1. Panoramica dei modelli OpenAI

OpenAI ha rilasciato una serie di modelli di intelligenza artificiale mirati a gestire vari livelli di complessità nella risoluzione dei problemi. Dalla serie GPT per comprendere e generare linguaggio naturale o codice, a DALL·E per creare e modificare immagini, nonché TTS e Whisper per trasformare testo e speech, questi modelli hanno ciascuno i propri punti di forza e coprono un'ampia gamma di scenari di applicazione.

  • GPT-4 e GPT-4 Turbo: Rappresentano il meglio della tecnologia di processamento del linguaggio naturale, capaci di svolgere compiti complessi con precisione e di comprendere profondamente il linguaggio naturale.
  • GPT-3.5: Miglioramento ulteriore rispetto a GPT-3, con enfasi sull'alto rapporto costo-efficacia e potenti capacità di generazione di linguaggio naturale e codice.
  • DALL·E: Utilizza tecniche avanzate di deep learning per creare immagini realistiche.
  • TTS: Trasforma il testo in speech, adatto a varie applicazioni che richiedono output vocale.
  • Whisper: Un modello versatile di riconoscimento e traduzione del linguaggio parlato (speech to text), che supporta più lingue.
  • Embeddings: Converte il testo in rappresentazioni numeriche, ampiamente utilizzate in sistemi di ricerca, clustering, sistemi di raccomandazione e altro.
  • Moderation: Capace di rilevare contenuti sensibili nel testo, contribuendo alla conformità con le politiche di utilizzo.

I modelli di OpenAI vengono regolarmente aggiornati in base alle diverse esigenze e vengono fornite vecchie versioni stabili per garantire coerenza dell'applicazione agli sviluppatori.

2. GPT-4 e GPT-4 Turbo

GPT-4 è un grande modello multimodale che non solo accetta input di testo, ma elabora anche input da immagini e restituisce testo. GPT-4 eccelle in una vasta gamma di conoscenze comuni e ragionamenti profondi, con un'accuratezza superiore a qualsiasi modello precedente.

GPT-4 Turbo ha apportato miglioramenti nella gestione dei comportamenti "pigri", cioè quando il modello non riesce a completare un compito. Inoltre, GPT-4 supporta funzionalità più avanzate come:

  • Capacità migliorata di seguire le istruzioni
  • Modalità JSON
  • Output riproducibili
  • Chiamate di funzione parallela

Per applicazioni che richiedono l'elaborazione di grandi quantità di dati e istruzioni complesse, GPT-4 fornisce una grande finestra di contesto di 128.000 token, conferendogli un vantaggio naturale nell'elaborazione di lunghi testi coerenti.

3. Modello GPT-3.5

Il modello GPT-3.5 è un modello significativamente cost-efficace con la capacità di comprendere e generare linguaggio naturale o codice. GPT-3.5 Turbo è una versione ottimizzata di GPT-3.5, progettata appositamente per l'ottimizzazione della chat, pur svolgendo bene anche nei compiti tradizionali.

Per la maggior parte dei compiti fondamentali, la differenza tra i modelli GPT-4 e GPT-3.5 non è significativa. Tuttavia, in scenari di ragionamento più complessi, le capacità di GPT-4 superano di gran lunga quelle di GPT-3.5 e dei suoi predecessori.

4. Modello di generazione di immagini DALL·E

DALL·E è un'altra tecnologia innovativa di OpenAI che può generare immagini realistiche basate su descrizioni in linguaggio naturale. Ad esempio, gli utenti possono chiedere di creare "un polipo con una tuta spaziale" e DALL·E genererà un'immagine che corrisponde alla descrizione.

5. Modelli Text-to-Speech (TTS)

Il Text-to-Speech (TTS) è una tecnologia che converte le informazioni testuali in linguaggio parlato, con significative applicazioni in vari scenari come assistenza alla lettura per persone ipovedenti, risposte intelligenti degli assistenti e notifiche vocali automatiche.

OpenAI offre due varianti dei modelli TTS - tts-1 e tts-1-hd. Tra questi, tts-1 è ottimizzato per scenari di text-to-speech in tempo reale, con maggiore velocità, mentre tts-1-hd è ottimizzato per una qualità superiore ed è più adatto per scenari con elevate esigenze di qualità del suono.

6. Modello di riconoscimento del linguaggio Whisper

Whisper è un modello versatile di riconoscimento del linguaggio parlato (speech-to-text) addestrato a riconoscere il linguaggio parlato in più lingue, con capacità di traduzione del linguaggio parlato e riconoscimento della lingua. Whisper è addestrato utilizzando ampi set di dati vocali diversificati per ottenere applicazioni estese.

Caratteristiche del modello Whisper

Whisper può riconoscere il linguaggio parlato in più lingue e ha le seguenti capacità:

  1. Riconoscimento vocale ad alta precisione.
  2. Supporto alla traduzione del linguaggio parlato in più lingue.
  3. Capacità di riconoscimento della lingua.

7. Modello di embedding di testo

Il modello di embedding del testo può convertire il testo in forme vettoriali numeriche, consentendo il calcolo della correlazione tra testi. È ampiamente utilizzato in sistemi di ricerca, clustering, sistemi di raccomandazione, rilevamento di anomalie e compiti di classificazione, tra gli altri.

8. Modello di revisione dei contenuti Moderation

Il modello di revisione dei contenuti può verificare se i contenuti sono conformi alle politiche di utilizzo di OpenAI, identificando automaticamente vari tipi di contenuti sensibili e aiutando a mantenere gli standard della comunità.