L’evoluzione dell’intelligenza artificiale multimodale: L’emergere di ChatGPT con GPT-4
La corsa verso un’intelligenza artificiale sempre più umana prosegue inarrestabile, con i modelli GPT di OpenAI che spostano continuamente l’asticella del possibile. Il GPT-4, ad esempio, ora ha la capacità di rispondere non solo a richieste testuali, ma anche visive.
Che cosa significa “multimodalità” nell’IA? Quando parliamo di multimodalità, ci riferiamo alla capacità di un sistema IA di produrre vari tipi di output – come testo, immagini o audio – basandosi sugli input ricevuti. Questi sistemi vengono addestrati su grandi quantità di dati specifici, imparando schemi nascosti per generare nuovi contenuti, arricchendo l’universo delle applicazioni IA.
Innovazioni recenti nel campo dell’IA multimodale Una recente svolta si è verificata con l’integrazione di DALL-E 3 in ChatGPT, evidenziando la crescita della tecnologia text-to-image di OpenAI. Questo matrimonio tecnologico permette una sinergia in cui ChatGPT suggerisce a DALL-E 3 come trasformare le idee degli utenti in opere d’arte IA. Quindi, anche se DALL-E 3 può funzionare autonomamente, avere ChatGPT come partner lo rende molto più accessibile e intuitivo per gli utenti.
Per ulteriori dettagli sulla collaborazione tra DALL-E 3 e ChatGPT, clicca qui. Questa unione rappresenta un salto qualitativo nell’IA multimodale e semplifica enormemente il processo di creazione artistica basata sull’IA.
Nel frattempo, Google Health ha lanciato Med-PaLM M, un modello generativo multimodale progettato per gestire una vasta gamma di dati biomedici. Questa evoluzione è il risultato del perfezionamento del modello linguistico PaLM-E per cater ai settori medici attraverso l’uso del benchmark open source MultiMedBench.
Le imprese, ora più che mai, stanno incorporando questi strumenti di IA multimodale avanzati. Questa integrazione non solo rivoluziona i modelli e i processi aziendali, ma guida anche la crescita in tutto l’ecosistema dell’intelligenza artificiale generativa.
Problemi post-lancio con GPT-4 Dopo l’introduzione di GPT-4, alcuni utenti hanno segnalato una diminuzione nella qualità delle risposte nel tempo. Queste preoccupazioni sono state inizialmente messe da parte da OpenAI, ma successive indagini hanno rivelato che la precisione del modello è effettivamente diminuita significativamente.
La rinascita di ChatGPT L’entusiasmo per ChatGPT di OpenAI è ora tornato, grazie all’introduzione di una funzione visiva, GPT-4V. Questa funzione permette a GPT-4 di analizzare le immagini fornite dagli utenti, estendendo le capacità di ChatGPT ben oltre il dominio del testo.
Il training di GPT-4V, completato nel 2022, ha utilizzato un vasto set di dati testuali e visivi. Questo allenamento si è concentrato sulla previsione del prossimo termine in una sequenza di testo, ma con l’aggiunta di un’ulteriore fase di affinamento attraverso l’apprendimento per rinforzo dal feedback umano (RLHF).
Intuizioni sulla visione di GPT-4 Mentre GPT-4 ha capacità visive sorprendenti, le meccaniche sottostanti sono ancora in fase di sviluppo. Una nuova avventura in questo campo è rappresentata da MiniGPT-4, che sfrutta un modello avanzato chiamato Vicuna. Questo modello combina componenti pre-addestrati per la percezione visiva con il modello linguistico, in un’architettura semplice ma efficace.
La tendenza sta anche crescendo verso l’utilizzo di modelli linguistici autoregressivi nel dominio visivo. MiniGPT-4, ad esempio, unisce il dominio visivo e linguistico, facendo leva su Vicuna come decod
