Nel 2022, un gruppo di esperti di Google Research, in collaborazione con accademici dell'Università di Tokyo, ha pubblicato un documento fondamentale dal titolo “Large Language Models are Zero-Shot Reasoners”. Questo studio ha segnato un passo avanti significativo nell'evoluzione dei modelli di intelligenza artificiale, introducendo un concetto chiave conosciuto come "catena di ragionamento". Con l'adozione del metodo "zero-shot", i modelli possono affrontare problemi di logica e matematica senza la necessità di esempi precedenti, rendendo l'intelligenza artificiale più simile al pensiero umano.
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Il significato del ragionamento zero-shot
Il modello zero-shot-chain-of-thought sviluppato da Google introduce un metodo innovativo per risolvere problemi complessi. Utilizzando frasi iniziali come “Let’s think step by step”, il modello viene incoraggiato a segmentare un problema in passaggi più semplici, senza un riferimento a esempi già presentati. Questo approccio permette all'AI di risolvere problemi logico-matematici, che rappresentavano in passato una sfida per le macchine. Questa innovazione ha il potenziale di rendere i modelli di intelligenza artificiale più efficaci nell'affrontare questioni intricate, simili a quelle che risolverebbe un essere umano.
Gemini 2.0 Flash Thinking: il nuovo modello di Google
Recentemente, Google ha rivelato una nuova versione del suo modello Gemini 2.0, denominata Gemini 2.0 Flash Thinking. Questo sistema è progettato per generare strategie di pensiero più complesse e offre un livello di approfondimento nelle risposte che supera quello di qualsiasi altro modello attualmente disponibile. Gemini 2.0 Flash Thinking non solo fornisce risposte rapide, ma integra anche processi di ragionamento articolati, rendendo le soluzioni più complete e logiche.
Un aspetto distintivo è la trasparenza: a differenza di OpenAI, che mantiene una certa opacità riguardo ai ragionamenti dei suoi modelli GPT-3 e GPT-4, Google consente agli utenti di visualizzare il flusso di pensiero che porta a ciascuna risposta. Questo rappresenta un'importante evoluzione per il settore, aggiungendo un livello di fiducia nelle soluzioni presentate dall'intelligenza artificiale.
Esempi pratici delle capacità di Gemini 2.0 Flash Thinking
Uno dei momenti salienti delle presentazioni di Gemini 2.0 Flash Thinking è stato il test condotto da Noam Shazeer, un leader del progetto. Presentando al modello un quesito di probabilità riguardante il lancio di una moneta, il sistema è riuscito a generare un ragionamento passo passo, arrivando a una risposta accurata in circa 30 secondi. Questo test non ha solo dimostrato la capacità di calcolo del modello, ma anche la sua attitudine a strutturare il pensiero in modo logico.
Un altro interessante test è stato condotto da Logan Kilpatrick, responsabile di Google AI Studio. Ha presentato un enigma visivo con palle da biliardo numerate. Nonostante il modello inizialmente non trovasse una soluzione, dopo aver esplorato una nuova interpretazione dei numeri, è riuscito a individuare la combinazione vincente. Questo approccio creativo evidenzia come Gemini 2.0 Flash Thinking affronti anche problemi complessi con una visione strategica.
Come testare Gemini 2.0 Flash Thinking
Chi desidera esplorare le funzionalità di Gemini 2.0 Flash Thinking può farlo attraverso la piattaforma Google AI Studio. Selezionando dal menu il modello appropriato, gli utenti possono avviare il proprio test ponendo domande complesse. Inoltre, attivando l'opzione che permette di espandere le informazioni sul ragionamento, è possibile seguire il processo decisionale del modello in tempo reale.
I programmatori possono accedere a Gemini 2.0 Flash Thinking anche tramite prompt dei comandi, utilizzando linguaggi come Python e JavaScript. Le API disponibili consentono di interagire con il modello, permettendo esperimenti pratici diretti e personalizzati.
Risultati dei test condotti sul modello
Un esempio di interrogazione testuale è stato effettuato utilizzando un semplice script Python. La domanda posta a Gemini 2.0 Flash Thinking era: “Come si mangia il buco di una ciambella?”. Il modello ha fornito risposte sia seriose che umoristiche, dimostrando una notevole abilità nel rispondere con argomentazioni pertinenti e creative, come “non si mangia, perché non c'è nulla da mangiare”.
Le prestazioni nel panorama attuale dell'AI
Le abilità uniche di Gemini 2.0 Flash Thinking hanno permesso al modello di ottenere risultati eccezionali in test comparativi, come nel Chatbot Arena, dove ha superato modelli di alta qualità come OpenAI GPT-4. Questa performance straordinaria non solo afferma la validità delle innovazioni apportate da Google, ma segna anche un cambiamento nel modo in cui l'intelligenza artificiale può interagire e fornire risposte intelligenti in scenari reali, rendendo Gemini uno strumento potente e all'avanguardia nel campo della tecnologia AI.
