{"id":26434,"date":"2024-07-19T17:44:09","date_gmt":"2024-07-19T15:44:09","guid":{"rendered":"https:\/\/comunicagenia.com\/blog\/il-nuovo-e-piu-efficiente-gpt-4o-mini-e-ora-il-modello-base-di-chatgpt\/"},"modified":"2024-07-19T17:44:09","modified_gmt":"2024-07-19T15:44:09","slug":"il-nuovo-e-piu-efficiente-gpt-4o-mini-e-ora-il-modello-base-di-chatgpt","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/comunicagenia.com\/it\/blog\/il-nuovo-e-piu-efficiente-gpt-4o-mini-e-ora-il-modello-base-di-chatgpt\/","title":{"rendered":"Il nuovo e pi\u00f9 efficiente GPT-4o mini \u00e8 ora il modello base di ChatGPT"},"content":{"rendered":"

OpenAI ha lanciato GPT-4o mini, il suo modello pi\u00f9 efficiente fino ad oggi, progettato per rendere l’intelligenza artificiale pi\u00f9 accessibile e conveniente. Si prevede che questo modello sar\u00e0 un componente fondamentale all’interno dell’ecosistema collaborativo OpenAI<\/strong>.<\/p>\n

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<\/strong>, essendo pi\u00f9 efficiente di oltre il 60% rispetto a GPT-3.5 Turbo.<\/p>\n

A partire dal 19 luglio 2024, tutti gli utenti ChatGPT, sia con i piani Gratuito, Plus o Team, utilizzeranno questo modello anzich\u00e9 GPT-3.5. Gli utenti aziendali lo avranno a disposizione a partire dalla prossima settimana.<\/p>\n

Cosa possiamo aspettarci dal nuovo modello? Cosa significa che \u00e8 pi\u00f9 economico dei suoi predecessori? Come si misura l’efficienza di un modello linguistico? Discuteremo di tutto questo e altro ancora di seguito.<\/p>\n

##GPT-4o mini: il \u201cpiccolo\u201d della famiglia<\/p>\n

OpenAI ha introdotto GPT-4o mini come un modello linguistico “piccolo” che mantiene prestazioni elevate, riducendo significativamente i costi computazionali e il consumo energetico<\/strong>.<\/p>\n

Questo modello promette di essere pi\u00f9 accessibile e sostenibile, il che potrebbe facilitarne l\u2019adozione e l\u2019utilizzo in una variet\u00e0 di applicazioni.<\/p>\n

Secondo i risultati dei benchmark rilasciati da OpenAI, GPT-4o mini si posiziona come un’alternativa pi\u00f9 efficiente ai modelli di grandi dimensioni come GPT-4o, mantenendo prestazioni competitive nelle attivit\u00e0 di elaborazione del linguaggio naturale.<\/p>\n

GPT-4o mini si presenta in un mercato dove sono gi\u00e0 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<\/strong> di modelli di altri fornitori.<\/p>\n

Cosa significa che GPT-4o mini \u00e8 un modello \u201cpiccolo\u201d?<\/h3>\n

Un Large Language Model (LLM) come GPT viene descritto come \u201cpiccolo\u201d o \u201cgrande\u201d principalmente in base al numero di parametri<\/strong> di cui dispone. Si tratta di parti del modello che vengono adattate durante la formazione per migliorare le prestazioni su compiti specifici.<\/p>\n

In generale, un maggior numero<\/strong> di parametri significa una migliore capacit\u00e0<\/strong> del modello di comprendere e generare il linguaggio naturale in modo efficace. Ma significa anche che il modello necessita di pi\u00f9 potenza computazionale<\/strong> (e quindi pi\u00f9 energia) per funzionare.<\/p>\n

GPT-4o mini ha parametri significativamente inferiori rispetto a modelli come GPT-4 o GPT-3.5. Ci\u00f2 lo rende meno impegnativo dal punto di vista computazionale e pi\u00f9 veloce<\/strong> da eseguire rispetto ai modelli pi\u00f9 grandi.<\/p>\n

Quanto \u00e8 buono GPT-4o mini rispetto alla concorrenza?<\/h2>\n

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 attivit\u00e0 multimodali.<\/p>\n

Supporta una finestra di contesto token da 128.000 e fino a 16.000 token di output<\/strong> per richiesta. Mentre la sua bassa latenza lo rende ideale per applicazioni che richiedono pi\u00f9 chiamate di modello, grandi volumi di contesto o interazioni veloci in tempo reale.<\/p>\n

Attualmente supporta testo e visione, con funzionalit\u00e0 future per testo, immagini, video e audio. Per quanto riguarda la sua multimodalit\u00e0, GPT-4o mini \u00e8 superiore nel ragionamento testuale e multimodale, con prestazioni eccezionali in matematica e codifica.<\/p>\n

