L’AI generativa di OpenAI inizia a fare sul serio. L’azienda ha infatti annunciato il rilascio di o1, il modello di “ragionamento” addestrato per rispondere ad attività complesse e risolvere problemi più difficili più velocemente di quanto possa fare un essere umano. Questo non è il punto di arrivo ma l’inizio essendo o1 il primo di una lunga serie di modelli di “ragionamento” al quale OpenAI farà seguire regolari miglioramenti. Il prossimo aggiornamento, infatti, è già in fase di sviluppo.
I modelli o1 e o1-mini di OpenAI
Destinato a risolvere problemi più difficili in ambito scientifico, matematico e di programmazione, o1 è un modello addestrato per dedicare più tempo al ragionamento e alla riflessione sui problemi che gli vengono sottoposti. Proprio come farebbe un essere umano (o come dovrebbe fare) prima di dare una risposta si prende tempo e riflette affinando il processo di ragionamento, valutando diverse strategie e riconoscendo i propri errori.
Tanto per rendere l’idea della potenza del nuovo modello, OpenAI riferisce che in un esame per l’International Mathematics Olympiad (IMO), GPT-4o ha risolto correttamente solo il 13% dei problemi, mentre il modello o1 ha ottenuto l’83%. Il modello o1 è stato addestrato utilizzando un algoritmo di ottimizzazione completamente nuovo con un set di dati specifico. Se i modelli GPT sono stati addestrati a imitare i pattern dei dati, il modello o1 è stato addestrato per risolvere i problemi autonomamente utilizzando una tecnica che insegna al sistema un meccanismo di ricompense e penalità.
Quindi per elaborare le query esamina i problemi passo dopo passo, come avviene nella mente umana. In realtà gli esperti di AI non sono ancora riusciti del tutto a decifrare il funzionamento del ragionamento umano e le capacità di “ragionamento” di o1 sono relativamente lente e costose e non paragonabili a quelle di un professionista esperto.
Inizialmente il modello o1 non avrà alcune delle funzionalità che siamo abituati a conoscere e utilizzare su ChatGPT (come il caricamento di file e immagini e la navigazione sul web) ed è il motivo per cui per un utilizzo comune GPT-4o potrebbe nel breve termine risultare più utile. Non a caso ChatGPT continua a essere il sistema di AI generativa più utilizzato. Ricordando sempre che il modello o1 è solo un’anticipazione, un primo modello di questa nuova serie alla quale ne seguiranno altri sempre più capaci di risolvere problemi complessi.
Il modello o1 può essere utilizzato dai ricercatori sanitari per registrare i dati di sequenziamento cellulare, dai fisici per generare formule matematiche complesse in ottica quantistica e dagli sviluppatori per eseguire flussi di lavoro in più fasi. Sempre per gli sviluppatori OpenAI sta rilasciando il modello o1-mini che risulta una soluzione più efficiente (e più economico dell’80%) per la codifica e il debugging. Rispetto a o1-preview o1-mini ha una conoscenza del mondo minore ed è più concentrato nell’offrire una soluzione accurata per gli sviluppatori.
Il modello o1 è già disponibile in ChatGPT per tutti gli utenti con abbonamento ChatGPT Plus e ChatGPT Team. Chi ha un abbonamento ChatGPT Enterprise e ChatGPT Edu, invece, dovrà attendere la prossima settimana per accedere ai nuovi modelli.
Sia o1-preview che o1-mini possono essere impostati manualmente nel selettore del modello potendo usufruire rispettivamente di 30 e 50 messaggi settimanali. OpenAI ha dichiarato di essere al lavoro per aumentare tale disponibilità e offrire il modello o1 a tutti gli utenti ChatGPT prevedendo anche di far scegliere automaticamente all’intelligenza artificiale quale è il modello migliore da utilizzare a seconda del prompt.
Gli sviluppatori in possesso dei requisiti API 5 possono iniziare a utilizzare entrambi i modelli con un limite di frequenza di 20 RPM (requests per minute). Attualmente l’API per questi modelli non include lo streaming, il supporto per i messaggi di sistema e altre funzionalità (arriveranno nelle successive versioni). Il costo? Per gli sviluppatori o1-preview costa 15 $ per 1 milione di token di input e 60 $ per 1 milione di token di output (rispetto ai 5 $ per 1 milione di token di input e 15 $ per 1 milione di token di output di GPT-4o).
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