GPT-3 vs. GPT-4: qual è la differenza?

L’evoluzione dei modelli linguistici dell’intelligenza artificiale è stata notevole e ogni iterazione ha apportato miglioramenti significativi. GPT-3 e GPT-4 condividono gli stessi framework fondamentali, entrambi sottoposti ad un'ampia formazione preliminare su vasti set di dati e alla messa a punto per ridurre risposte dannose, errate o indesiderabili. Tuttavia, le dimensioni dei set di dati e le differenze nella potenza di elaborazione portano a importanti distinzioni nelle loro capacità.

Questo articolo approfondisce i progressi e le differenze tra GPT-3 e GPT-4, evidenziando come questi modelli si sono evoluti per offrire prestazioni e versatilità migliorate.

Un breve riepilogo di GPT-3 e GPT-4

Prima di entrare nelle principali differenze tra GPT-3 e GPT-4, diamo una rapida occhiata a come sono nati questi modelli.

GPT-3

GPT-3, rilasciata a giugno 2020, è la terza versione della serie GPT sviluppata da OpenAI. Ha 175 miliardi di parametri ed è stato pre-addestrato su oltre 1 trilione di parole da una vasta gamma di fonti Internet, rendendolo uno dei modelli linguistici più potenti al momento del suo rilascio. GPT-3 può eseguire un'ampia gamma di attività, dalla generazione di codice alla traduzione linguistica, con una formazione specifica minima.

GPT-4

GPT-4, rilasciato nel marzo 2023, si basa sulle fondamenta gettate da GPT-3 con miglioramenti significativi. Introduce funzionalità multimodali, che gli consentono di elaborare sia testo che immagini e ha una finestra di contesto più lunga, gestendo fino a 128.000 token nella sua variante Turbo. Anche se il numero esatto di parametri per GPT-4 rimane sconosciuto, si presume che sia significativamente più alto di GPT-3, consentendogli di risolvere problemi più complessi con maggiore precisione ed efficienza. Nel maggio 2024, OpenAI ha introdotto GPT-4o, il suo ultimo modello, migliorando ulteriormente le capacità della serie GPT.

Differenze tra GPT-3 e GPT-4

Le differenze chiave tra GPT-3 e GPT-4 evidenziano progressi significativi nella tecnologia AI. Questi progressi possono essere meglio compresi esaminando vari fattori, come le dimensioni del modello, le prestazioni, le capacità, i pregiudizi e i prezzi.

Dimensioni del modello

I modelli di intelligenza artificiale sono spesso misurati in base alle loro dimensioni. Questa dimensione è determinata dalla quantità di dati utilizzati per il pre-addestramento e dal numero di parametri nell'architettura del modello.

Durante la fase di pre-addestramento, il modello elabora e apprende modelli da un enorme corpus di dati di testo. Come accennato in precedenza, GPT-3 è stato pre-addestrato su oltre 1 trilione di parole provenienti da siti Web e libri. La dimensione dei dati di addestramento di GPT-4 non è stata ancora resa nota, ma si presume che sia maggiore di GPT-3 a causa delle capacità migliorate del modello.

Il numero di parametri si riferisce ai valori totali, o pesi, del modello che vengono aggiornati durante il processo di formazione per ottimizzare le sue prestazioni nei compiti linguistici. Un numero maggiore di parametri spesso significa che si tratta di un modello più complesso in grado di gestire attività complesse e generare testo ricco di sfumature. GPT-3 ha 175 miliardi di parametri, mentre si dice che GPT-4 ne abbia molti di più, forse raggiungendo trilioni, anche se il conteggio esatto rimane sconosciuto.

Tuttavia, è importante notare che più parametri da soli non si traducono necessariamente in prestazioni più potenti. La dimensione del modello è un fattore, ma anche la qualità dei dati di addestramento, dell'architettura del modello e delle procedure di addestramento influiscono in modo significativo sulle capacità del mondo reale di un modello.

