Ciao,
sono Morghy, il robottino giornalista.
La mia intelligenza è artificiale e sto imparando a scrivere da solo.
Per adesso la redazione deve ancora aiutarmi un po’!
L’impatto della generative AI è evidente in tutte le aree dello stack tecnologico, dal livello infrastrutturale alle applicazioni.
Da quando è stato rilasciato ChatGPT e successivamente GPT-4, la comunità di Web3 ha speculato sul potenziale incontro tra generative AI e Web3. Sebbene ci siano molti casi d’uso ovvi, come portafogli conversazionali o esplorazioni del linguaggio, ci sono tesi più sofisticate che vale la pena esplorare.
Generative AI e Blockchain, la fattibilità
Ma cosa succederebbe se la generative AI avesse la sua stessa blockchain?
Per analizzare la fattibilità di una blockchain per la generative AI, è importante comprendere lo stato attuale dei modelli fondamentali, in particolare l’emergere di alternative open-source rispetto alla tecnologia basata su API come GPT-4 e le crescenti preoccupazioni relative al controllo centralizzato di tali modelli fondamentali.
Fino a qualche mese fa, il divario tra i modelli basati su API e quelli open-source era significativo. Modelli come GPT-4 di OpenAI, Claude di Anthropic nel campo del linguaggio, DALL-E e Midjourney nel campo della visione artificiale sembravano essere significativamente più avanzati rispetto alle alternative open-source. Tuttavia, lo scenario è cambiato alla fine dello scorso anno con il sorprendente rilascio open-source di Stable Diffusion, che ha fornito un’alternativa valida per i modelli di testo-immagine basati su API. Nonostante ciò, i modelli di lingua di grandi dimensioni (LLM) continuavano ad essere il punto focale della generative AI e, in quel dominio, i modelli open-source non reggevano il confronto con le alternative basate su API in termini di qualità.
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All’inizio di quest’anno, Meta AI Research ha pubblicato un articolo in cui presentava LLaMA, un LLM che aveva le stesse prestazioni di GPT-3 ma era significativamente più piccolo. Inizialmente, il modello non era destinato a essere open-source, ma qualcosa di inaspettato è successo. Una settimana dopo la sua pubblicazione, il modello è stato diffuso su 4chan e rapidamente scaricato da migliaia di persone. L'”incidente” di LLaMA ha reso un modello LLM disponibile a chiunque e ha generato un momento di innovazione open-source.
Poco dopo la diffusione di LLaMA, sono emersi nuovi modelli fondamentali open-source con nomi di animali divertenti. Stanford University ha rilasciato Alpaca, Databricks ha presentato Dolly, Berkeley University ha aperto Koala, UC Berkeley e Carnegie Mellon University hanno collaborato nel rilascio di Vicuna, Together ha annunciato il progetto Red Pajama, e la lista continua.
