GPT-4

Il GPT-4 (Generative Pre-trained Transformer 4) è un sofisticato modello multimodale di grandi dimensioni (LMM) sviluppato da OpenAI. OpenAI che rappresenta una pietra miliare nel campo dell'intelligenza artificiale ( AI ). Intelligenza Artificiale (IA). Come GPT-3, GPT-4 espande le capacità del modello standard. capacità dei modelli linguistici standard modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) accettando non solo non solo testo, ma anche immagini. Questa capacità di elaborare e interpretare i dati visivi insieme alle informazioni testuali permette di eseguire compiti complessi che colmano il divario tra elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e la comprensione visiva, rendendolo un potente modello di base per diverse applicazioni.

Caratteristiche chiave e funzionalità

Costruito sull'architettura scalabile Transformer, GPT-4 introduce diversi progressi architettonici e di formazione, descritti in dettaglio nella relazione tecnica. relazione tecnica. Questi miglioramenti consentono al modello di mostrare prestazioni di livello umano su vari benchmark professionali e accademici.

• Comprensione multimodale: A differenza dei predecessori strettamente basati sul testo, GPT-4 utilizza apprendimento multimodale per analizzare simultaneamente immagini e testo contemporaneamente. Per esempio, può spiegare l'umorismo di un meme o analizzare un grafico trovato in un documento di ricerca.
• Finestra contestuale estesa: Il modello supporta una finestra di contesto finestra di contesto, consentendo di mantenere la coerenza mantenere la coerenza nel corso di lunghe conversazioni o di analizzare documenti estesi senza perdere track delle informazioni precedenti.
• Ragionamento avanzato: Il GPT-4 mostra maggiori capacità nella risoluzione di problemi complessi e nel ragionamento. È meno incline a commettere errori logici e si comporta meglio in compiti che richiedono di seguire istruzioni sfumate, spesso spesso ottenute attraverso una raffinata ingegnerizzazione dei prompt.
• Riduzione delle allucinazioni: Pur non essendo esenti da errori, gli sforzi significativi in Apprendimento rinforzato dal feedback umano (RLHF) hanno reso il GPT-4 più accurato nei fatti e meno propenso a generare allucinazioni rispetto alle precedenti iterazioni precedenti.

Applicazioni nel mondo reale

La versatilità di GPT-4 ha portato alla sua integrazione in numerosi settori, guidando l'innovazione nell'IA generativa. IA generativa.

1. Accessibilità e aiuto visivo: Applicazioni come Be My Eyes sfruttano le capacità visive del GPT-4 per descrivere l'ambiente circostante, leggere le etichette e navigare nelle interfacce per gli utenti non vedenti o ipovedenti. ciechi o ipovedenti.
2. Istruzione e tutoraggio: Piattaforme educative come Khan Academy utilizzano questo modello per alimentare tutor personalizzati (Khanmigo) che guidano gli studenti attraverso problemi di matematica o esercizi di scrittura, anziché fornire semplicemente le risposte.
3. Codifica e sviluppo: Gli sviluppatori utilizzano GPT-4 all'interno di strumenti per generare codice boilerplate, eseguire il debug di errori complessi e tradurre tra linguaggi di programmazione. errori complessi e tradurre tra linguaggi di programmazione, accelerando in modo significativo il ciclo di vita dello sviluppo del software. del software.

GPT-4 vs. Modelli di visione computerizzata specializzati

È fondamentale distinguere tra un LMM di uso generale come il GPT-4 e modelli specializzati di modelli di visione artificiale (CV). Sebbene GPT-4 sia in grado di descrivere un'immagine, è computazionalmente costoso e non è ottimizzato per la localizzazione precisa e ad alta velocità richiesta negli scenari di inferenza in tempo reale. in scenari di inferenza in tempo reale.

Al contrario, modelli come YOLO11 sono costruiti appositamente per compiti come il rilevamento di oggetti e la segmentazione delle immagini. Un modello YOLO fornisce le coordinate esatte coordinate esatte del rettangolo di selezione e le etichette di classe in millisecondi, il che lo rende ideale per l'analisi video o i sistemi autonomi. Le future iterazioni, come l'imminente YOLO26 mirano a spingere ulteriormente i limiti di velocità e di precisione sui dispositivi edge.

Spesso queste tecnologie funzionano meglio in tandem: un modello YOLO può estrarre rapidamente dati strutturati (oggetti e luoghi) da un feed video, che vengono poi passati al GPT-4 per generare una sintesi in linguaggio naturale della scena. oggetti e luoghi) da un feed video, che viene poi passato al GPT-4 per generare un riassunto in linguaggio naturale della scena.

L'esempio seguente mostra come utilizzare ultralytics per estrarre i nomi degli oggetti rilevati, che potrebbero essere inseriti in un modello come il GPT-4 per la generazione della narrativa.

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}")

Relazione con altri modelli di PNL

Il GPT-4 si differenzia fondamentalmente dai modelli con solo encoder, come il BERT. BERT aiuta le macchine a "capire" il testo osservando il contesto in modo bidirezionale (utile per la sentiment analysis), mentre GPT-4 è un modello di decodifica modello basato sul decodificatore, ottimizzato per generazione di testo e per la previsione del token successivo in una sequenza. sequenza. Inoltre, i moderni agenti di intelligenza artificiale utilizzano spesso GPT-4 GPT-4 come "cervello" per scomporre obiettivi complessi in passi attuabili, una capacità facilitata dalla sua avanzata struttura di ragionamento. struttura di ragionamento.