Negli ultimi mesi, il panorama dell’intelligenza artificiale ha subito un'importante evoluzione con l'ingresso di DeepSeek, un nuovo attore di rilevo. Questa sfida al predominio di OpenAI e di altre realtà occidentali ha innescato un'accelerazione nello sviluppo delle tecnologie AI, portando a significativi miglioramenti nei modelli di linguaggio. Con la sfida della competizione, i vantaggi si riflettono direttamente sugli utenti, che ora possono godere di una gamma più ampia di funzionalità e prestazioni migliorate.
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La catena di pensiero: un passo avanti nei modelli AI
La catena di pensiero, conosciuta anche come chain-of-thought , rappresenta un significativo progresso nei Large Language Models . Questo approccio innovativo ha dimostrato di migliorare notevolmente le capacità di ragionamento dei modelli di intelligenza artificiale, contribuendo a risolvere compiti complessi che, in passato, risultavano particolarmente sfidanti. L’idea alla base di questa tecnica è semplice ma efficace: scomporre i problemi in passaggi logici, rendendo così il processo di soluzione più chiaro e comprensibile.
Fino a poco tempo fa, i LLM presentavano limiti nell'affrontare interrogativi di natura logico-matematica, producendo errori significativi. I problemi si verificavano principalmente a causa della modalità con cui i modelli elaboravano i dati: non avendo accesso a esperienze precedenti riguardanti particolari problemi, le AI tendevano a confondere le informazioni su numeri e operazioni. Tuttavia, l'implementazione della catena di pensiero ha reso possibile un nuovo modo di affrontare questi interrogativi.
Questa metodica aiuta i modelli a seguire una sequenza di pensieri simile a quella umana, migliorando così il loro processo decisionale. Questo non implica una comprensione umana, ma un’abilità di inferire e formulare risposte attraverso algoritmi e logiche matematiche.
Esempio pratico della catena di pensiero
Un’applicazione pratica del ragionamento a catena può essere osservata nella risoluzione di problemi matematici. Prendiamo in considerazione un esempio semplice: “Un oggetto costa 100 €. Nel primo mese il prezzo aumenta del 20%, e nel mese successivo viene ridotto del 20%. Qual è il prezzo finale dell’oggetto?”. In passato, un LLM avrebbe potuto fallire nell'affrontare questo interrogativo. Oggi, grazie alla catena di pensiero, il processo si snoda come segue.
Innanzitutto, si calcola l’aumento. Un incremento del 20% su 100 euro si traduce in 20 euro. Perciò, aggiungendo questo incremento, il nuovo prezzo raggiunge 120 euro. Successivamente, applicando una riduzione del 20% su questo nuovo valore, si calcola il 20% di 120 euro, che corrisponde a 24 euro. Sottraendo questa cifra dal prezzo precedente, il risultato finale è di 96 euro. Questo schema metodico, sebbene possa sembrare semplice, è applicabile anche a problemi ben più complessi, adattandosi a sfide di diverso livello di difficoltà, anche quelle accademiche.
OpenAI e le nuove funzionalità del modello o3-mini
OpenAI ha recentemente lanciato il suo modello o3-mini, che offre un’importante evoluzione nel modo in cui gestisce il ragionamento-AI. Questa innovazione promette di fornire agli utenti una comprensione migliorata dei passaggi logici adottati dal modello stesso. Utilizzare ChatGPT in combinazione con questa nuova funzionalità è semplice: basta cliccare su “Avvia il ragionamento” per ricevere un resoconto dettagliato delle fasi logiche che l'intelligenza artificiale ha elaborato prima di fornire una risposta.
È da sottolineare che l'accesso a queste nuove funzionalità è garantito anche per gli utenti della versione gratuita di ChatGPT, il che permette a un pubblico più ampio di beneficiare dei miglioramenti apportati. Attraverso un semplice clic, è possibile esplorare i passaggi di ragionamento che si nascondono dietro alle risposte, favorendo una maggiore fiducia nella validità delle informazioni ricevute.
L'importanza del ragionamento e della verifica nei modelli AI
La fase di verifica è cruciale nei modelli di intelligenza artificiale come o3-mini. Oltre a generare risposte, queste AI sono progettate per controllare attentamente le informazioni prima di esprimerle. Un processo di questo tipo aiuta a mantenere l'affidabilità delle affermazioni, riducendo il rischio di errori, che in passato risultavano piuttosto comuni. Sebbene questo approccio possa comportare un allungamento dei tempi di elaborazione, rappresenta un passo fondamentale per garantire risposte più accurate.
In precedenza, si assisteva a una mancata trasparenza nell'esposizione dei passaggi di ragionamento, limitata a sintesi che potevano contenere errori. Con il nuovo approccio, OpenAI ha implementato una rigorosa fase di post-elaborazione, affinata con nuovi metodi accademici per garantire la qualità delle risposte. Questo non solo migliora la comprensione, ma rende anche l'interazione con il modello più accessibile a chi non parla inglese, traducendo i processi intellettivi nella lingua madre dell'utente.
La sfida continua di DeepSeek
Nel frattempo, DeepSeek continua a competere nel settore. Un recente test di logica, estratto dal libro "Test Your Logic", ha visto il modello o3-mini di ChatGPT rispondere rapidamente e correttamente a un enigma logico in 26 secondi. Al contrario, DeepSeek ha mostrato difficoltà, impiegando oltre 5 minuti per giungere alla soluzione, pur arrivando comunque a una risposta finale. Ciò evidenzia le diverse capacità e tempistiche di elaborazione di questi modelli, sottolineando così l'importanza della continua innovazione e competizione nel campo dell'intelligenza artificiale.
