GPT-4

O GPT-4 (Generative Pre-trained Transformer 4) é um sofisticado modelo multimodal desenvolvido pela OpenAI que avança significativamente as capacidades da inteligência artificial. Como um Grande Modelo Multimodal (LMM), o GPT-4 difere dos seus antecessores apenas de texto ao aceitar entradas de imagem e texto para gerar saídas textuais. Este salto arquitetónico permite-lhe exibir um desempenho ao nível humano em vários benchmarks profissionais e académicos, tornando-o uma tecnologia fundamental no campo do Processamento de Linguagem Natural (NLP) e além. Ao colmatar a lacuna entre a compreensão visual e o raciocínio linguístico, o GPT-4 alimenta uma vasta gama de aplicações, desde assistentes de codificação avançados a ferramentas complexas de análise de dados.

Capacidades e arquitetura principais

A arquitetura do GPT-4 é construída com base na estrutura Transformer, utilizando mecanismos de aprendizagem profunda para prever o próximo token numa sequência. No entanto, a sua escala e metodologia de treino proporcionam vantagens distintas em relação às iterações anteriores.

• Processamento multimodal: Ao contrário dos Modelos de Linguagem Grande (LLMs) padrão, que apenas processam texto, o GPT-4 envolve-se em aprendizagem multimodal. Ele pode analisar entradas visuais — tais como gráficos, fotografias ou diagramas — e fornecer explicações textuais detalhadas, resumos ou respostas com base nesse contexto visual.
• Raciocínio avançado: O modelo demonstra capacidades aprimoradas de orientação e raciocínio. Ele está melhor equipado para lidar com instruções sutis e tarefas complexas, muitas vezes alcançadas por meio de uma engenharia cuidadosa de prompts. Isso reduz a frequência de erros lógicos em comparação com gerações anteriores, como o GPT-3.
• Janela de contexto alargada: O GPT-4 suporta uma janela de contexto significativamente maior, permitindo-lhe processar e reter informações de documentos extensos ou conversas longas sem perder a coerência.
• Segurança e alinhamento: O uso extensivo do Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) tem sido empregado para alinhar os resultados do modelo com a intenção humana, com o objetivo de minimizar conteúdos prejudiciais e reduzir alucinações em LLMs.

Aplicações no Mundo Real

A versatilidade do GPT-4 facilita a sua integração em diversos setores, aumentando a produtividade e possibilitando novas formas de interação.

1. Desenvolvimento de software: Os programadores utilizam o GPT-4 como um parceiro inteligente de codificação. Ele pode gerar trechos de código, depurar erros e explicar conceitos complexos de programação. Por exemplo, ele pode ajudar a escrever Python para pipelines de operações de aprendizagem automática (MLOps) ou na configuração de ambientes para o treino de modelos.
2. Educação e tutoria: plataformas educacionais utilizam o GPT-4 para criar experiências de aprendizagem personalizadas. Tutores de IA podem explicar assuntos difíceis, como cálculo ou história, adaptando o seu estilo de ensino ao nível de proficiência do aluno. Isso ajuda a democratizar o acesso à educação de qualidade, funcionando de forma semelhante a um assistente virtual dedicado à aprendizagem.
3. Serviços de acessibilidade: Aplicações como o Be My Eyes utilizam os recursos visuais do GPT-4 para ajudar utilizadores com deficiência visual. O modelo pode descrever o conteúdo de um frigorífico, ler rótulos ou navegar em ambientes desconhecidos interpretando imagens da câmara, atuando efetivamente como uma ponte para o mundo visual.

Sinergias com modelos de visão computacional

Embora o GPT-4 possua capacidades visuais, ele é diferente dos modelos especializados de Visão Computacional (CV) projetados para velocidade em tempo real. O GPT-4 é um raciocinador generalista, enquanto modelos como o YOLO26 são otimizados para detecção e segmentação de objetos em alta velocidade .

Em muitos agentes de IA modernos, essas tecnologias são combinadas. Um YOLO pode identificar e listar rapidamente objetos em um fluxo de vídeo com latência de milissegundos. Esses dados estruturados são então passados para o GPT-4, que pode usar as suas capacidades de raciocínio para gerar uma narrativa, um relatório de segurança ou uma decisão estratégica com base nos itens detetados.

O exemplo seguinte ilustra como utilizar ultralytics para detect , criando uma lista estruturada que poderia servir como um prompt rico em contexto para o 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}")

Distinção de termos relacionados

Para compreender o panorama dos modelos generativos, é necessário diferenciar o GPT-4 de conceitos semelhantes:

• GPT-4 vs. GPT-3: A principal diferença reside na modalidade e na profundidade do raciocínio. O GPT-3 é um modelo apenas de texto (unimodal), enquanto o GPT-4 é multimodal (texto e imagem). O GPT-4 também apresenta taxas de alucinação mais baixas e melhor retenção de contexto.
• GPT-4 vs. BERT: O BERT é um modelo apenas codificador projetado para compreender o contexto dentro de uma frase (bidirecional), com destaque na classificação e análise de sentimentos. O GPT-4 é uma arquitetura baseada em descodificador focada em tarefas generativas (prever o próximo token) e raciocínio complexo.
• GPT-4 vs. YOLO26: O YOLO26 é um modelo de visão especializado para localizar objetos (caixas delimitadoras) e máscaras de segmentação em tempo real. O GPT-4 processa o significado semântico de uma imagem, mas não produz coordenadas precisas de caixas delimitadoras nem funciona com as altas taxas de quadros necessárias para veículos autónomos.

Desafios e perspectivas futuras

Apesar das suas capacidades impressionantes, o GPT-4 não está isento de limitações. Ele ainda pode produzir erros factuais, e o seu treinamento em vastos conjuntos de dados da Internet pode inadvertidamente reproduzir preconceitos na IA. Abordar essas questões éticas continua sendo uma prioridade para a comunidade científica. Além disso, o imenso custo computacional de executar modelos tão grandes tem estimulado o interesse na quantização e destilação de modelos para tornar a IA poderosa mais acessível e eficiente.

Para aqueles que desejam criar conjuntos de dados para treinar ou ajustar modelos menores e especializados, juntamente com grandes raciocinadores como o GPT-4, ferramentas como a Ultralytics oferecem soluções abrangentes para gerenciamento de dados e implantação de modelos.