT-4o mini e chiamate API multiple Questa nuova IA di OpenAI supporta più chiamate API, il che si traduce in una bassa latenza e nella possibilità di eseguire diverse attività in parallelo. Attualmente questa versione più leggera ed economica supporta testo e visione tramite l'API OpenAI e nel prossimo futuro incorporerà input e output di testo, immagini, video e audio. ### Il nuovo modello GPT-4o mini è gratuito? Ebbene sì, infatti è arrivato a sostituire GPT-3.5 nelle versioni gratuite. Infatti rispetto al GPT-3.5 turbo lo batte in tutti gli ambiti, quindi è un'ottima notizia per gli utenti gratuiti. ### Fino a quale data è possibile addestrare GPT-4o mini? Questa versione gratuita di ChatGPT è stata addestrata con dati risalenti all'ottobre 2023, secondo Sam Altman, CEO responsabile di OpenAI, l'azienda svilupperà questo nuovo modello linguistico. ### GPT-4o mini, un nuovo modello più sicuro Si lavora anche sulla sicurezza nella creazione di ciascun modello e questo nuovo modello di intelligenza artificiale con ragionamento multimodale filtra più incitamento all'odio, contenuti per adulti o contenuti relativi a siti di spam, allo stesso livello di GPT-4o. La mini API GPT-4o è la prima ad applicare la gerarchia di istruzioni OpenAI che aiuta a migliorare la capacità del modello di resistere a fughe di informazioni, iniezioni di messaggi ed estrazioni di messaggi di sistema.