OpenAI'nin metin-görsel görevler, karmaşık akıl yürütme ve sağlık ve eğitim gibi gerçek dünya uygulamalarında mükemmel olan gelişmiş çok modlu yapay zekası GPT-4'ü keşfedin.
GPT-4 (Generative Pre-trained Transformer 4) OpenAI tarafından oluşturulan ve Yapay Zeka (AI) alanında önemli bir ilerlemeyi temsil eden büyük bir çok modlu modeldir. GPT-3'ün halefi olan GPT-4, insan benzeri metinleri anlama ve üretme, gelişmiş muhakeme ile karmaşık sorunları çözme ve daha fazla yaratıcılık sergileme konusunda gelişmiş yetenekler sergilemektedir. Önceki modellerden önemli bir farkı, GPT-4'ün çok modlu bir model olması, yani hem metin hem de görüntü girdilerini kabul edebilmesi, daha zengin etkileşimlere ve Makine Öğreniminde (ML) daha geniş bir uygulama yelpazesine izin vermesidir.
GPT-4, GPT serisindeki diğer modeller gibi Transformer mimarisi üzerine inşa edilmiştir. "Attention Is All You Need" adlı etkili makalede tanıtılan bu mimari, büyük ölçüde kendi kendine dikkat mekanizmalarına dayanır. Bu mekanizmalar, modelin bir girdi dizisi içindeki farklı kelimelerin (veya belirteçlerin) önemini tartmasına olanak tanıyarak metindeki uzun menzilli bağımlılıkları ve bağlamı etkili bir şekilde yakalamasını sağlar. GPT-4, internetten ve lisanslı veri kaynaklarından alınan, hem metin hem de görüntüleri kapsayan büyük miktarda veri kullanılarak eğitilmiştir. Mimari boyutu (parametre sayısı) ve tam eğitim veri kümesi hakkındaki belirli ayrıntılar tescilli olsa da, GPT-4 Teknik Raporu, daha önceki modellere kıyasla çeşitli profesyonel ve akademik ölçütlerde önemli ölçüde geliştirilmiş performansını belgelemektedir. Çeşitli dil ve görüntü ile ilgili görevleri yerine getirebilen güçlü bir Büyük Dil Modeli (LLM) olarak çalışmaktadır.
GPT-4, GPT-3 gibi modellere göre birkaç önemli iyileştirme sunar:
GPT-4, çeşitli sektörlerde genellikle bir API aracılığıyla erişilen çeşitli uygulamalara güç sağlar:
GPT-4 dil anlama, metin oluşturma ve temel görüntü yorumlamada mükemmel olan çok yönlü bir temel model olsa da, Bilgisayarla Görme (CV) gibi alanlardaki özel modellerden önemli ölçüde farklıdır. Mesela, Ultralytics YOLO gibi modeller YOLOv8 veya YOLO11yüksek hızlı, doğru Nesne Algılama, Görüntü Segmentasyonu ve görüntüler veya videolar içinde Örnek Segmentasyonu için Derin Öğrenme (DL) kullanılarak özel olarak tasarlanmıştır. GPT-4 bir görüntüde ne olduğunu tanımlayabilir (örneğin, "Paspasın üzerinde bir kedi var"), ancak YOLO modelleri hassas sınırlayıcı kutular veya piksel düzeyinde maskelerle nesnelerin nerede bulunduğunu belirleyerek onları farklı bilgisayarla görme görevleri için uygun hale getirir.
Bu farklı model türleri, karmaşık yapay zeka sistemleri içinde birbirini tamamlayıcı nitelikte olabilir. Örneğin, bir YOLO modeli bir video akışındaki nesneleri tespit edebilir ve GPT-4 daha sonra tespit edilen bu nesneler arasındaki etkileşimler hakkında açıklamalar oluşturabilir veya soruları yanıtlayabilir. Bu tür birleşik sistemlerin geliştirilmesi, eğitimi ve model dağıtımının yönetilmesi, Ultralytics HUB gibi platformlar veya aşağıdaki gibi toplulukların araçları kullanılarak kolaylaştırılabilir Hugging Face. Ultralytics Blog'da yapay zeka gelişmeleri hakkında daha fazla bilgi edinin.
TR
EN
ZH
KO
JA
RU
DE
FR
ES
PT
IT
AR
VI
