"All'interno dei laboratori, abbiamo questi modelli capaci e non sono molto più avanzati di quelli a cui il pubblico ha accesso gratuitamente." Boom! Questa è una citazione diretta di Mira Murati, CTO di OpenAI, e introduce questo episodio di The Prompt. Jim Carter parla del rilascio di GPT-4o-mini, una versione più piccola, veloce e molto più economica del modello di punta GPT-4o. Non si tratta solo di un altro aggiornamento; è un cambiamento di paradigma.

Jim esplora come GPT-4o-mini, con il suo impressionante punteggio dell'82% nel benchmark MMLU e la stessa finestra di contesto di 128 mila token, stia facendo scalpore grazie alla sua efficienza e accessibilità. E la sorpresa? Fa tutto questo a una frazione del costo: 15 centesimi per milione di token di input e 60 centesimi per milione di token di output. Per chi esegue chiamate API a ciclo continuo, questi risparmi sono enormi.

Ma non è solo una questione di denaro. Jim sostiene che questo spostamento verso l'efficienza rispetto alla potenza pura segna una nuova fase nello sviluppo dell'IA. Stiamo passando dal superare i limiti di ciò che è possibile a rendere tali capacità pratiche e accessibili. Questo è riecheggiato nell'ammissione di Murati che le cose più eccitanti nei laboratori non sono molto più avanzate di ciò che è pubblicamente disponibile.

Jim tocca anche il tema di come GPT-4o-mini si confronta con altri modelli come Claude, Llama e Gemma. Anche se non li surclassa completamente, è competitivo, segnalando un punto di saturazione nello sviluppo dell'IA. Questa nuova fase riguarda ottimizzazione, applicazioni pratiche e rendere la tecnologia potente più accessibile.

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Questo episodio e l'intero podcast sono prodotti con la potenza dell'Intelligenza Artificiale (IA) da Specialist, Jim Carter. Jim non parla italiano! Questo è il suo podcast e il suo esperimento, e lui è grato per il vostro supporto.

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