GPT-4

GPT-4 (Generative Pre-trained Transformer 4) è un sofisticato modello multimodale sviluppato da OpenAI che migliora significativamente le capacità dell' intelligenza artificiale. In quanto modello multimodale di grandi dimensioni (LMM), GPT-4 si differenzia dai suoi predecessori solo testuali in quanto accetta sia input di immagini che di testo per generare output testuali. Questo balzo architettonico gli consente di mostrare prestazioni di livello umano su vari benchmark professionali e accademici, rendendolo una tecnologia fondamentale nel campo dell' elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e oltre. Colmando il divario tra comprensione visiva e ragionamento linguistico, GPT-4 alimenta una vasta gamma di applicazioni, dagli assistenti di codifica avanzati agli strumenti di analisi dei dati complessi.

Capacità fondamentali e architettura

L'architettura di GPT-4 è basata sul framework Transformer e utilizza meccanismi di deep learning per prevedere il token successivo in una sequenza. Tuttavia, la sua scala di addestramento e la sua metodologia offrono vantaggi distintivi rispetto alle iterazioni precedenti.

• Elaborazione multimodale: a differenza dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) standard che elaborano solo testi, GPT-4 si occupa di apprendimento multimodale. È in grado di analizzare input visivi come grafici, fotografie o diagrammi e fornire spiegazioni testuali dettagliate, sintesi o risposte basate su quel contesto visivo.
• Ragionamento avanzato: il modello dimostra una maggiore capacità di sterzata e di ragionamento. È meglio attrezzato per gestire istruzioni sfumate e compiti complessi, spesso ottenuti attraverso un'attenta ingegneria dei prompt. Ciò riduce la frequenza degli errori logici rispetto alle generazioni precedenti come GPT-3.
• Finestra di contesto estesa: GPT-4 supporta una finestra di contesto significativamente più ampia, consentendogli di elaborare e conservare informazioni provenienti da documenti estesi o conversazioni di lunga durata senza perdere coerenza.
• Sicurezza e allineamento: è stato fatto ampio uso del Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) per allineare i risultati del modello alle intenzioni umane, con l'obiettivo di ridurre al minimo i contenuti dannosi e le allucinazioni nei modelli di linguaggio grande (LLM).

Applicazioni nel mondo reale

La versatilità di GPT-4 ne facilita l'integrazione in diversi settori, migliorando la produttività e consentendo nuove forme di interazione.

1. Sviluppo software: gli sviluppatori utilizzano GPT-4 come partner intelligente per la codifica. È in grado di generare frammenti di codice, eseguire il debug degli errori e spiegare concetti di programmazione complessi. Ad esempio, può aiutare nella scrittura di Python per le pipeline delle operazioni di machine learning (MLOps) o nella configurazione di ambienti per l'addestramento dei modelli.
2. Istruzione e tutoraggio: le piattaforme educative sfruttano GPT-4 per creare esperienze di apprendimento personalizzate. I tutor AI possono spiegare materie difficili come il calcolo o la storia, adattando il loro stile di insegnamento al livello di competenza dello studente. Questo aiuta a democratizzare l'accesso a un'istruzione di qualità, funzionando in modo simile a un assistente virtuale dedicato all'apprendimento.
3. Servizi di accessibilità: applicazioni come Be My Eyes utilizzano le capacità visive di GPT-4 per assistere gli utenti ipovedenti. Il modello è in grado di descrivere il contenuto di un frigorifero, leggere etichette o orientarsi in ambienti sconosciuti interpretando le immagini riprese dalla telecamera, fungendo efficacemente da ponte verso il mondo visivo.

Sinergie con i modelli di visione artificiale

Sebbene GPT-4 possieda capacità visive, è diverso dai modelli specializzati di Computer Vision (CV) progettati per la velocità in tempo reale. GPT-4 è un ragionatore generalista, mentre modelli come YOLO26 sono ottimizzati per il rilevamento e la segmentazione di oggetti ad alta velocità .

In molti agenti di IA moderni, queste tecnologie sono combinate. Un YOLO può identificare rapidamente ed elencare gli oggetti in un flusso video con una latenza di millisecondi. Questi dati strutturati vengono quindi trasmessi al GPT-4, che può utilizzare le sue capacità di ragionamento per generare una narrazione, un rapporto di sicurezza o una decisione strategica basata sugli elementi rilevati.

L'esempio seguente illustra come utilizzare ultralytics per detect , creando un elenco strutturato che potrebbe fungere da prompt ricco di contesto per GPT-4.

from ultralytics import YOLO

# Load the YOLO26 model for real-time object detection
model = YOLO("yolo26n.pt")

# Perform inference on an image source
results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")

# Extract detected class names for downstream processing
class_ids = results[0].boxes.cls.tolist()
detected_objects = [results[0].names[int(cls_id)] for cls_id in class_ids]

# This list can be formatted as a prompt for GPT-4 to describe the scene context
print(f"Detected items for GPT-4 input: {detected_objects}")

Distinguere i termini correlati

Per comprendere il panorama dei modelli generativi è necessario distinguere GPT-4 da concetti simili:

• GPT-4 vs. GPT-3: La differenza principale risiede nella modalità e nella profondità di ragionamento. GPT-3 è un modello solo testo (unimodale), mentre GPT-4 è multimodale (testo e immagine). GPT-4 presenta anche tassi di allucinazione inferiori e una migliore ritenzione del contesto.
• GPT-4 vs. BERT: BERT è un modello solo codificatore progettato per comprendere il contesto all'interno di una frase (bidirezionale), eccellente nella classificazione e nell'analisi del sentiment. GPT-4 è un'architettura basata su decodificatore incentrata su attività generative (previsione del token successivo) e ragionamenti complessi.
• GPT-4 vs. YOLO26: YOLO26 è un modello di visione specializzato per la localizzazione di oggetti (riquadri di delimitazione) e maschere di segmentazione in tempo reale. GPT-4 elabora il significato semantico di un'immagine, ma non fornisce coordinate precise dei riquadri di delimitazione né funziona alle elevate frequenze di fotogrammi richieste dai veicoli autonomi.

Sfide e prospettive future

Nonostante le sue impressionanti capacità, GPT-4 non è privo di limiti. Può ancora produrre errori fattuali e il suo addestramento su vasti set di dati Internet può inavvertitamente riprodurre pregiudizi nell'IA. Affrontare queste preoccupazioni etiche rimane una priorità per la comunità di ricerca. Inoltre, l'immenso costo computazionale dell'esecuzione di modelli così grandi ha stimolato l'interesse per la quantizzazione e la distillazione dei modelli, al fine di rendere l'IA potente più accessibile ed efficiente.

Per chi desidera creare set di dati per addestrare o mettere a punto modelli più piccoli e specializzati insieme a grandi ragionatori come GPT-4, strumenti come la Ultralytics offrono soluzioni complete per la gestione dei dati e l'implementazione dei modelli.