GPT-4

GPT-4 (Generative Pre-trained Transformer 4) est un grand modèle multimodal (LMM) sophistiqué. grand modèle multimodal (LMM) sophistiqué mis au point par OpenAI qui représente une étape importante dans le domaine de l'intelligence artificielle (IA ). l'intelligence artificielle (IA). En tant que succédant au GPT-3, largement utilisé, le GPT-4 étend les capacités capacités des modèles de langage modèles de langage (LLM) standard en acceptant non seulement non seulement du texte, mais aussi des images. Cette capacité à traiter et à interpréter des données visuelles en même temps que des informations textuelles permet d'effectuer des tâches complexes qui comblent le fossé entre le traitement du langage naturel (NLP) et le traitement de l'image. traitement du langage naturel (NLP) et la compréhension visuelle, ce qui en fait un modèle de base puissant pour diverses applications.

Principales caractéristiques et capacités

Construit sur l'architecture évolutive Transformer, GPT-4 introduit plusieurs avancées en matière d'architecture et de formation, détaillées dans son rapport technique. Ces améliorations permettent au modèle d'afficher des performances Ces améliorations permettent au modèle d'afficher des performances de niveau humain sur divers benchmarks professionnels et académiques.

• Compréhension multimodale : Contrairement à ses prédécesseurs strictement textuels, le GPT-4 utilise l'apprentissage multimodal pour analyser les images et les textes. l'apprentissage multimodal pour analyser simultanément simultanément des images et du texte. Par exemple, il peut expliquer l'humour d'un mème ou analyser un graphique trouvé dans un document de recherche.
• Fenêtre contextuelle étendue : Le modèle prend en charge une fenêtre contextuelle considérablement plus grande, ce qui lui permet de maintenir la cohérence de maintenir la cohérence au cours de longues conversations ou d'analyser des documents volumineux sans perdre la track des informations précédentes.
• Raisonnement avancé : Le GPT-4 affiche des capacités accrues en matière de résolution de problèmes et de raisonnement complexes. Il est moins sujet aux erreurs de logique et obtient de meilleurs résultats dans les tâches nécessitant un suivi nuancé des instructions, souvent obtenu grâce à une ingénierie de l'invite raffinée. souvent obtenue grâce à une ingénierie de l'invite raffinée.
• Réduction des hallucinations : Bien qu'ils ne soient pas exempts d'erreurs, les efforts considérables déployés dans le domaine de l'apprentissage par renforcement à partir du feedback humain (RLHF) ont permis de réduire le nombre d'hallucinations. l'apprentissage par renforcement à partir du feedback humain (RLHF) ont permis de rendre le GPT-4 plus précis et moins susceptible de générer des hallucinations. hallucinations par rapport aux précédentes.

Applications concrètes

La polyvalence du GPT-4 a conduit à son intégration dans de nombreux secteurs, stimulant l'innovation dans les domaines suivants l 'IA générative.

1. Accessibilité et aide visuelle : Applications telles que Be My Eyes exploitent les capacités visuelles du GPT-4 pour décrire l'environnement, lire les étiquettes et naviguer dans les interfaces pour les utilisateurs aveugles ou malvoyants. aveugles ou malvoyants.
2. Éducation et tutorat : Les plateformes éducatives telles que Khan Academy utilisent le modèle pour alimenter des tuteurs personnalisés (Khanmigo) qui qui guident les élèves dans leurs problèmes de mathématiques ou leurs exercices d'écriture au lieu de se contenter de leur fournir des réponses.
3. Codage et développement : Les développeurs utilisent le GPT-4 dans le cadre d'outils pour générer du code type, déboguer des erreurs complexes et traduire entre les langages de programmation, ce qui accélère considérablement le développement de logiciels. déboguer des erreurs complexes et traduire entre les langages de programmation, ce qui accélère considérablement le cycle de développement des logiciels. logiciel.

GPT-4 vs. modèles spécialisés de vision par ordinateur

Il est essentiel de faire la distinction entre une LMM à usage général comme la GPT-4 et les modèles spécialisés de vision par ordinateur (CV). modèles spécialisés de vision par ordinateur (CV). Bien que le GPT-4 puisse décrire une image, il est coûteux en termes de calcul et n'est pas optimisé pour la localisation précise et à grande vitesse requise dans les scénarios d'inférence en temps réel. dans les scénarios d'inférence en temps réel.

En revanche, des modèles comme YOLO11 sont conçus pour des tâches telles que telles que la détection d'objets et la segmentation d'images. Un modèle YOLO fournit des coordonnées coordonnées exactes de la boîte englobante et les millisecondes, ce qui le rend idéal pour l'analyse vidéo ou les systèmes autonomes. Les futures itérations, comme le prochain modèle YOLO26, visent à repousser les limites de la vitesse et de la précision sur les appareils périphériques. de la vitesse et de la précision sur les appareils périphériques.

Souvent, ces technologies fonctionnent mieux en tandem : un modèle YOLO peut rapidement extraire des données structurées (objets et emplacements) d'un flux vidéo, qui sont ensuite transmises à GPT-4 pour générer un résumé en langage naturel de la scène. (objets et emplacements) d'un flux vidéo, qui sont ensuite transmises à GPT-4 pour générer un résumé de la scène en langage naturel.

L'exemple suivant montre comment utiliser ultralytics pour extraire les noms d'objets détectés, qui pourraient être introduits dans un modèle tel que GPT-4 pour la génération de récits.

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}")

Relations avec les autres modèles de la PNL

Le GPT-4 diffère fondamentalement des modèles à encodeur seul comme le BERT. BERT aide les machines à "comprendre" le texte en examinant le contexte de manière bidirectionnelle (utile pour l'analyse du sentiment). l'analyse des sentiments), alors que GPT-4 est un modèle basé sur un décodeur optimisé pour pour la génération de texte et la prédiction de l'élément suivant d'une séquence. séquence. En outre, les agents d'intelligence artificielle modernes utilisent souvent le GPT-4 comme un "cerveau" pour décomposer des objectifs complexes en étapes exploitables, une capacité facilitée par sa structure de raisonnement avancée. de raisonnement avancée.