GPT-4 Turbo: gli aggiornamenti di OpenAI per renderlo meno "pigro"

Attraverso un post apparso sul blog ufficiale di OpenAI è stato confermato come GPT-4 Turbo sia stato aggiornato, consentendo alla piattaforma di generare codice in modo molto più approfondito rispetto al passato.

Gli sforzi degli sviluppatori, nello specifico, si sono concentrati per ottimizzare l’utilizzo di GPT-4 Turbo rendendolo meno “pigro” rispetto al passato. Nonostante ciò, l’azienda di Sam Altman non è andata più di tanto nello specifico sulle implementazioni.

L’aggiornamento di cui stiamo parlando sembra offrire una risposta concreta agli utenti di ChatGPT che, di recente, si sono lamentati di un chatbot che spesso si rifiuta di completare le attività richieste. Va comunque sottolineato che l’update riguarda GPT-4 Turbo (addestrato con dati fino ad aprile 2023) e che le introduzioni non interessano GPT-4, potenzialmente ancora soggetto a rifiuto di approfondire alcuni prompt.

Launching improved GPT models in the API, as well better and cheaper embedding models (e.g. one model is 5x cheaper than our previous embedding models with stronger performance): https://t.co/rFlFLFFJ4e

— Greg Brockman (@gdb) January 25, 2024

Gli aggiornamenti di GPT-4 Turbo: chabot più attivo e l’introduzione degli embedding

OpenAI punta molto su GPT-4 Turbo e, a tal proposito, ha confermato nello stesso post come oltre il 70% degli utenti di ChatGPT hanno lasciato da parte la precedente versione, visti i dati più aggiornati offerti. D’altro canto anche Microsoft Copilot, dallo scorso dicembre, basa ormai il suo funzionamento su GPT-4 Turbo.

Riguardo l’aggiornamento, la società ha fatto capire che non sarà l’ultimo, con la possibile futura introduzione di un sistema per generare immagini attraverso il testo.

Tra le recenti implementazioni di OpenAI figurano anche alcuni modelli di intelligenza artificiale più piccoli, definiti come embedding. OpenAI descrive gli stessi come una “Sequenza di numeri che rappresenta i concetti all’interno di contenuti come linguaggio naturale o codici“. Questi dovrebbero supportare le applicazioni che utilizzano la generazione aumentata di recupero, un tipo di IA che attinge da un database per fornire le risposte, senza dover creare output testuali da zero.