Tuttavia, il sostanziale aumento dei dati di addestramento e dei parametri del modello per GPT-4 rappresenta un notevole incremento che ha migliorato le prestazioni rispetto a GPT-3 in molti benchmark. E anche se non avremo dettagli specifici sulle dimensioni del modello GPT-4o, si prevede che sarà ancora più avanzato di GPT-3 e GPT-4.

Prestazione

OpenAI ha testato GPT-4 su una serie di benchmark e ha scoperto che ha notevolmente superato GPT-3.5. Questi benchmark includevano punteggi dei test per aspetti come l'esame di abilitazione e il SAT e valutazioni effettuate appositamente per i modelli di machine learning.

Diamo un'occhiata ai fattori che determinano prestazioni migliori per GPT-4.

Livelli di precisione più elevati

Il modello più grande di GPT-4 significa che può rispondere con maggiore precisione rispetto a GPT-3. Secondo OpenAI, ha ottenuto un punteggio superiore del 40% rispetto a GPT-3.5 in una valutazione della precisione. È anche più bravo a distinguere tra affermazioni vere e errate.

Migliore comprensione del contesto

Rispetto a GPT-3, GPT-4 ha una finestra di contesto più ampia. Questa è la soglia per la quantità di informazioni che il modello può elaborare prima di perdere il contesto. Tali informazioni vengono misurate in token. Quando si immette un prompt, il modello lo scompone in porzioni di testo denominate token per elaborarlo. La finestra di contesto di GPT-4 arriva fino a 128.000 token (se stai utilizzando Turbo), mentre GPT-3.5 arriva al massimo a 16.385 token.

Migliore comprensione delle sfumature

GPT-4 supera GPT-3 nella comprensione delle emozioni e degli stili di comunicazione individuali, rendendolo più accessibile e capace di creare contenuti più autentici. GPT-4o estende ulteriormente queste funzionalità. Può elaborare testo, suoni, immagini e video, consentendogli di comprendere e rispondere a una gamma più ampia di informazioni. Ciò rende le interazioni con i computer più naturali e intuitive per gli utenti.

Adattabilità

GPT-4 è più adattabile di GPT-3. Questa qualità, che OpenAI chiama governabilità, consente di modificare lo stile dell'output del modello. I precedenti modelli GPT erano ottimizzati per generare risposte con una voce e un tono particolari. GPT-4 ti offre un maggiore controllo consentendoti di definire attributi come il tono, lo stile e il livello di specificità desiderati. Puoi fornire modelli di risposta personalizzati per indicare a GPT-4 come rispondere alle tue richieste.

Ad esempio, uno sviluppatore che realizza un'app basata su GPT-4 per studi legali può istruire il modello a "rispondere con un tono formale appropriato per la documentazione legale". Oppure un singolo utente su ChatGPT (con GPT-4 selezionato) può chiedere consiglio alla modella con l'istruzione di "rispondere come un life coach di supporto che evita dure critiche". GPT-4 si conformerà a questi stili desiderati e ti darà risposte migliori.

Capacità e applicazioni

In generale, i modelli GPT sono altamente flessibili e possono supportare molti casi d'uso. Ciò che distingue GPT-4 sono le sue prestazioni, adattabilità e capacità di caricamento delle immagini. Ecco come questi fattori consentono a GPT-4 di superare GPT-3 nelle applicazioni comuni.

Multimodalità

Una delle differenze più significative tra GPT-3 e GPT-4 è la multimodalità. Mentre GPT-3 è unimodale e può elaborare e generare solo testo, GPT-4 ha introdotto la capacità di elaborare sia testo che immagini. L'ultimo modello, GPT-4o, estende ulteriormente queste capacità multimodali:

• Modalità di input: GPT-4o può accettare input in formati testo, audio, immagine e video
• Modalità di output: può generare output di testo, audio e immagini

Le capacità audio di GPT-4o sono particolarmente avanzate. Può elaborare e rispondere agli input audio con notevole velocità, generando risposte in appena 232 millisecondi, con un tempo di risposta medio di 320 millisecondi. Per fare un confronto, il tempo medio di risposta umana in una conversazione è di circa 200-300 millisecondi. Ciò significa che GPT-4o può impegnarsi in conversazioni audio a un ritmo che imita da vicino il linguaggio umano naturale, rappresentando un passo significativo verso conversazioni in tempo reale con strumenti di intelligenza artificiale.

