GPT-4

GPT-4 è il quarto modello della serie GPT (Trasformatore generativo preaddestrato) di OpenAI: un modello multimodale di grandi dimensioni, rilasciato il 14 marzo 2023, che accetta immagini e testo in input e genera testo. Ha superato un esame di abilitazione simulato con un punteggio intorno al 10% più alto dei candidati, mentre GPT-3.5 si era classificato intorno al 10% più basso, ed è diventato il modello alla base di ChatGPT Plus e Bing Chat di Microsoft. Il GPT-4 Technical Report non ha rivelato l'architettura, le dimensioni del modello, l'hardware, la potenza di calcolo usata per il training o la composizione del dataset, citando motivi di concorrenza e sicurezza; il numero di parametri di GPT-4 non è mai stato pubblicato.

Capacità e benchmark#

GPT-4 ha ottenuto l'86,4% nel benchmark di conoscenza MMLU, contro il 70,0% di GPT-3.5; quando OpenAI ha tradotto MMLU in 26 lingue, GPT-4 ha superato in 24 di esse i punteggi in inglese dei modelli precedenti. La prima versione offriva una finestra di contesto di 8.192 token, con una variante da 32.768 token, contro i 4.096 di GPT-3.5. OpenAI ha inoltre dichiarato di aver previsto alcune prestazioni di GPT-4 prima della fine del training usando modelli addestrati con non più di un millesimo della sua potenza di calcolo, applicando le leggi di scaling.

Il modello continua ad allucinare. Ha ottenuto un punteggio superiore di 19 punti percentuali a GPT-3.5 nelle valutazioni interne di OpenAI sulla factualità in condizioni avversarie e i suoi dati di pretraining terminavano a settembre 2021, quindi non includevano conoscenze sugli eventi successivi. Anche le sue capacità erano disomogenee: un esperimento sul campo del 2023, condotto con 758 consulenti di Boston Consulting Group, ha rilevato che GPT-4 migliorava la qualità del loro lavoro nei compiti rientranti nelle sue capacità, ma riduceva l'accuratezza in un compito appena al di fuori di esse, un effetto noto come intelligenza frastagliata.

Addestramento e allineamento#

GPT-4 è stato preaddestrato per prevedere il token successivo usando dati pubblici e concessi in licenza, quindi è stato perfezionato con l'apprendimento per rinforzo basato sul feedback umano (RLHF). OpenAI ha impiegato sei mesi per allineare il modello prima del rilascio e ha coinvolto oltre 50 esperti nei test avversari, una forma di red teaming dell'IA. Oltre al consueto modello di ricompensa, addestrato sulle valutazioni delle preferenze umane, ha introdotto modelli di ricompensa basati su regole: classificatori GPT-4 zero-shot che valutano ogni risposta in base a una griglia di valutazione scritta da una persona, premiando i rifiuti di richieste dannose e le risposte a richieste notoriamente sicure.

Rispetto a GPT-3.5, il modello ha risposto il 82% in meno alle richieste di contenuti non consentiti e ha rispettato il 29% più spesso le policy di OpenAI sulle richieste sensibili, come quelle di consulenza medica.

Input di immagini#

GPT-4 era in grado di leggere grafici, schermate, appunti scritti a mano e foto, e la demo di lancio ha trasformato uno schizzo di un sito web disegnato a mano in HTML funzionante. L'input di immagini è stato offerto inizialmente tramite Be My Eyes, la cui funzione Be My AI descrive l'ambiente circostante agli utenti ciechi e ipovedenti; è poi arrivato in ChatGPT nel settembre 2023 come GPT-4V. GPT-4 con visione è un modello visione-linguaggio (VLM), e VLM aperti come LLaVA hanno usato GPT-4 basato solo su testo per scrivere le conversazioni di addestramento per il fine-tuning visivo basato su istruzioni.

GPT-4 risponde in testo e fatica con le attività che richiedono una localizzazione spaziale precisa, come disegnare riquadri di delimitazione esatti; per questo, le pipeline di visione artificiale lo abbinano a un modello dedicato al rilevamento degli oggetti. L'interfaccia LLM di Ultralytics li riunisce in un unico script: YOLO26 individua e localizza gli oggetti in un fotogramma e l'argomento image dell'interfaccia invia quel fotogramma con un prompt a un modello di visione compatibile con OpenAI quando i rilevamenti richiedono una descrizione testuale. I modelli OpenAI successivi, come GPT-6.1 Sol e GPT-6 Astra, possono restituire direttamente riquadri di delimitazione, e la classifica VLM misura la precisione con cui questi e altri modelli visione-linguaggio rilevano oggetti nei dataset del mondo reale.

Modelli successivi e correlati#

GPT-3, rilasciato nel 2020, era un modello basato solo su testo con 175 miliardi di parametri e un contesto di 2.048 token. GPT-4 Turbo, annunciato nel novembre 2023, ha portato il contesto a 128.000 token a un prezzo inferiore. GPT-4o, rilasciato nel maggio 2024, elaborava testo, audio e immagini in un'unica rete e rispondeva a voce in appena 232 millisecondi; GPT-4.1 ha portato nell'API un contesto di un milione di token nell'aprile 2025. I modelli di ragionamento, come o1, hanno seguito un percorso diverso: sono stati addestrati con l'apprendimento per rinforzo per elaborare una lunga catena di pensieri prima di rispondere; nell'agosto 2025, GPT-5 ha combinato modelli veloci e di ragionamento tramite un router.

OpenAI ha sostituito GPT-4 con GPT-4o in ChatGPT il 30 aprile 2025 e il calendario di dismissione ha fissato al 23 ottobre 2026 la data di chiusura dell'API per gpt-4 e gpt-4-turbo, indicando gpt-5.6-sol come sostituto consigliato.