GPT-4

GPT-4 (Generative Pre-trained Transformer 4) es un sofisticado Gran Modelo Multimodal (LMM) desarrollado por OpenAI que representa un hito importante en el campo de la la Inteligencia Artificial (IA). Como GPT-4, sucesor del ampliamente utilizado GPT-3, amplía las capacidades de los Modelos de Lenguaje Amplio (LLM) estándar al aceptar no sólo texto, sino también imágenes. Esta capacidad de procesar e interpretar datos visuales junto con información textual le permite realizar tareas complejas que salvan las distancias entre el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) y la comprensión visual, lo que lo convierte en un para diversas aplicaciones.

Características y capacidades clave

Construido sobre la arquitectura escalable Transformer, GPT-4 introduce varios avances arquitectónicos y de formación que se detallan en su informe técnico. Estas mejoras permiten que el modelo muestre rendimiento a nivel humano en varias pruebas de referencia profesionales y académicas.

• Comprensión multimodal: A diferencia de sus predecesores basados estrictamente en texto, GPT-4 utiliza aprendizaje multimodal para analizar imágenes y texto simultáneamente. Por ejemplo, puede explicar el humor de un meme o analizar un gráfico de un artículo de investigación.
• Ventana contextual ampliada: El modelo admite una ventana de contexto ventana de contexto, lo que le permite mantener la coherencia en conversaciones largas o analizar documentos extensos sin perder track vista la información anterior.
• Razonamiento avanzado: El GPT-4 muestra capacidades mejoradas en la resolución de problemas y el razonamiento complejos. Es menos propenso a cometer errores lógicos y rinde mejor en tareas que requieren un seguimiento matizado de las instrucciones, lo que a menudo se consigue mediante una ingeniería refinada de las instrucciones. matizadas, que a menudo se consiguen mediante una refinada ingeniería de instrucciones.
• Reducción de las alucinaciones: Aunque no están exentos de errores, los importantes esfuerzos en Aprendizaje por Refuerzo a partir de la Retroalimentación Humana (RLHF) (RLHF) han hecho que la GPT-4 sea más precisa y menos propensa a generar alucinaciones en comparación con iteraciones anteriores.

Aplicaciones en el mundo real

La versatilidad de GPT-4 ha llevado a su integración en numerosos sectores, impulsando la innovación en IA Generativa.

1. Accesibilidad y ayuda visual: Aplicaciones como Be My Eyes aprovechan las capacidades visuales de GPT-4 para describir el entorno, leer etiquetas y navegar por interfaces para usuarios ciegos o con baja visión. ciegos o con baja visión.
2. Educación y tutoría: Plataformas educativas como Khan Academy utilizan el modelo para impulsar tutores personalizados (Khanmigo) que guían a los estudiantes a través de problemas matemáticos o ejercicios de escritura en lugar de limitarse a dar respuestas.
3. Codificación y desarrollo: Los desarrolladores emplean GPT-4 dentro de las herramientas para generar código boilerplate, depurar errores complejos, y traducir entre lenguajes de programación, acelerando significativamente el ciclo de vida de desarrollo de software. de software.

GPT-4 frente a modelos especializados de visión por ordenador

Es crucial distinguir entre un LMM de propósito general como el GPT-4 y los modelos especializados de especializados de visión por ordenador (CV). Aunque GPT-4 puede puede describir una imagen, es costoso desde el punto de vista computacional y no está optimizado para la localización precisa y de alta velocidad que se requiere en escenarios de inferencia en tiempo real. en escenarios de inferencia en tiempo real.

En cambio, modelos como YOLO11 están diseñados para tareas como la detección de objetos y la segmentación de imágenes. Un modelo YOLO proporciona coordenadas exactas y etiquetas de clase en milisegundos, lo que lo hace ideal para análisis de vídeo o sistemas autónomos. Futuras iteraciones, como la próxima YOLO26 pretenden ampliar aún más los límites de velocidad y velocidad y precisión en dispositivos periféricos.

A menudo, estas tecnologías funcionan mejor en tándem: un modelo YOLO puede extraer rápidamente datos estructurados (objetos y objetos y ubicaciones) de una secuencia de vídeo, que luego se transmite a GPT-4 para generar un resumen de la escena en lenguaje natural.

El siguiente ejemplo muestra cómo utilizar ultralytics para extraer los nombres de los objetos detectados introducirse en un modelo como GPT-4 para generar narraciones.

from collections import Counter

from ultralytics import YOLO

# Load the YOLO11 model for efficient object detection
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Run inference on an image to detect objects
results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")

# Extract detected class names for text processing
detected_classes = [model.names[int(cls)] for cls in results[0].boxes.cls]
object_counts = dict(Counter(detected_classes))

# Output structured data suitable for a GPT-4 prompt
print(f"Scene Objects for GPT Analysis: {object_counts}")

Relación con otros modelos de PNL

GPT-4 difiere fundamentalmente de los modelos que sólo utilizan codificador, como BERT. BERT ayuda a las máquinas a "entender" el texto observando el contexto bidireccionalmente (útil para análisis de sentimiento), mientras que GPT-4 es un modelo optimizado para la generación de la generación de texto y la predicción del siguiente token de una secuencia. secuencia. Además, los agentes de IA modernos suelen utilizar GPT-4 como "cerebro" para descomponer objetivos complejos en pasos procesables, una capacidad facilitada por su avanzada estructura de razonamiento. avanzada.