Attualmente, le funzionalità multimodali avanzate (ad esempio l'utilizzo del video come input) di GPT-4o non sono ampiamente disponibili al pubblico. Sono disponibili principalmente attraverso collaborazioni selettive e beta testing con un numero limitato di partner. Si prevede un accesso più ampio poiché OpenAI continua a perfezionare e implementare queste funzionalità.

Oltre alle sue capacità multimodali, GPT-4 può eseguire attività che GPT-3 non può, come:

• Estrazione di dati e tendenze chiave da una serie di grafici o diagrammi.
• Creare descrizioni di immagini, incluso ciò che le rende interessanti, divertenti o tristi.
• Trascrizione di foto di testo, come lettere scritte a mano o documenti storici.
• Scrittura del codice per la progettazione di base di un sito Web caricando un modello di layout.
• Fornire più contesto sui suggerimenti oltre a ciò che può essere trasmesso solo attraverso il testo.

Creazione di contenuti

GPT-3 e GPT-4 possono creare contenuti originali basati su testo per comunicazioni personali, documenti aziendali e attività creative. Non solo GPT-4 è migliore nel generare testo nel tuo stile specifico, ma può anche mantenere la coerenza delle sue risposte più a lungo. Puoi utilizzare queste funzionalità per scrivere racconti completi, ad esempio, o per generare in modo efficiente una serie di e-mail di benvenuto per i clienti di una piccola impresa.

Sebbene i modelli GPT abbiano capacità di creazione di contenuti impressionanti, esplorare altri strumenti di scrittura AI, come Grammarly, è una buona idea per trovare la soluzione giusta. Con Grammarly, non devi saltare da una scheda all'altra per ottenere contenuti generati dall'intelligenza artificiale. L'estensione Grammarly funziona nel tuo browser web e in programmi come Microsoft Word, quindi puoi facilmente ottenere supporto per la creazione di contenuti all'interno degli strumenti che già usi. Esplora l'uso responsabile dell'intelligenza artificiale con il controllo AI di Grammarly, addestrato per identificare il testo generato dall'intelligenza artificiale.

Assistenza con il codice

Sebbene sia GPT-3 che GPT-4 funzionino bene nella scrittura del codice, nella spiegazione di frammenti di codice e nel suggerimento di miglioramenti, GPT-4 mostra prestazioni superiori in questo dominio. Funziona con maggiore efficacia e precisione durante la gestione delle attività di codifica. Inoltre, GPT-4 può completare attività di codifica più lunghe con maggiore facilità.

Potenziare i chatbot

GPT-3 e GPT-4 fungono da base per i chatbot che interagiscono con le persone in modo naturale e conversazionale, come ChatGPT. Poiché GPT-4 è in grado di comprendere meglio le sfumature, le conversazioni con i chatbot GPT-4 tendono a sembrare più naturali e genuine. Può rispondere con maggiore sensibilità alle emozioni e rilevare meglio le sottigliezze umane come gli idiomi, i riferimenti culturali e le figure retoriche.

GPT-4 rende inoltre i chatbot più accessibili poiché offre prestazioni migliori di GPT-3.5 in varie lingue.

Supporto ai compiti accademici

Gli insegnanti possono utilizzare i modelli GPT per creare quiz personalizzati, programmi di lezioni e materiale didattico. I modelli sono anche in grado di ragionare, il che consente loro di spiegare argomenti complessi come concetti matematici e questioni filosofiche.

GPT-4 supera GPT-3 su applicazioni più avanzate. Ad esempio, mentre GPT-3.5 ha ottenuto un punteggio di 1 nell'esame AP Calculus, GPT-4 ha ottenuto un punteggio di 4.

Assistere alla ricerca

Puoi utilizzare i modelli GPT per conoscere molti argomenti, esplorare nuovi concetti e ottenere risposte a domande comuni. Tuttavia, esistono limitazioni alla tempestività di tali informazioni. GPT-3 è stato addestrato su grandi quantità di dati ma non è aggiornato. Il limite della conoscenza per GPT-3.5 è gennaio 2022. Per GPT-4, il limite della conoscenza può variare da settembre 2021 a dicembre 2023, a seconda della versione.

