GPT-4

GPT-4 (Generative Pre-trained Transformer 4)は、米国で開発された大規模マルチモーダルモデル(LMM)です。 ラージ・マルチモーダルモデル（LMM）である。 人工知能(AI)の分野における重要なマイルストーンである。 人工知能(AI)の分野における重要なマイルストーンである。広く使われている GPT-4は、広く使用されているGPT-3の後継として、標準的なGPT-3の機能を拡張しています。 標準的な ラージ・ランゲージ・モデル（LLM）の機能を拡張しています。 テキストだけでなく、画像も入力できるようになりました。この能力は、テキスト情報とともに視覚データを処理し、解釈することができる。 とのギャップを埋める複雑なタスクを実行できる。 自然言語処理（NLP） と視覚的理解のギャップを埋める複雑なタスクを実行できる。 の基盤モデルとなっている。

主な機能と性能

スケーラブルなTransformerアーキテクチャーをベースにしたGPT-4は、以下のような進化を遂げています。 は、そのテクニカルレポートで詳述されているように、いくつかのアーキテクチャとトレーニングの進歩を導入している。 テクニカルレポートに詳述されている。これらの改善により、このモデルは 人間レベルのパフォーマンスを発揮します。

• マルチモーダルな理解：GPT-4は、従来のテキストベースとは異なり、マルチモーダル学習を活用しています。 画像とテキストを同時に分析するマルチモーダル学習 テキストを同時に分析する。例えば、ミームのユーモアを説明したり、研究論文のグラフを分析したりすることができます。
• 拡張コンテキストウィンドウ：このモデルは コンテクスト・ウィンドウをサポートしています。 長時間の会話や広範なドキュメントの分析において、以前の情報をtrack ことなく一貫性を保つことができます。
• 高度な推論：GPT-4は、複雑な問題解決や推論において高い能力を示す。 GPT-4はロジックエラーを起こしにくく、微妙な指示に従うことが必要なタスクで優れたパフォーマンスを発揮する。 洗練されたプロンプトエンジニアリングによって達成される。
• 幻覚の減少：エラーがないわけではないが 人間のフィードバックからの強化学習（RLHF） により、GPT-4はより事実に忠実で、幻覚を生じにくくなった。 以前の 反復している。

実際のアプリケーション

GPT-4の多用途性により、さまざまな分野に統合され、次のようなイノベーションが推進されている。 ジェネレーティブAI

1. アクセシビリティとビジュアルエイド：以下のようなアプリケーション ビー・マイ・アイズ のようなアプリケーションは、GPT-4の視覚機能を活用して、目の不自由なユーザーや弱視のユーザーのために、周囲の状況を説明したり、ラベルを読んだり、インターフェイスをナビゲートしたりします。 また、全盲のユーザーや弱視のユーザーのために、周囲の状況を説明したり、ラベルを読んだり、インターフェイスをナビゲートしたりします。
2. 教育と個人指導：教育プラットフォーム カーン・アカデミーのような教育プラットフォームは、このモデルを利用してパーソナライズされたチューター（Khanmigo）を動かしている。 単に答えを教えるのではなく、数学の問題や作文の練習を通して生徒を指導する。
3. コーディングと開発：開発者はツール内でGPT-4を使用し、定型コードの生成、複雑なエラーのデバッグ、プログラミング言語間の翻訳を行います。 複雑なエラーのデバッグ、プログラミング言語間の翻訳を行い、ソフトウェア開発のライフサイクルを大幅に加速します。 ライフサイクルを大幅に加速します。

GPT-4と特殊なコンピュータ・ビジョン・モデルの比較

GPT-4のような汎用的なLMMと、コンピュータビジョン(CV)に特化したLMMを区別することは非常に重要である。 コンピュータビジョン(CV)モデル。GPT-4は GPT-4は画像を記述することができますが、計算コストが高く、リアルタイム推論に必要な高速・高精度な位置特定には最適化されていません。 には最適化されていない。

これに対して YOLO11のようなモデルは オブジェクト検出や 画像セグメンテーションのようなタスクのために構築されている。YOLO モデルは、正確な バウンディングボックス座標とクラスラベルを ミリ秒単位で提供するため、ビデオ解析や自律システムに最適です。今後発表される YOLO26は、エッジ・デバイスにおけるスピードと精度の限界をさらに押し広げることを目指している。 の限界をさらに押し上げることを目指している。

YOLO モデルは、ビデオフィードから構造化されたデータ（オブジェクトと位置）を迅速に抽出することができる。 YOLOモデルは、ビデオフィードから構造化されたデータ（オブジェクトと位置）を迅速に抽出し、それをGPT-4に渡してシーンの自然言語要約を生成する。

次の例は ultralytics 検出されたオブジェクト名を抽出する。 GPT-4のようなモデルで物語を生成することができる。

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}")

他のNLPモデルとの関係

GPT-4は、以下のようなエンコーダのみのモデルとは根本的に異なります。 BERTとは根本的に異なります。 BERTは、文脈を双方向に見ることで、機械がテキストを「理解」するのを助ける（感情分析に有用）。 センチメント分析に有用）。 に最適化されたデコーダーベースのモデルである。 テキスト生成と次のトークンの予測に最適化されたデコーダーベースのモデルである。 に最適化されたデコーダーベースのモデルである。さらに、最新のAIエージェントはしばしばGPT-4 を「頭脳」として使用し、複雑な目標を実行可能なステップに分解します。 この能力はGPT-4の高度な推論構造によって促進されます。