Il regno di Chat GPT-4 sta per finire? Un nuovo progetto open source denominato MiniGPT-4 sta attirando l'attenzione in quanto offre prestazioni paragonabili a Chat GPT-4. Sviluppata da un gruppo di studenti, questa tecnologia AI è ora disponibile per l'accesso demo gratuito. L'efficienza di MiniGPT-4 nei complessi processi di riconoscimento delle immagini ha fatto scalpore tra gli appassionati di intelligenza artificiale.
Chat GPT-4 è ancora la tecnologia AI più utilizzata a livello globale e ha guadagnato un'immensa popolarità. Le sue applicazioni vanno dalla creazione di applicazioni web alla risoluzione di vari dubbi o persino alla programmazione di videogiochi. Tuttavia, MiniGPT-4 mira a fornire un'opzione più efficiente su scala ridotta, con l'ulteriore vantaggio di essere gratuito e non limitato a semplici processi come la generazione di volti falsi con l'IA.
Creato da un gruppo di studenti
Il progetto MiniGPT-4 è stato avviato da un team di studenti della King Abdullah University of Science and Technology, Arabia Saudita, con l'obiettivo di fornire una tecnologia simile a Chat GPT-4, ma con un approccio e un sistema unici. Inoltre, il team voleva che il progetto fosse un'iniziativa open source, liberamente accessibile a tutti.
Il progetto MiniGPT-4 si basa su una tecnologia avanzata per potenziare le sue funzionalità, incluso il decodificatore del linguaggio Vicuna basato su LlaMA e il potente componente BLIP-2, che abilita sofisticate capacità di riconoscimento delle immagini che possono essere sfruttate per rispondere a domande basate su dati visivi. Nonostante sia soprannominata una versione "mini" di GPT-4, MiniGPT-4 vanta un impressionante livello di efficienza del 90%, secondo l'analisi di GPT-4. Anche se potrebbe non corrispondere del tutto alle capacità dell'IA di OpenAI, le prestazioni di MiniGPT-4 sono certamente degne di nota e hanno raccolto un notevole interesse da parte della comunità tecnologica.
Cosa è capace di fare?
Per dirla semplicemente, MiniGPT-4 ha una capacità simile a Chat-GP4 nel riconoscimento delle immagini, ma con una differenza del 10% nella percentuale di successo. I responsabili del progetto hanno fornito esempi chiari per mostrare la capacità di analisi visiva dell'IA. Un esempio riguardava l'analisi di una foto di una pianta malata per verificare se l'intelligenza artificiale potesse rilevare con precisione ciò che le stava accadendo.
Secondo i rapporti, MiniGPT-4 ha fornito risultati precisi con una sola domanda e l'immagine della pianta in questione. Un altro esempio ha comportato il caricamento del logo Vicuna per chiedere il parere di MiniGPT-4 e l'IA ha fornito una descrizione completa e un commento su ciascun elemento, concludendo con una valutazione finale.
Nonostante le sue impressionanti capacità, MiniGPT-4 ha ancora margini di miglioramento. Le risposte dell'intelligenza artificiale possono essere ripetitive e fare troppo affidamento su determinate frasi ed espressioni, specialmente quando si analizzano immagini da fonti pubbliche. Tuttavia, gli sviluppatori riconoscono che questo problema può essere risolto con una formazione aggiuntiva. Attualmente, MiniGPT-4 può analizzare foto e generare descrizioni di marketing, canzoni e commenti relativi al cibo.
L'attuale versione di MiniGPT-4 ha subito un processo di apprendimento di 10 ore con l'aiuto di quattro GPU A100 e 5 milioni di coppie di testo e immagini. Con ulteriori miglioramenti, l'IA ha il potenziale per superare le sue prestazioni attuali. Gli utenti interessati possono testare MiniGPT-4 su il suo sito Web Github.
Per utilizzare MiniGPT-4, visita semplicemente il suo sito Web e carica l'immagine che desideri utilizzare per la conversazione. Tuttavia, tieni presente che se la foto è molto grande, il caricamento potrebbe richiedere del tempo. Successivamente, puoi digitare il tuo commento o domanda e attendere la risposta. Vale la pena notare che la velocità di risposta può variare e talvolta richiedere fino a 50 secondi per generare una risposta, come abbiamo riscontrato durante il nostro test. Tuttavia, il tempo di attesa viene visualizzato sul sito Web per gestire le aspettative.
