Il tanto atteso GPT-4 è uscito.

È stato molto pubblicizzato, con dozzine di account Twitter e blog tecnologici che sono impazziti per il modello che si vocifera.

Sono fortunato ad essere in un paese in cui ChatGPT Plus è disponibile e sono stato in grado di giocarci.

Come si vede nello screenshot qui sopra, puoi vedere che il livello di "ragionamento" e "concisione" è alto, e OpenAI afferma che eccelle in "compiti che richiedono ragionamento avanzato, comprensione di istruzioni complesse e più creatività".

Cosa significa questo?

E quale dovresti usare per la tua applicazione?

Parlerò prima dei meriti del modello GPT-4 direttamente dal suo white paper.

Funzionalità di GPT-4

Prestazioni di GPT-4 agli esami

La prima cosa che salta fuori sono i suoi punteggi incredibilmente alti negli esami difficili.

GPT-4 ha ottenuto punteggi nel 10% dei migliori partecipanti al test in una versione simulata dell'Uniform Bar Examination.

Questa straordinaria prestazione sembra derivare dal processo di pre-addestramento del modello.

Ha anche ottenuto punteggi piuttosto alti nei punteggi SAT di lettura / scrittura e matematica.

Tuttavia, deve ancora essere più alto per andare alla Ivy League.

Capacità multilingue

Uno dei limiti dei benchmark di machine learning esistenti è che sono scritti prevalentemente in inglese.

Per valutare le capacità di GPT-4 in altre lingue, i ricercatori hanno tradotto il benchmark MMLU in varie lingue utilizzando Azure Translate, una suite di problemi a scelta multipla che copre 57 argomenti.

I risultati hanno mostrato che GPT-4 ha superato le prestazioni in lingua inglese di GPT-3.5 e dei modelli linguistici esistenti per la maggior parte delle lingue testate, comprese le lingue con poche risorse come il lettone, il gallese e lo swahili.

Migliore capacità di seguire l'intenzione dell'utente

GPT-4 ha notevolmente migliorato la sua capacità di seguire l'intenzione dell'utente rispetto ai modelli precedenti.

Su un set di dati di 5.214 prompt inviati a ChatGPT e all'API OpenAI, le risposte generate da GPT-4 sono state preferite rispetto a GPT-3.5 nel 70,2% dei prompt.

Capacità di input visivo

GPT-4 accetta anche prompt contenenti immagini e testo, consentendo agli utenti di specificare qualsiasi attività visiva o linguistica.

Il modello genera output di testo dati input costituiti da testo e immagini interlacciati. GPT-4 presenta capacità di input visivo simili a quelle di solo testo, rendendolo abile nella gestione di documenti con testo, fotografie, diagrammi o schermate.

Le tecniche standard del tempo di prova sviluppate per i modelli linguistici sono efficaci anche quando si utilizzano immagini e testo.

Con la sua capacità di gestire gli input visivi, GPT-4 ha il potenziale per rivoluzionare il modo in cui interagiamo e utilizziamo i modelli di intelligenza artificiale.

Ci sono ancora alcune limitazioni di GPT-4 (sebbene sia migliorato rispetto a GPT3.5)

Limitazioni di GPT-4

Output inaffidabili

GPT-4, come i suoi predecessori, è inaffidabile, in quanto può "allucinare" i fatti e commettere errori di ragionamento. Di conseguenza, gli utenti devono prestare attenzione quando utilizzano gli output generati da GPT-4, in particolare in contesti ad alto rischio.

Le possibili strategie di mitigazione includono la revisione umana, la messa a terra dell'IA con un contesto aggiuntivo o l'evitare del tutto i casi d'uso ad alto rischio.

Tuttavia, puoi vedere che gpt-4 ha punteggi più alti rispetto ai predecessori.

Conoscenza limitata degli eventi recenti

I dati di pre-addestramento di GPT-4 provengono principalmente da fonti fino a settembre 2021, il che significa che manca la conoscenza degli eventi che si verificano dopo questa data.

Di conseguenza, GPT-4 potrebbe aver bisogno di aiuto con informazioni accurate o aggiornate sui recenti sviluppi.

Distorsioni negli output

GPT-4 può produrre risultati con vari pregiudizi che devono essere affrontati e gestiti. Sono in corso sforzi per caratterizzare e gestire completamente questi pregiudizi, con l'obiettivo di creare sistemi di intelligenza artificiale con comportamenti predefiniti appropriati che riflettano un'ampia gamma di valori degli utenti, capacità di personalizzazione entro ampi limiti e input pubblico su tali limiti.

Tuttavia, molti utenti affermano che OpenAI è ancora ampiamente orientato a sinistra.

Costo

Per me, il costo è il fattore più significativo. GPT3.5-turbo è molto più economico (15~30 x) con i suoi token API.

• GPT3.5-Turbo: $ 0,002 per 1.000 token
• GPT4: $ 0,03 ~ $ 0,06 per 1.000 token

Quindi hai bisogno di un caso d'uso che richieda un ragionamento più complesso e che possa dare un ROI positivo.

Quindi cosa ne pensi della versione GPT-4?

Abbiamo visto molto clamore sui social media. Sono sicuro che molti di voi hanno visto questa immagine.

Questi aggiornamenti sono stati all'altezza del tuo clamore? O era più un aggiornamento per iPhone?

Per me vedere GPT-4 ragionare con dati e numeri è davvero strabiliante. Le applicazioni che si stanno costruendo sono già interessanti.

Man mano che gli LLM (modelli linguistici di grandi dimensioni) continuano a evolversi e migliorare, possiamo aspettarci un ragionamento più avanzato, una comprensione delle istruzioni complesse e una maggiore creatività nei loro risultati.

Quanto tempo prima che superino le capacità umane hai quel potere per $ 20 / mese?

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