{"id":175,"date":"2024-04-14T12:18:05","date_gmt":"2024-04-14T12:18:05","guid":{"rendered":"https:\/\/www.techopedia.com\/it\/"},"modified":"2024-09-06T14:41:56","modified_gmt":"2024-09-06T14:41:56","slug":"google-gemini-e-una-seria-minaccia-per-chatgpt","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.techopedia.com\/it\/google-gemini-e-una-seria-minaccia-per-chatgpt","title":{"rendered":"Google Gemini \u00e8 una Seria Minaccia per ChatGPT – Ecco Perch\u00e9"},"content":{"rendered":"

Il lancio di ChatGPT<\/a> lo scorso novembre ha scosso Google nelle sue fondamenta. Il popolare chatbot IA rappresentava una tale minaccia per l’attivit\u00e0 dell’azienda che quest’ultima ha iniziato a investire per recuperare il ritardo nel campo dell’IA generativa<\/a>.<\/p>\n

Questo sforzo ha portato non solo al rilascio di Google Bard, ma anche di Google Gemini.<\/p>\n

Che cos’\u00e8 Google Gemini?<\/span><\/h2>\n

Gemini \u00e8 un insieme di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) che sfruttano tecniche di addestramento tratte da AlphaGo, tra cui l’apprendimento per rinforzo e la ricerca ad albero, con il potenziale per scalzare ChatGPT come soluzione di IA generativa pi\u00f9 potente e avanzata del pianeta.<\/p>\n

La notizia \u00e8 arrivata pochi mesi dopo che Google ha unito i suoi laboratori di intelligenza artificiale Brain e DeepMind per creare un nuovo team di ricerca chiamato Google DeepMind<\/a>, e pochi mesi dopo il lancio di Bard e del suo LLM 2 di nuova generazione.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Poich\u00e9 i ricercatori prevedono che il mercato dell’IA generativa avr\u00e0 un valore stimato di 1,3 trilioni di dollari entro il 2032, \u00e8 chiaro che Google sta investendo in questo settore per mantenere la sua posizione di leader nello sviluppo dell’IA.<\/p>\n

Tutto quello che sappiamo finora su Google Gemini<\/span><\/h2>\n

Google Gemini AI \u00e8 un\u00a0<\/span>modello multimodale <\/strong>in grado di lavorare con testi, immagini e video, <\/span>con capacit\u00e0 di comprensione degli input mai viste prima.<\/p>\n

Sebbene sia stato rilasciato a dicembre 2023, le sue reali capacit\u00e0 sono ancora tutte da scoprire, con i\u00a0<\/span>primi test<\/strong>\u00a0<\/span>che hanno rivelato risultati davvero impressionanti sia in termini di\u00a0<\/span>confronto con altre IA<\/strong><\/a>\u00a0<\/span>sia in termini di\u00a0<\/span>possibilit\u00e0 e ambiti di utilizzo<\/strong>.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

A maggio dello scorso anno, il CEO di Google e Alphabet Sundar Pichai<\/strong> ha pubblicato un post sul suo blog<\/a> con un’immagine di alto livello del nuovo LLM, spiegando che:<\/p>\n

\u201cGemini \u00e8 stato creato da zero per essere multimodale, altamente efficiente nelle integrazioni di strumenti e API e costruito per consentire innovazioni future, come la memoria e la pianificazione<\/em>\u201d.<\/p><\/blockquote>\n

Pichai ha anche osservato che:<\/p>\n

\u201cSebbene sia ancora agli inizi, stiamo gi\u00e0 vedendo impressionanti capacit\u00e0 multimodali mai viste nei modelli precedenti […] Una volta messo a punto e rigorosamente testato per la sicurezza, Gemini sar\u00e0 disponibile in varie dimensioni e capacit\u00e0, proprio come PaLM 2<\/em>\u201d.<\/p><\/blockquote>\n

