Gli scienziati di intelligenza artificiale stanno facendo passi avanti nella ricerca e sviluppo di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) che dimostrano sorprendenti abilità in diverse aree e compiti, sfidando la nostra comprensione dell’apprendimento e della cognizione. Il nuovo modello GPT-4 sviluppato da OpenAI è stato addestrato con una scala di calcolo e dati senza precedenti, il che lo rende una potente e rivoluzionaria tecnologia.
In un recente studio, Sébastien Bubeck, Varun Chandrasekaran, Ronen Eldan, Johannes Gehrke, Eric Horvitz, Ece Kamar, Peter Lee, Yin Tat Lee, Yuanzhi Li, Scott Lundberg, Harsha Nori, Hamid Palangi, Marco Tulio Ribeiro e Yi Zhang hanno indagato sulla prima versione di GPT-4, ancora in fase di sviluppo attivo. I risultati della ricerca dimostrano che GPT-4 appartiene ad una nuova categoria di LLM insieme a modelli come ChatGPT di Google e PaLM, che mostrano un’intelligenza artificiale più generale rispetto ai precedenti modelli.
GPT-4 ha dimostrato di essere in grado di risolvere compiti nuovi e difficili in vari campi, tra cui matematica, programmazione, visione, medicina, legge e psicologia, senza alcun suggerimento speciale. Inoltre, le prestazioni di GPT-4 sono sorprendentemente vicine alle prestazioni a livello umano e spesso superano i modelli precedenti come ChatGPT. Questo dimostra che GPT-4 ha una vasta gamma di capacità, e può essere considerato come una versione iniziale (ma ancora incompleta) di un sistema di intelligenza artificiale generale (AGI).
Nella ricerca, gli scienziati hanno anche discusso dei limiti di GPT-4 e delle sfide future per sviluppare versioni più profonde e complete di AGI, inclusa la necessità di perseguire un nuovo paradigma che vada oltre la previsione della parola successiva. Inoltre, hanno analizzato le implicazioni sociali del recente salto tecnologico e le future direzioni di ricerca in questo campo.
GPT-4 rappresenta un notevole passo avanti nell’intelligenza artificiale, e le sue capacità sono sorprendentemente vicine a quelle umane. Ci sono ancora sfide da superare per raggiungere una completa intelligenza artificiale generale, ma questa ricerca apre nuove possibilità e sfide per lo sviluppo futuro di questa tecnologia.
