Deep Cogito emerge come un attore innovativo, presentando una serie di modelli AI open-source che integrano capacità di ragionamento avanzato e auto-miglioramento. Questi modelli, denominati Cogito v2, rappresentano un passo significativo verso l’evoluzione dell’IA, mirando a sistemi che non solo rispondono a domande, ma che apprendono e migliorano nel tempo.
I modelli Cogito v2 si distinguono per la loro architettura ibrida, combinando componenti di ragionamento e non ragionamento. Questa struttura consente ai modelli di rispondere rapidamente a domande semplici, utilizzando modalità non ragionanti, e di dedicare tempo a riflessioni più profonde per quesiti complessi, attivando la modalità di ragionamento. Questa flessibilità li rende adatti a una vasta gamma di applicazioni, dall’elaborazione di linguaggio naturale alla risoluzione di problemi complessi in ambito scientifico e ingegneristico.
Una delle caratteristiche distintive dei modelli Cogito v2 è la loro capacità di sviluppare un’“intelligenza” propria. Durante la fase di addestramento, i modelli non solo apprendono a rispondere a domande, ma anche a riflettere sui propri processi di ragionamento. Questa auto-riflessione permette loro di identificare e ottimizzare i percorsi mentali più efficaci, migliorando continuamente le proprie performance. In pratica, i modelli apprendono a pensare meglio, non solo a rispondere meglio.
I modelli Cogito v2 sono disponibili in diverse configurazioni, con dimensioni che vanno da 70 miliardi a 671 miliardi di parametri. Il modello di punta, Cogito v2-671B, utilizza una tecnica chiamata “mixture-of-experts” (MoE), che attiva solo una parte dei parametri per volta, ottimizzando così le risorse computazionali. Questi modelli sono accessibili su piattaforme come Hugging Face e Unsloth, e tramite API fornite da Together AI, Baseten e RunPod, rendendo la tecnologia disponibile a sviluppatori e aziende.