Cogito v1: l’AI open source che si auto-migliora | Chatgpt cos'è | Chatgpt download | Come usare chatgpt | Turtles AI

Deep Cogito ha annunciato il rilascio di una serie di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) open source, denominati Cogito v1, con dimensioni che variano da 3 miliardi a 70 miliardi di parametri. Questi modelli sono stati addestrati utilizzando la tecnica dell’Iterated Distillation and Amplification (IDA), mirata a superare i limiti dei supervisori umani e a promuovere l’auto-miglioramento iterativo verso la superintelligenza generale. I modelli Cogito v1 superano le prestazioni di altri modelli open source di dimensioni simili, come LLaMA, DeepSeek e Qwen, in vari benchmark standard.

Punti chiave:

• Rilascio di modelli open source: Deep Cogito ha reso disponibili modelli LLM con parametri da 3B a 70B, accessibili su piattaforme come Huggingface e Ollama, e utilizzabili tramite API su Fireworks AI e Together AI.
• Tecnica IDA per l’addestramento: L’Iterated Distillation and Amplification è stato impiegato per l’addestramento, consentendo un miglioramento iterativo delle capacità dei modelli senza essere limitati dall’intelligenza dei supervisori umani.
• Prestazioni superiori nei benchmark: I modelli Cogito v1 hanno dimostrato prestazioni superiori rispetto ad altri modelli open source di dimensioni equivalenti, eccellendo in diversi benchmark standard.
• Piani per modelli futuri: Deep Cogito prevede di lanciare modelli ancora più grandi, fino a 671B di parametri, nelle prossime settimane e mesi, continuando a migliorare le capacità dei loro LLM.

Deep Cogito, azienda con sede a San Francisco e finanziata da venture capitalist nel settore dell’AI, ha annunciato il rilascio di una serie di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) open source, denominati Cogito v1. Questi modelli, con dimensioni variabili tra 3 miliardi e 70 miliardi di parametri, sono stati addestrati utilizzando la tecnica dell’Iterated Distillation and Amplification (IDA), una strategia avanzata che permette l’auto-miglioramento iterativo delle capacità dei modelli senza essere vincolati dalle limitazioni dei supervisori umani. L’IDA prevede un ciclo continuo di amplificazione, in cui si creano capacità di intelligenza superiori tramite subroutine che comportano calcoli più complessi, seguito da una fase di distillazione, dove queste capacità vengono interiorizzate nei parametri del modello. Questo approccio consente ai modelli di migliorare progressivamente le loro prestazioni, superando i limiti imposti dall’intelligenza dei supervisori umani.

I modelli Cogito v1 hanno dimostrato prestazioni superiori rispetto ad altri modelli open source di dimensioni equivalenti, come LLaMA, DeepSeek e Qwen, in vari benchmark standard. In particolare, il modello da 70 miliardi di parametri ha superato il modello MoE Llama 4 109B recentemente rilasciato. Questi modelli sono ottimizzati per casi d’uso che includono codifica, chiamata di funzioni e agenti, e possono operare sia in modalità standard che in modalità di ragionamento, permettendo una maggiore flessibilità nell’applicazione a diversi compiti.

Deep Cogito ha reso disponibili questi modelli su piattaforme come Huggingface e Ollama, e sono utilizzabili direttamente tramite API su Fireworks AI e Together AI. L’azienda prevede di lanciare modelli ancora più grandi, tra cui versioni da 109 miliardi, 400 miliardi e 671 miliardi di parametri, nelle prossime settimane e mesi, oltre a checkpoint migliorati per ciascuna di queste dimensioni. Questo impegno sottolinea la volontà di Deep Cogito di continuare a spingere i confini dell’AI verso la superintelligenza generale, attraverso l’innovazione scientifica e l’adozione di tecniche avanzate come l’IDA.

La strategia di Deep Cogito si inserisce in un contesto più ampio di ricerca nell’ambito dell’AI, dove tecniche come l’Iterated Distillation and Amplification sono state proposte per affrontare il problema dell’allineamento e dell’auto-miglioramento dei modelli. Studi precedenti hanno evidenziato come l’IDA possa essere una soluzione promettente per costruire segnali di addestramento robusti attraverso la decomposizione e ricomposizione di compiti complessi, mantenendo il controllo sui modelli man mano che le loro capacità superano quelle umane. 

Con il rilascio di Cogito v1, Deep Cogito non solo contribuisce alla comunità open source, ma pone anche le basi per futuri sviluppi nell’ambito dell’AI, mirando a creare modelli sempre più avanzati e capaci di affrontare compiti complessi con un livello di intelligenza che supera quello umano.