GPT-4

O GPT-4 (Generative Pre-trained Transformer 4) é um sofisticado modelo multimodal de grande dimensão (LMM) desenvolvido pela OpenAI que representa um marco significativo no domínio da Inteligência Artificial (IA). Como sucessor do GPT-3, amplamente utilizado, o GPT-4 expande as capacidades dos modelos de linguagem de grande porte (LLMs), aceitando aceitando não apenas texto, mas também entradas de imagens. Esta capacidade de processar e interpretar dados visuais juntamente com informações textuais permite-lhe executar tarefas complexas que fazem a ponte entre processamento de linguagem natural (PNL) (NLP) e a compreensão visual, tornando-o um poderoso modelo de base para diversas aplicações.

Principais Características e Capacidades

Construído sobre a arquitetura escalável do Transformer, o GPT-4 introduz vários avanços arquitecturais e de formação detalhados no seu relatório técnico. Estas melhorias permitem que o modelo apresente desempenho de nível humano em vários benchmarks profissionais e académicos.

• Compreensão multimodal: Ao contrário dos antecessores estritamente baseados em texto, o GPT-4 utiliza aprendizagem multimodal para analisar imagens e texto simultaneamente. Por exemplo, pode explicar o humor de um meme ou analisar um gráfico encontrado num trabalho de pesquisa.
• Janela de contexto alargada: O modelo suporta uma janela de contexto significativamente maior janela de contexto, permitindo-lhe manter a coerência coerência durante longas conversas ou analisar documentos extensos sem perder o track da informação anterior.
• Raciocínio avançado: O GPT-4 apresenta capacidades melhoradas na resolução de problemas complexos e no raciocínio. É menos propenso a erros lógicos e tem um melhor desempenho em tarefas que requerem o seguimento de instruções matizadas, muitas vezes de instruções, muitas vezes conseguidas através de uma engenharia refinada.
• Redução das alucinações: Embora não estejam isentos de erros, os esforços significativos em Aprendizagem por Reforço a partir do Feedback Humano (RLHF) tornaram o GPT-4 mais exato em termos factuais e menos suscetível de gerar uma alucinação em comparação com as iterações anteriores.

Aplicações no Mundo Real

A versatilidade do GPT-4 levou à sua integração em vários sectores, impulsionando a inovação em IA generativa.

1. Acessibilidade e ajuda visual: Aplicações como Be My Eyes tiram partido das capacidades visuais do GPT-4 para descrever o ambiente, ler etiquetas e navegar em interfaces para utilizadores são cegos ou têm baixa visão.
2. Educação e tutoria: Plataformas educacionais como a Khan Academy utilizam o modelo para alimentar tutores personalizados (Khanmigo) que guiam os alunos através de problemas de matemática ou exercícios de escrita, em vez de se limitarem a dar respostas.
3. Codificação e desenvolvimento: Os programadores utilizam a GPT-4 nas ferramentas para gerar código padrão, depurar erros complexos e traduzir entre linguagens de programação, acelerando significativamente o ciclo de vida do desenvolvimento de software desenvolvimento de software.

GPT-4 vs. Modelos especializados de visão por computador

É crucial fazer a distinção entre um LMM de objetivo geral como o GPT-4 e modelos especializados de modelos especializados de Visão por Computador (CV). Embora o GPT-4 possa descrever uma imagem, é computacionalmente dispendioso e não está optimizado para a localização precisa e de alta velocidade necessária em cenários de inferência em tempo real.

Em contrapartida, modelos como YOLO11 são concebidos especificamente para tarefas como a deteção de objectos e Segmentação de imagens. Um modelo YOLO fornece coordenadas exactas coordenadas exactas da caixa delimitadora e etiquetas de classe em milissegundos, o que o torna ideal para análise de vídeo ou sistemas autónomos. As iterações futuras, como o próximo YOLO26 têm como objetivo alargar ainda mais os limites da velocidade e precisão em dispositivos periféricos.

Muitas vezes, estas tecnologias funcionam melhor em conjunto: um modelo YOLO pode extrair rapidamente dados estruturados (objectos e localizações) a partir de um feed de vídeo, que é depois transmitido ao GPT-4 para gerar um resumo em linguagem natural da cena.

O exemplo seguinte demonstra como utilizar ultralytics para extrair os nomes dos objectos detectados, que podem ser introduzidos num modelo como o GPT-4 para a geração de narrativas.

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}")

Relação com outros modelos de PNL

O GPT-4 difere fundamentalmente dos modelos apenas de codificador, como o BERT. O BERT ajuda as máquinas a "compreender" o texto olhando para o contexto bidireccionalmente (útil para análise de sentimentos), enquanto o GPT-4 é um modelo baseado em descodificador optimizado para geração de texto e previsão do próximo token numa sequência. Além disso, os agentes de IA modernos utilizam frequentemente o GPT-4 como um "cérebro" para decompor objectivos complexos em passos acionáveis, uma capacidade facilitada pela sua estrutura de raciocínio.