GPT-4

GPT-4 (Generative Pre-trained Transformer 4) est un modèle multimodal à grande échelle développé par OpenAI. Succédant à GPT-3, il représente une avancée significative dans les capacités de l'intelligence artificielle (IA), en particulier dans la compréhension et la génération de textes humains et l'interprétation d'images. GPT-4 est construit sur l'architecture Transformer et est considéré comme un modèle de base en raison de sa nature large et polyvalente, qui lui permet d'être adapté à une grande variété de tâches en aval grâce à des techniques telles que l'ingénierie prompte et le réglage fin.

Principales caractéristiques et capacités

Le GPT-4 a apporté plusieurs améliorations majeures par rapport aux modèles précédents, ce qui en fait l'un des grands modèles de langage (LLM) les plus puissants et les plus polyvalents qui soient. Ses avancées sont détaillées dans le document technique de l'OpenAI.

• Entrée multimodale: Contrairement à ses prédécesseurs qui n'utilisaient que du texte, le GPT-4 peut accepter à la fois du texte et des images en entrée. Cela lui permet d'effectuer des tâches telles que la description du contenu d'une image, l'analyse de graphiques et la réponse à des questions basées sur des informations visuelles. Cette capacité comble le fossé entre le traitement du langage naturel (NLP) et la vision par ordinateur.
• Raisonnement et pilotage améliorés: Le GPT-4 fait preuve de capacités de raisonnement plus avancées, ce qui lui permet de résoudre des problèmes complexes et de suivre des instructions nuancées de manière plus fiable. Les utilisateurs peuvent guider le ton et le style du modèle de manière plus efficace, ce qui en fait un outil plus contrôlable pour la rédaction créative et technique.
• Fenêtre contextuelle plus large: Le modèle peut traiter et référencer une quantité de texte beaucoup plus importante dans une seule invite, ce qui permet des conversations et des analyses de documents plus cohérentes et plus adaptées au contexte.
• Meilleure précision des faits: Bien qu'il ne soit pas à l'abri des erreurs, le GPT-4 présente une nette amélioration de l'exactitude des faits et est moins enclin à produire des hallucinations que les versions antérieures.

Applications dans le monde réel

Les capacités avancées du GPT-4 lui ont permis d'être intégré dans de nombreuses applications dans divers secteurs d'activité.

1. Génération de code et assistance: Les développeurs utilisent GPT-4 comme un puissant assistant de programmation. Il peut générer des extraits de code dans plusieurs langues, déboguer le code existant, expliquer des algorithmes complexes et même suggérer des améliorations architecturales. Des outils tels que GitHub Copilot s'appuient sur des modèles comme GPT-4 pour fournir des suggestions de codage en temps réel directement dans l'éditeur.
2. Outils pédagogiques et tutorat: Le GPT-4 est utilisé pour créer des expériences d'apprentissage personnalisées. Par exemple, l'application d'apprentissage des langues Duolingo l'utilise pour fournir aux étudiants des explications assistées par l'IA sur leurs erreurs et pour les engager dans une pratique conversationnelle.

GPT-4 dans le contexte d'autres modèles

Il est important de différencier le GPT-4 des autres types de modèles d'IA afin de comprendre ses points forts et ses cas d'utilisation spécifiques.

• vs. les modèles spécialisés de vision par ordinateur: Bien que le GPT-4 soit un modèle de base polyvalent capable d'interpréter des images de base, il diffère des modèles spécialisés dans le domaine de la vision par ordinateur (VA). Par exemple, les modèles YOLO d'Ultralytics tels que YOLOv8 ou YOLO11 sont spécialement conçus pour utiliser l'apprentissage profond (DL) pour une détection d'objet et une segmentation d'image rapides et précises. Le GPT-4 peut décrire une image (par exemple, "Il y a un chat sur un tapis"), mais un modèle YOLO peut localiser son emplacement exact avec une boîte englobante, ce qui le rend adapté à différentes tâches de vision par ordinateur. Ces modèles peuvent être complémentaires dans des systèmes d'intelligence artificielle complexes ; par exemple, un modèle YOLO pourrait détecter des objets, et GPT-4 pourrait générer des descriptions de leurs interactions.
• vs. BERT: GPT-4 et BERT sont tous deux basés sur l'architecture Transformer. Cependant, GPT-4 est principalement un modèle basé sur un décodeur optimisé pour la génération de texte. En revanche, BERT est un modèle basé sur un encodeur conçu pour comprendre le contexte dans les deux sens, ce qui le rend très efficace pour des tâches telles que l'analyse des sentiments et la reconnaissance des entités nommées (NER).

La gestion du développement et du déploiement des modèles de ces systèmes variés peut être rationalisée en utilisant des plateformes comme Ultralytics HUB ou des outils provenant de communautés comme Hugging Face. Pour en savoir plus, vous pouvez consulter les dernières avancées en matière d'IA sur le blog d'Ultralytics.