Riepilogo dei contenuti esistenti

Sia GPT-3 che GPT-4 ti consentono di inserire contenuto esistente nel tuo prompt e generare un riepilogo. Puoi personalizzare il riepilogo in base alle tue specifiche, come conteggio delle parole, formattazione o livello di voto. Poiché GPT-4 ha una finestra di contesto più lunga, puoi utilizzarla per riassumere parti di testo più lunghe. Puoi anche richiedere che il riepilogo soddisfi requisiti più specifici, ad esempio rivolgersi a un pubblico specifico o addirittura generare il testo in un'altra lingua.

Idee di brainstorming

I modelli GPT possono fornire idee per cose come progetti creativi, eventi e nomi di prodotti. Possono anche aiutarti a trovare idee per risolvere problemi complessi. Ad esempio, possono offrire idee su come utilizzare l'automazione per semplificare un processo complicato e dispendioso in termini di tempo. Grazie alla sua capacità di cogliere le sfumature, GPT-4 può fornire un elenco di idee più personalizzato rispetto a GPT-3. Puoi anche aggiungere ulteriori dettagli alla tua richiesta di brainstorming caricando immagini.

Pregiudizi e sicurezza

Ridurre al minimo le risposte tossiche è un problema costante per l’intelligenza artificiale generativa. GPT-4 è generalmente migliore di GPT-3 nel prevenire risposte distorte e discriminatorie e nel riconoscere le parole problematiche nei prompt. Tuttavia, i ricercatori hanno scoperto che, rispetto a GPT-3, è più facile ingannare GPT-4 facendogli ignorare i suoi guardrail e generare risposte dannose. A quanto pare, la funzionalità di orientabilità che semplifica la personalizzazione di GPT-4 in base alle proprie esigenze semplifica anche il jailbreak del modello.

Prezzi

L'ultima versione di GPT-3, GPT-3.5, è disponibile gratuitamente tramite ChatGPT. Per accedere a GPT-4, è necessario un account ChatGPT Plus, che parte da $ 20 al mese. Per gli sviluppatori, l’accesso API GPT-4o è circa il 50% più economico rispetto a GPT-4 Turbo e offre anche limiti di velocità 5 volte più alti.

Funzionalità multilingue migliorate

Poiché si basano sui dati di Internet, i precedenti modelli GPT mostravano una propensione verso le lingue più ampiamente rappresentate online. Tuttavia, GPT-4 dimostra prestazioni migliorate in una gamma più ampia di lingue rispetto a come funziona GPT-3.5 in inglese. Ciò include migliori capacità in lingue come lo swahili e il lettone, che hanno una presenza online più limitata rispetto all’inglese e al francese. GPT-4o continua questa tendenza, mostrando miglioramenti ancora più significativi nelle lingue diverse dall'inglese.

Conclusione

L’evoluzione dei modelli GPT da GPT-3 a GPT4, e ora GPT-4o, segna passi da gigante nell’elaborazione del linguaggio AI. GPT-3 ha fissato un livello elevato con la sua capacità di generare testo, spiegare concetti e scrivere codice. GPT-4 ha alzato questo livello introducendo l'elaborazione delle immagini e una migliore comprensione del linguaggio. GPT-4o spinge ulteriormente i confini con l'elaborazione audio e video, risposte più rapide, funzionalità multilingue migliorate e convenienza.

Questi progressi espandono il potenziale dell’intelligenza artificiale in diverse applicazioni, dalle attività creative alla risoluzione di problemi complessi. Man mano che i modelli GPT continuano ad evolversi, offriranno funzionalità sempre più sofisticate che riducono le barriere all’ingresso in campi come la progettazione, l’ingegneria e l’analisi dei dati. Alcuni esperti sostengono che probabilmente passeremo a ruoli in cui gestiamo i nostri modelli di intelligenza artificiale, guidando, perfezionando e delegando anziché eseguire attività da zero.