Glossar

GPT-4

Entdecken Sie GPT-4, die fortschrittliche multimodale KI von OpenAI, die bei text-visuellen Aufgaben, komplexen Schlussfolgerungen und realen Anwendungen wie Gesundheitswesen und Bildung brilliert.

GPT-4 (Generative Pre-trained Transformer 4) ist ein großes multimodales Modell, das von OpenAI entwickelt wurde und einen bedeutenden Fortschritt auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz (KI) darstellt. Als Nachfolger von GPT-3 zeigt GPT-4 verbesserte Fähigkeiten beim Verstehen und Generieren von menschenähnlichem Text, beim Lösen komplexer Probleme mit verbessertem Denkvermögen und bei der Entwicklung von mehr Kreativität. Ein wesentlicher Unterschied zu seinen Vorgängern besteht darin, dass GPT-4 ein multimodales Modell ist, d. h. es kann sowohl Text- als auch Bildeingaben akzeptieren, was reichhaltigere Interaktionen und eine breitere Palette von Anwendungen im Bereich des maschinellen Lernens (ML) ermöglicht.

Kernkonzepte und Architektur

Das GPT-4 basiert, wie auch die anderen Modelle der GPT-Reihe, auf der Transformer-Architektur. Diese Architektur, die in dem einflussreichen Aufsatz "Attention Is All You Need" vorgestellt wurde, stützt sich in hohem Maße auf Mechanismen der Selbstaufmerksamkeit. Diese Mechanismen ermöglichen es dem Modell, die Bedeutung verschiedener Wörter (oder Token) innerhalb einer Eingabesequenz abzuwägen, wodurch es in der Lage ist, weitreichende Abhängigkeiten und den Kontext eines Textes effektiv zu erfassen. GPT-4 wurde mit riesigen Datenmengen trainiert, die aus dem Internet und lizenzierten Datenquellen stammen und sowohl Text als auch Bilder umfassen. Spezifische Details über die Größe der Architektur (Anzahl der Parameter) und den genauen Trainingsdatensatz bleiben zwar geheim, aber der technische Bericht von GPT-4 dokumentiert seine deutlich verbesserte Leistung bei verschiedenen professionellen und akademischen Benchmarks im Vergleich zu früheren Modellen. Es arbeitet als leistungsstarkes Large Language Model (LLM), das in der Lage ist, verschiedene sprach- und bildverarbeitungsbezogene Aufgaben zu erfüllen.

Hauptmerkmale und Verbesserungen

GPT-4 enthält mehrere bemerkenswerte Verbesserungen gegenüber Modellen wie GPT-3:

  • Verbessertes logisches Denken: Zeigt stärkere Fähigkeiten im Bereich des komplexen Denkens und Problemlösens.
  • Multimodale Eingabe: Kann neben Text auch Bilder verarbeiten und so Aufgaben wie die Beschreibung von Fotos oder die Beantwortung von Fragen zu visuellen Inhalten ermöglichen(Visual Question Answering). Dies ist ein Schritt in Richtung eines umfassenderen multimodalen Lernens.
  • Verbesserte Leistung: Höhere Genauigkeit bei verschiedenen Benchmark-Datensätzen, einschließlich simulierter standardisierter Tests wie der Uniform Bar Exam.
  • Bessere Steuerbarkeit: Durch Techniken wie Prompt-Engineering haben die Benutzer mehr Kontrolle über den Ton, den Stil und das Verhalten des Modells.
  • Erhöhte Sicherheit: Robustere Sicherheitsmaßnahmen, die in der Forschung und in der Praxis entwickelt wurden, stehen besser im Einklang mit der KI-Ethik und reduzieren schädliche Ergebnisse, auch wenn es noch Herausforderungen gibt. Weitere Informationen finden Sie auf der KI-Sicherheitsseite von OpenAI.

Anwendungen in der realen Welt

GPT-4 unterstützt eine Vielzahl von Anwendungen in verschiedenen Branchen, auf die häufig über eine API zugegriffen wird:

GPT-4 im Kontext

GPT-4 ist zwar ein vielseitiges Basismodell, das sich durch Sprachverständnis, Texterzeugung und grundlegende Bildinterpretation auszeichnet, es unterscheidet sich jedoch erheblich von spezialisierten Modellen in Bereichen wie Computer Vision (CV). Die YOLO-Modelle von Ultralytics, wie YOLOv8 oder YOLO11, wurden beispielsweise speziell mit Deep Learning (DL) für die schnelle und genaue Objekterkennung, Bildsegmentierung und Instanzsegmentierung in Bildern oder Videos entwickelt. GPT-4 kann beschreiben , was sich in einem Bild befindet (z. B. "Es gibt eine Katze auf einer Matte"), aber YOLO-Modelle zeigen mit präzisen Bounding Boxes oder Masken auf Pixelebene genau an , wo sich Objekte befinden, und eignen sich daher für verschiedene Computer-Vision-Aufgaben.

Diese verschiedenen Arten von Modellen können sich in komplexen KI-Systemen hervorragend ergänzen. Beispielsweise könnte ein YOLO-Modell Objekte in einem Videostream erkennen, und GPT-4 könnte dann Beschreibungen erstellen oder Fragen zu den Interaktionen zwischen diesen erkannten Objekten beantworten. Das Management der Entwicklung, des Trainings und der Modellbereitstellung solcher kombinierten Systeme kann mit Plattformen wie Ultralytics HUB oder Tools von Communities wie Hugging Face rationalisiert werden. Lesen Sie mehr über KI-Fortschritte auf dem Ultralytics Blog.

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