GPT-4

GPT-4(Generative Pre-trained Transformer 4)는 정교한 대형 멀티모달 모델(LMM)입니다. 분야에서 중요한 이정표가 될 만한 인공 지능(AI). 널리 사용되는 널리 사용되는 GPT-3의 후속 모델인 GPT-4는 표준의 기능 대규모 언어 모델(LLM)의 기능을 확장하여 텍스트뿐만 아니라 이미지 입력도 받아들입니다. 텍스트 정보와 함께 시각적 데이터를 처리하고 해석할 수 있는 이 기능을 통해 사이의 간극을 메우는 복잡한 작업을 수행할 수 있습니다. 자연어 처리(NLP) 시각적 이해 사이의 간극을 메우는 복잡한 작업을 수행할 수 있어 다양한 애플리케이션을 위한 강력한 다양한 애플리케이션을 위한 기반 모델입니다.

주요 기능 및 성능

확장 가능한 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 구축된 GPT-4는 는 기술 보고서에 자세히 설명된 몇 가지 아키텍처 및 교육 발전 사항을 소개합니다. 기술 보고서에 자세히 설명되어 있습니다. 이러한 개선 사항을 통해 이 모델은 다양한 전문 및 학술 벤치마크에서 다양한 전문 및 학술 벤치마크에서 인간 수준의 성능을 발휘합니다.

• 멀티모달 이해: 엄격하게 텍스트 기반인 이전 버전과 달리 GPT-4는 이미지와 텍스트를 동시에 분석하는 멀티모달 학습을 텍스트를 동시에 분석합니다. 예를 들어 밈의 유머를 설명하거나 연구 논문에서 발견한 그래프를 분석할 수 있습니다.
• 확장된 컨텍스트 창: 이 모델은 훨씬 더 큰 훨씬 더 큰 컨텍스트 창을 지원하여 긴 대화에서 일관성을 유지하거나 일관성을 유지하거나 이전 정보를 track 않고 방대한 문서를 분석할 수 있습니다.
• 고급 추론: GPT-4는 복잡한 문제 해결과 추론에서 향상된 능력을 보여줍니다. 논리 오류가 덜 발생하고 미묘한 지시를 따라야 하는 작업에서 더 나은 성능을 발휘합니다. 정교한 프롬프트 엔지니어링을 통해 달성됩니다.
• 환각 감소: 오류가 없는 것은 아니지만, 다음과 같은 상당한 노력이 인간 피드백을 통한 강화 학습(RLHF) 에 대한 상당한 노력으로 GPT-4의 사실 정확도가 향상되고 이전과 비교하여 환각이 반복.

실제 애플리케이션

GPT-4의 다재다능한 기능 덕분에 다양한 분야에 통합되어 다음과 같은 분야에서 혁신을 주도하고 있습니다. 제너레이티브 AI.

1. 접근성 및 시각적 지원: 다음과 같은 애플리케이션 Be My Eyes 는 GPT-4의 시각적 기능을 활용하여 다음과 같은 사용자를 위해 주변 환경을 설명하고, 레이블을 읽고, 인터페이스를 탐색합니다. 시각 장애가 있거나 시력이 낮은 사용자
2. 교육 및 과외: 다음과 같은 교육 플랫폼 칸 아카데미는 이 모델을 활용하여 개인 맞춤형 튜터(칸미고)를 지원합니다. 단순히 답을 제공하는 것이 아니라 수학 문제나 작문 연습을 통해 학생들을 지도합니다.
3. 코딩 및 개발: 개발자는 도구 내에서 GPT-4를 사용하여 상용구 코드를 생성하고, 복잡한 오류를 디버그하고 복잡한 오류를 디버그하고 프로그래밍 언어 간 번역을 수행하여 소프트웨어 개발 수명 주기를 크게 단축할 수 있습니다.

GPT-4와 특수 컴퓨터 비전 모델 비교

GPT-4와 같은 범용 LMM과 특수화된 컴퓨터 비전(CV) 모델을 구분하는 것이 중요합니다. GPT-4는 이미지를 설명할 수 있지만, 계산 비용이 많이 들고 실시간 추론 시나리오에 필요한 고속 정밀 로컬라이제이션에 최적화되어 있지 않습니다. 실시간 추론 시나리오에 최적화되어 있지 않습니다.

반면, 다음과 같은 모델은 YOLO11 과 같은 모델은 물체 감지 및 물체 감지 및 이미지 세분화와 같은 작업을 위해 만들어졌습니다. YOLO 모델은 정확한 정확한 경계 상자 좌표와 클래스 레이블을 제공하므로 밀리초 단위로 정확한 경계 상자 좌표와 클래스 레이블을 제공하므로 비디오 분석이나 자율 시스템에 이상적입니다. 곧 출시될 YOLO26과 같은 향후 반복은 엣지 디바이스의 속도와 정확도의 속도와 정확도의 한계를 더욱 확장하는 것을 목표로 합니다.

이러한 기술은 종종 함께 사용할 때 가장 효과적입니다. YOLO 모델은 비디오 피드에서 구조화된 데이터(개체 및 위치)를 비디오 피드에서 빠르게 추출한 다음 GPT-4로 전달하여 장면에 대한 자연어 요약을 생성할 수 있습니다.

다음 예는 사용 방법을 보여줍니다. ultralytics 를 사용하여 감지된 개체 이름을 추출한 다음 내러티브 생성을 위해 GPT-4와 같은 모델에 입력할 수 있습니다.

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}")

다른 NLP 모델과의 관계

GPT-4는 다음과 같은 인코더 전용 모델과는 근본적으로 다릅니다. BERT. BERT는 기계가 문맥을 양방향으로 살펴봄으로써 텍스트를 '이해'하는 데 도움이 되지만( 감정 분석에 유용), 반면에 GPT-4는 최적화된 디코더 기반 모델입니다. 텍스트 생성 및 다음 토큰 예측에 최적화된 디코더 기반 모델입니다. 시퀀스. 또한 최신 AI 에이전트에서는 종종 GPT-4를 를 '두뇌'로 사용하여 복잡한 목표를 실행 가능한 단계로 세분화하는데, 이는 고급 추론 구조로 인해 가능한 기능입니다. 추론 구조.