GPT-4

GPT-4 (Generative Pre-trained Transformer 4) - это сложная Большая мультимодальная модель (LMM), разработанная OpenAI, которая представляет собой значительную веху в области искусственного интеллекта (ИИ). Являясь преемник широко используемого GPT-3, GPT-4 расширяет возможности стандартных Большие языковые модели (LLM), принимая не только текст, но и изображения. Эта способность обрабатывать и интерпретировать визуальные данные наряду с текстовой информацией позволяет выполнять сложные задачи, которые преодолевают разрыв между обработкой естественного языка (NLP) и визуальным пониманием, что делает его мощной мощной базовой моделью для различных приложений.

Основные характеристики и возможности

Построенный на базе масштабируемой архитектуры Transformer, GPT-4 представляет собой несколько архитектурных и учебных усовершенствований, подробно описанных в его техническом отчете. Эти усовершенствования позволяют модели демонстрировать производительность на уровне человека в различных профессиональных и академических тестах.

• Мультимодальное понимание: В отличие от строго текстовых предшественников, GPT-4 использует мультимодальное обучение для анализа изображений и текст одновременно. Например, он может объяснить юмор в меме или проанализировать график в научной статье.
• Расширенное контекстное окно: Модель поддерживает значительно большее контекстное окно, что позволяет ей поддерживать согласованность во время длительных разговоров или анализировать обширные документы, не теряя track этом предыдущей информации.
• Продвинутое мышление: GPT-4 демонстрирует расширенные возможности в решении сложных задач и рассуждениях. Он менее склонен к логическим ошибкам и лучше справляется с заданиями, требующими тонкого следования инструкциям, что часто достигается что часто достигается за счет тонкой разработки подсказок.
• Уменьшение количества галлюцинаций: Несмотря на то, что ошибки не исключены, значительные усилия в Обучение с подкреплением на основе человеческой обратной связи (RLHF) позволили сделать GPT-4 более точным и менее склонным к возникновению галлюцинации по сравнению с предыдущими итерациями.

Применение в реальном мире

Универсальность GPT-4 привела к его интеграции во многих отраслях, стимулируя инновации в области Генеративный искусственный интеллект.

1. Доступность и наглядные пособия: Такие приложения, как Be My Eyes используют визуальные возможности GPT-4 для описания окружающей обстановки, чтения надписей и навигации по интерфейсам для слепых или слабовидящих пользователей. слепых или слабовидящих пользователей.
2. Образование и репетиторство: Образовательные платформы, такие как Khan Academy, используют эту модель для создания персонализированных репетиторов (Khanmigo), которые Они помогают студентам решать математические задачи или выполнять письменные задания, а не просто дают ответы.
3. Кодирование и разработка: Разработчики используют GPT-4 в составе инструментов для генерации шаблонного кода, отладки сложных ошибок и перевода с одного языка программирования на другой, что значительно ускоряет жизненный цикл разработки программного обеспечения. жизненный цикл разработки программного обеспечения.

GPT-4 в сравнении со специализированными моделями компьютерного зрения

Очень важно проводить различие между LMM общего назначения, такими как GPT-4, и специализированными моделями компьютерного зрения (CV). Хотя GPT-4 может описать изображение, она требует больших вычислительных затрат и не оптимизирована для высокоскоростной и точной локализации, необходимой в сценариях вывода в реальном времени.

В отличие от них, такие модели, как YOLO11 специально разработаны для таких задач таких как обнаружение объектов и Сегментация изображений. Модель YOLO предоставляет точные координаты ограничительной рамки и метки классов за миллисекунды, что делает ее идеальной для видеоаналитики или автономных систем. Будущие итерации, такие как готовящаяся YOLO26, призваны еще больше расширить границы скорости и точности на периферийных устройствах.

Часто эти технологии лучше всего работают в тандеме: модель YOLO может быстро извлекать структурированные данные (объекты и Объекты и местоположение) из видео, которые затем передаются в GPT-4 для создания краткого описания сцены на естественном языке.

Следующий пример демонстрирует, как использовать ultralytics для извлечения обнаруженных названий объектов, которые можно Затем они могут быть использованы в модели типа GPT-4 для создания нарративов.

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}")

Связь с другими моделями НЛП

GPT-4 принципиально отличается от моделей, использующих только кодировщик, таких как BERT. BERT помогает машинам "понять" текст, рассматривая контекст в двух направлениях (полезно для анализа настроения), в то время как GPT-4 - это модель на основе декодера, оптимизированная для генерации текста и предсказания следующей лексемы в последовательности. Кроме того, современные агенты искусственного интеллекта часто используют GPT-4 в качестве "мозга" для разбиения сложных целей на выполнимые шаги, чему способствует его продвинутая структура рассуждений.