Con l’annuncio di Google Gemini, il gigante di Mountain View sembra aver gettato un guanto di sfida a OpenAI e al suo acclamato modello GPT-4. Ma cosa rende Google Gemini così potente e rivoluzionario? In questo articolo esploreremo i dettagli di questa nuova frontiera dell’intelligenza artificiale e perché potrebbe rappresentare un punto di svolta nella corsa all’IA generativa.
Alla scoperta di Google Gemini
Google Gemini è un progetto di intelligenza artificiale sviluppato parallelamente a Google Bard, presentato da Mountain View durante l’estate in maniera relativamente anonima. Tuttavia, secondo fonti autorevoli, il potenziale di Gemini è enorme, tanto da mettere Google in testa alla corsa all’intelligenza artificiale, superando persino OpenAI e il suo GPT-4. Dietro questo progetto ci sono gli ingegneri di Google Brain, in collaborazione con gli esperti di DeepMind, con l’obiettivo di creare un modello generativo di intelligenza artificiale in grado di competere con i migliori modelli attualmente disponibili sul mercato.
Il passato di Google nelle intelligenze artificiali generative
Prima dell’arrivo della crisi sanitaria causata dal Covid-19, Google aveva presentato il modello MEENA, che per un breve periodo si è rivelato il miglior modello linguistico di grandi dimensioni sul mercato. In un blog post dettagliato, Google confrontava MEENA direttamente con le tecnologie di OpenAI.
In quel momento, Google aveva già intuito che i modelli linguistici avrebbero avuto un ruolo sempre più importante nelle nostre vite e che i FLOPS (operazioni in virgola mobile al secondo) necessari per addestrarli sarebbero diventati una discriminante cruciale.
Il confronto tra MEENA e GPT-2
MEENA presentava una capacità 1,7 volte superiore rispetto al miglior modello di OpenAI dell’epoca, GPT-2, ed era stato addestrato su una mole di dati 8,5 volte superiore. Il modello di Google aveva impiegato una potenza di calcolo superiore di ben 14 volte rispetto a quello di OpenAI, in termini di FLOPS. Tuttavia, entrambi i modelli sembravano destinati a essere superati nel breve periodo. Infatti, GPT-3 è stato addestrato su una mole di dati superiore di ben 4000 volte, mantenendo sempre i FLOPS come metro di paragone.
Il risveglio di Google con Google Gemini
Secondo quanto riportato da SemiAnalysis, un’autorevole pubblicazione nel campo dei semiconduttori, Google avrebbe risvegliato l’attenzione sul fronte dell’IA e sarebbe in procinto di dotarsi di una potenza di calcolo che permetterà ai suoi modelli di superare la concorrenza. L’infrastruttura in fase di realizzazione, sotto il controllo di Google, consentirà a google Gemini di essere addestrato con una potenza di calcolo 5 volte superiore rispetto a GPT-4 in termini di FLOPS entro la fine dell’anno corrente. Entro la fine dell’anno successivo, la potenza di calcolo a disposizione di Gemini sarà addirittura 20 volte superiore rispetto a quanto offrono le infrastrutture di OpenAI.
La corsa alle GPU nella Silicon Valley
Nel cuore della Silicon Valley, alcune aziende possono accedere a oltre 20.000 GPU NVIDIA di tipo A/H100. Tra queste, i “fortunati” sembrano essere i ricercatori di OpenAI, Google, Anthropic, Inflection, X e Meta, che possono usufruire delle maggiori risorse di calcolo a loro disposizione. Alcune di queste aziende potrebbero addirittura arrivare ad avere a disposizione circa 100.000 GPU entro la fine del prossimo anno, con alcune aziende cinesi che si uniranno a questa corsa.
La chiave: VRAM e l’evoluzione dell’intelligenza artificiale
Nella Silicon Valley, la tendenza è misurare il potenziale in termini di numero di GPU a disposizione. Le aziende con il maggior numero di GPU sono in grado di attirare i migliori ricercatori, offrendo loro un incentivo per unirsi al team. Ad esempio, Meta, che presto avrà il secondo maggior numero di GPU H100 al mondo, utilizza questo vantaggio come parte integrante della loro strategia di reclutamento.
Nonostante ciò, c’è una distinzione importante per le startup e i ricercatori open source che hanno accesso a un numero molto inferiore di GPU. La presenza di una quantità minima di 12 GB di VRAM su queste GPU è diventata essenziale per l’esecuzione dei modelli di intelligenza artificiale, sia per l’addestramento che per la sperimentazione. Se l’intelligenza artificiale continuerà a progredire come previsto, l’accesso alle GPU diventerà una risorsa fondamentale.
L’Impatto di Google Gemini sul Futuro dell’IA
Con l’avvento di Google Gemini, ci troviamo di fronte a una svolta significativa nel campo dell’intelligenza artificiale. Le prospettive aperte da questa nuova tecnologia sono immense e promettono di influenzare profondamente una vasta gamma di settori.
Applicazioni Pratiche di Google Gemini
Le potenzialità di Google Gemini sono praticamente illimitate. Dalle traduzioni linguistiche all’elaborazione del linguaggio naturale, passando per la creazione di contenuti generativi, questo modello può essere utilizzato in una moltitudine di contesti. Settori come l’assistenza sanitaria, la finanza e l’industria dell’intrattenimento potrebbero trarre enormi benefici da una tale potente intelligenza artificiale.
Rivoluzione nel Settore dell’Addestramento
La potenza di calcolo di cinque volte superiore a GPT-4 offre opportunità straordinarie nell’addestramento dei modelli. Gemini potrebbe apprendere e affinare le sue capacità in tempi molto più brevi rispetto ai suoi predecessori, aprendo la strada a nuovi orizzonti nell’IA.
La Competizione nel Mondo dell’IA
Con Google Gemini, Google sembra essere in procinto di riprendere la leadership nell’ambito dell’intelligenza artificiale. Ad ogni modo, la competizione è feroce e OpenAI non rimarrà certo con le mani in mano. Possiamo aspettarci una risposta vigorosa da parte di OpenAI nel tentativo di mantenere la propria posizione di primo piano nel settore.
La Corsa alle Risorse di Calcolo
La battaglia per il controllo delle risorse di calcolo, in particolare delle GPU, è diventata un elemento chiave nella competizione nell’ambito dell’IA. Aziende come Meta e Google si stanno affrettando ad accaparrarsi il maggior numero possibile di GPU di ultima generazione per alimentare le loro innovazioni.
Le Sfide del Futuro
Nonostante le promesse entusiasmanti di Google Gemini, ci sono ancora sfide significative da affrontare. La privacy e la sicurezza dei dati, così come le implicazioni etiche dell’uso di intelligenza artificiale così avanzata, sono questioni che richiederanno attenta considerazione e regolamentazione.
Conclusioni: il futuro dell’intelligenza artificiale con Google Gemini
Google Gemini rappresenta dunque, una pietra miliare nell’evoluzione dell’intelligenza artificiale. Grazie alla sua potenza di calcolo sovrumana, questo modello sembra destinato a superare i suoi predecessori e la concorrenza, aprendo nuove prospettive nel campo dell’IA generativa. Tuttavia, resta da vedere come questa nuova tecnologia verrà implementata e quali saranno le conseguenze per il panorama dell’intelligenza artificiale nel suo complesso. Non resta che attendere con trepidazione i prossimi sviluppi e scoperte che Google Gemini ci riserverà.
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