Google I/O 2024: la rivoluzione dei token 

di Francesco Pungitore*

Durante l'ultimo evento Google I/O 2024, l'azienda ha presentato una serie di innovazioni tecnologiche che promettono di ridefinire il panorama dell'intelligenza artificiale. Tra queste, una delle più importanti riguarda i “token”, unità fondamentali che permettono ai modelli di AI di elaborare e comprendere il linguaggio naturale con una precisione e una profondità senza precedenti.

Cosa sono i token?

Nel mondo del machine learning, i token rappresentano le unità basilari di dati che un modello di intelligenza artificiale utilizza per analizzare e generare contenuti. Un token può essere una parola, una parte di una parola, un segno di punteggiatura o persino un singolo carattere. La capacità di un modello di AI, ovvero la quantità di informazioni che può gestire contemporaneamente, è quindi misurata in numero di token.

Ad esempio, se un modello di AI ha una capacità di un milione di token, significa che può comprendere e mantenere un contesto formato da un milione di queste unità. Questo è particolarmente importante per gestire testi complessi e lunghe conversazioni, dove la coerenza e la rilevanza delle risposte dipendono dalla quantità di informazioni che il modello può tenere a mente.

Durante il Google I/O 2024, Sundar Pichai ha introdotto Gemini 1.5 Pro, un nuovo modello di AI che può gestire fino a due milioni di token! Questo dato rappresenta un significativo avanzamento rispetto ai modelli precedenti che avevano capacità molto più limitate. La capacità aumentata permette, adesso, a Gemini di comprendere e rispondere a richieste molto più complesse, migliorando la qualità delle interazioni con l'utente.

Potenza e fluidità

Questo sviluppo non solo migliora la precisione delle risposte fornite dall'AI, ma permette anche una maggiore continuità nelle conversazioni. Un modello in grado di gestire un contesto così ampio può ricordare dettagli di conversazioni precedenti, mantenendo un dialogo fluido e coerente anche su temi articolati.

L'aumento della capacità dei token ha molteplici implicazioni pratiche. Per gli utenti, questo si traduce in interazioni più naturali e pertinenti con l'intelligenza artificiale. I professionisti, come gli sviluppatori e i ricercatori, possono sfruttare questa capacità per creare applicazioni più sofisticate e personalizzate, che possono comprendere meglio il contesto e fornire risposte più accurate.

In ambito educativo, ad esempio, un modello AI con un'ampia capacità di token può analizzare interi libri di testo, fornendo riassunti dettagliati o risposte precise a domande complesse. Nella sfera del customer service, un AI potenziata può gestire meglio le richieste dei clienti, ricordando dettagli di interazioni precedenti e offrendo soluzioni più rapide ed efficaci.

Gestire un numero così elevato di token richiede, ovviamente, una potenza computazionale significativa. Con il continuo avanzamento della tecnologia e l'ottimizzazione dei modelli di intelligenza artificiale, l'uso dei token potrebbe evolvere ulteriormente, permettendo interazioni ancora più fluide e personalizzate.

E non è tutto…

Durante l'evento Google I/O 2024, uno dei temi centrali è stato il concetto di multimodalità, una capacità avanzata dei nuovi modelli di intelligenza artificiale, tra cui il già citato Gemini 1.5 Pro. La multimodalità permette a questi modelli di comprendere e generare contenuti attraverso diverse forme di input, come testo, immagini, audio e video, all'interno dello stesso sistema. Questa capacità rappresenta un passo avanti significativo rispetto ai modelli precedenti, che erano limitati a singole modalità di input. Con la multimodalità, l'intelligenza artificiale può ora rispondere a richieste complesse combinando informazioni provenienti da diverse fonti, migliorando notevolmente la precisione e la pertinenza delle risposte. Questo cambiamento trasformerà il modo in cui interagiamo con la tecnologia, rendendo le applicazioni AI più versatili e potenti, e aprendo nuove possibilità in svariati settori.

*giornalista professionista, docente di Filosofia, Storia, Scienze Umane e Tecniche di Comunicazione con Perfezionamento post-laurea in Tecnologie per l’Insegnamento e Master in Comunicazione Digitale. Direttore Tecnico dell’Osservatorio Nazionale Minori e Intelligenza Artificiale