Da allora, non \u00e8 stato detto molto sulle reali capacit\u00e0 del modello, a parte l’intervista di Demis Hassabis, CEO di Google DeepMind, a Wired<\/a>, in cui si afferma che Gemini \u201ccombiner\u00e0 alcuni dei punti di forza dei sistemi di tipo AlphaGo con le sorprendenti capacit\u00e0 linguistiche dei modelli di grandi dimensioni<\/em>\u201d.<\/p>\n

Android Police<\/a> ha anche affermato che una fonte anonima coinvolta nel progetto ha commentato che Gemini sar\u00e0 in grado di generare testo e immagini contestuali e sar\u00e0 addestrato su fonti come le trascrizioni dei video di YouTube.<\/p>\n

Google Gemini strapper\u00e0 la corona a ChatGPT?<\/span><\/h2>\n

Una delle maggiori discussioni intorno al rilascio di Google Gemini \u00e8 se il nuovo modello linguistico abbia le carte in regola per scalzare ChatGPT, che lo scorso anno ha raggiunto oltre 100 milioni di utenti attivi mensili<\/a>.<\/p>\n

Inizialmente, Google ha utilizzato la capacit\u00e0 di Gemini di generare testo e immagini per differenziarlo da GPT4, ma il 25 settembre 2023 OpenAI ha annunciato<\/a> che gli utenti avrebbero potuto inserire query<\/a> vocali e immagini in ChatGPT.<\/p>\n

Ora che OpenAI sta sperimentando un approccio basato su modelli multimodali e ha collegato ChatGPT a Internet, forse il fattore di differenziazione pi\u00f9 minaccioso tra i due strumenti \u00e8 la vasta gamma di dati di addestramento proprietari di Google.<\/p>\n

Google Gemini \u00e8 in grado di elaborare dati provenienti da diversi servizi, tra cui Google Search, YouTube, Google Books e Google Scholar.<\/p>\n

L’uso di questi dati proprietari per l’addestramento dei modelli Gemini potrebbe portare a un netto vantaggio in termini di sofisticazione degli approfondimenti e delle inferenze che pu\u00f2 trarre da un insieme di dati. Questo \u00e8 particolarmente probabile se si considera che Gemini \u00e8 addestrato su un numero doppio di token rispetto a GPT4<\/a>.<\/p>\n

Anche la collaborazione tra i team DeepMind e Brain di Google non pu\u00f2 essere sottovalutata, in quanto mette OpenAI faccia a faccia con un team di ricercatori di alto livello, tra cui il co-fondatore di Google Sergey Brin e lo scienziato senior di DeepMind ed esperto di apprendimento automatico Paul Barham.<\/p>\n

Si tratta di un team esperto che ha una profonda conoscenza di come applicare tecniche come l’apprendimento per rinforzo e la ricerca ad albero per creare programmi IA in grado di raccogliere feedback e migliorare la loro risoluzione dei problemi nel tempo.<\/p>\n

Vale la pena notare che il team DeepMind ha gi\u00e0 utilizzato queste tecniche con successo, insegnando ad AlphaGo a sconfiggere il campione mondiale di Go del 2016 Lee Se-dol.<\/p>\n

La corsa agli armamenti dell’ IA<\/span><\/h2>\n

La combinazione di abilit\u00e0 multimodali, l’uso dell’apprendimento per rinforzo, le capacit\u00e0 di generare testi e immagini, e i dati proprietari di Google sono tutti gli ingredienti di cui Gemini ha bisogno per superare GPT-4.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

I dati di addestramento sono il fattore chiave di differenziazione: dopo tutto, il vincitore della corsa agli armamenti degli LLM sar\u00e0 in gran parte decretato in base al set di dati pi\u00f9 grande e ricco con cui vengono addestrati i propri modelli.<\/p>\n

Detto questo, visto che OpenAI starebbe lavorando a un nuovo LLM multimodale di nuova generazione, chiamato Gobi, la competizione \u00e8 ancora aperta. La domanda ora \u00e8: chi svilupper\u00e0 l’IA multimodale migliore?<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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