Come vengono misurati e confrontati gli LLM e i modelli multimodali?<\/h2>\n

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.<\/p>\n

Questi sono essenziali per comprendere l\u2019efficacia, l\u2019accuratezza e la creativit\u00e0 di questi sistemi. I benchmark LLM sono set di dati standard e attivit\u00e0 ampiamente adottati dalla comunit\u00e0 di ricerca per valutare e confrontare le prestazioni di vari modelli.<\/p>\n

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.<\/p>\n

Consentono inoltre di confrontare diversi modelli di intelligenza artificiale per identificare quali sono pi\u00f9 efficienti o creativi in \u200b\u200bcompiti specifici. Testando i modelli rispetto a vari benchmark, \u00e8 possibile identificare pregiudizi e limitazioni, come la capacit\u00e0 di generare testo in pi\u00f9 lingue.<\/p>\n

Inoltre, i benchmark forniscono un feedback essenziale durante lo sviluppo del modello di intelligenza artificiale, aiutando a perfezionare e migliorare l\u2019algoritmo. Alcuni dei benchmark pi\u00f9 noti e popolari per i LLM sono HellaSwag, MMLU e TruthfulQA.<\/p>\n

Domande frequenti<\/h2>\n

Ecco alcune domande frequenti relative alla misurazione dell’efficienza dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e al nuovo GPT-4o mini:<\/p>\n

Cosa significa per un modello essere pi\u00f9 efficiente o \u201ceconomico\u201d?<\/h3>\n

Ci\u00f2 significa che il modello pu\u00f2 generare risultati paragonabili a modelli pi\u00f9 grandi e costosi, ma utilizzando meno risorse computazionali ed energetiche. Ci\u00f2 ha un effetto anche sul tempo medio impiegato dal modello per generare la risposta, o latenza.<\/p>\n

Come si confronta GPT-4o mini con GPT-4?<\/h3>\n

GPT-4o mini \u00e8 una versione pi\u00f9 efficiente di GPT-4o, progettata per offrire prestazioni simili con un costo computazionale inferiore. Il tutto ottenendo prestazioni di poco inferiori al modello pi\u00f9 grande e complesso.<\/p>\n

Qual \u00e8 il vantaggio dei modelli linguistici \u201cpiccoli\u201d, come GPT-4o mini?<\/h3>\n

Modelli piccoli come GPT-4o mini consentono un\u2019ulteriore democratizzazione della tecnologia AI. Avere meno parametri significa che il modello pu\u00f2 generare risposte pi\u00f9 rapidamente, il che \u00e8 fondamentale per le applicazioni in tempo reale.<\/p>\n

Inoltre, i costi di formazione e implementazione sono inferiori, rendendo la tecnologia pi\u00f9 praticabile per una gamma pi\u00f9 ampia di applicazioni commerciali e accademiche.<\/p>\n

Infine, un minore consumo energetico contribuisce a ridurre l\u2019impatto ambientale, che \u00e8 una considerazione importante nell\u2019implementazione di tecnologie su larga scala.<\/p>\n

GPT-4o mini e chiamate API multiple<\/h3>\n

Questa nuova IA di OpenAI supporta pi\u00f9 chiamate API, il che si traduce in una bassa latenza e nella possibilit\u00e0 di eseguire diverse attivit\u00e0 in parallelo.<\/p>\n

Attualmente questa versione pi\u00f9 leggera ed economica supporta testo e visione tramite l’API OpenAI e nel prossimo futuro incorporer\u00e0 input e output di testo, immagini, video e audio.<\/p>\n

Il nuovo modello GPT-4o mini \u00e8 gratuito?<\/h3>\n

Ebbene s\u00ec, infatti \u00e8 arrivato a sostituire GPT-3.5 nelle versioni gratuite. Infatti rispetto al GPT-3.5 turbo lo batte in tutti gli ambiti, quindi \u00e8 un’ottima notizia per gli utenti gratuiti.<\/p>\n

Fino a quale data \u00e8 possibile addestrare GPT-4o mini?<\/h3>\n

Questa versione gratuita di ChatGPT \u00e8 stata addestrata con dati risalenti all’ottobre 2023, secondo Sam Altman, CEO responsabile di OpenAI, l’azienda svilupper\u00e0 questo nuovo modello linguistico.<\/p>\n

GPT-4o mini, un nuovo modello pi\u00f9 sicuro<\/h3>\n

Si lavora anche sulla sicurezza nella creazione di ciascun modello e questo nuovo modello di intelligenza artificiale con ragionamento multimodale filtra pi\u00f9 incitamento all’odio, contenuti per adulti o contenuti relativi a siti di spam, allo stesso livello di GPT-4o.<\/p>\n

La mini API GPT-4o \u00e8 la prima ad applicare la gerarchia di istruzioni OpenAI che aiuta a migliorare la capacit\u00e0 del modello di resistere a fughe di informazioni, iniezioni di messaggi ed estrazioni di messaggi di sistema.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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