GPT-4

GPT-4 (Generative Pre-trained Transformer 4) gelişmiş bir tarafından geliştirilen Büyük Multimodal Model (LMM) alanında önemli bir kilometre taşını temsil eden OpenAI Yapay Zeka (AI). Olarak GPT-4, yaygın olarak kullanılan GPT-3'ün halefi olarak standart yetenekleri Kabul ederek Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) sadece metin değil, aynı zamanda görüntü girdileri. Metinsel bilgilerin yanı sıra görsel verileri işleme ve yorumlama becerisi arasındaki boşluğu dolduran karmaşık görevleri yerine getirmesini sağlar. Doğal Dil İşleme (NLP) ve görsel anlayış, onu güçlü bir Farklı uygulamalar için temel model.

Temel Özellikler ve Yetenekler

Ölçeklenebilir Transformer mimarisi üzerine inşa edilen GPT-4 'de ayrıntılı olarak açıklanan çeşitli mimari ve eğitim ilerlemelerini tanıtmaktadır. teknik rapor. Bu iyileştirmeler modelin aşağıdakileri sergilemesini sağlar Çeşitli profesyonel ve akademik ölçütlerde insan düzeyinde performans.

• Çok Modlu Anlama: GPT-4, metin tabanlı öncüllerinden farklı olarak görüntüleri analiz etmek için çok modlu öğrenme ve eşzamanlı olarak metin. Örneğin, bir meme'deki mizahı açıklayabilir veya bir araştırma makalesinde bulunan bir grafiği analiz edebilir.
• Genişletilmiş Bağlam Penceresi: Model, önemli ölçüde daha büyük bir bağlam penceresi, tutarlılığı korumasına izin verir uzun konuşmalar yapabilir veya önceki bilgilerin track kaybetmeden kapsamlı belgeleri analiz edebilirsiniz.
• Gelişmiş Muhakeme: GPT-4 karmaşık problem çözme ve akıl yürütme konusunda gelişmiş yetenekler sergiler. Mantık hatalarına daha az eğilimlidir ve genellikle aşağıdaki incelikli talimatları gerektiren görevlerde daha iyi performans gösterir rafine edilmiş hızlı mühendislik sayesinde elde edilmiştir.
• Azaltılmış Halüsinasyonlar: Hatasız olmamakla birlikte, önemli çabalar İnsan Geri Bildiriminden Takviyeli Öğrenme (RLHF) GPT-4'ü olgusal olarak daha doğru hale getirmiş ve daha öncekilere kıyasla halüsinasyon yinelemeler.

Gerçek Dünya Uygulamaları

GPT-4'ün çok yönlülüğü, çok sayıda sektöre entegre edilmesine yol açarak aşağıdaki alanlarda inovasyonu teşvik etmiştir Üretken Yapay Zeka.

1. Erişilebilirlik ve Görsel Yardım: Gibi uygulamalar Gözlerim Ol GPT-4'ün görsel yeteneklerinden yararlanarak çevreyi tanımlamak, etiketleri okumak ve kullanıcılar için arayüzlerde gezinmek kör veya az gören kişiler.
2. Eğitim ve Özel Dersler: Aşağıdakiler gibi eğitim platformları Khan Academy bu modeli kişiselleştirilmiş öğretmenleri (Khanmigo) güçlendirmek için kullanmaktadır. Öğrencilere sadece cevap vermek yerine matematik problemlerinde veya yazma alıştırmalarında rehberlik edin.
3. Kodlama ve Geliştirme: Geliştiriciler GPT-4'ü araçların içinde kullanarak şablon kod üretir, hata ayıklama yapar karmaşık hatalar ve programlama dilleri arasında çeviri yaparak yazılım geliştirme sürecini önemli ölçüde hızlandırır. yaşam döngüsü.

GPT-4 ve Özel Bilgisayarlı Görüş Modelleri

GPT-4 gibi genel amaçlı bir LMM ile özelleşmiş bir LMM arasında ayrım yapmak çok önemlidir Bilgisayarla Görme (CV) modelleri. GPT-4 ise bir görüntüyü tanımlar, hesaplama açısından pahalıdır ve gerekli olan yüksek hızlı, hassas lokalizasyon için optimize edilmemiştir gerçek zamanlı çıkarım senaryolarında.

Buna karşılık, aşağıdaki gibi modeller YOLO11 görevler için özel olarak üretilmiştir Nesne Algılama ve Görüntü Segmentasyonu. Bir YOLO modeli tam olarak şunları sağlar sınırlayıcı kutu koordinatları ve sınıf etiketleri milisaniye, bu da onu video analizi veya otonom sistemler için ideal hale getiriyor. Yaklaşan gibi gelecekteki yinelemeler YOLO26 hızın sınırlarını daha da zorlamayı ve uç cihazlarda doğruluk.

Genellikle bu teknolojiler birlikte en iyi şekilde çalışır: bir YOLO modeli yapılandırılmış verileri (nesneler ve konumları) bir video akışından alır ve bu bilgiler daha sonra sahnenin doğal bir dil özetini oluşturmak için GPT-4'e aktarılır.

Aşağıdaki örnekte nasıl kullanılacağı gösterilmektedir ultralytics tespit edilen nesne adlarını çıkarmak için daha sonra anlatı üretimi için GPT-4 gibi bir modele beslenebilir.

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}")

Diğer NLP Modelleri ile İlişki

GPT-4, aşağıdaki gibi yalnızca kodlayıcıya dayalı modellerden temelde farklıdır BERT. BERT, bağlama çift yönlü bakarak makinelerin metni "anlamasına" yardımcı olur (aşağıdakiler için yararlıdır duygu analizi), GPT-4 ise bir için optimize edilmiş kod çözücü tabanlı model metin oluşturma ve bir sonraki belirteci tahmin etme dizisi. Ayrıca, modern yapay zeka ajanları genellikle GPT-4 Karmaşık hedefleri uygulanabilir adımlara ayırmak için bir "beyin" olarak, gelişmiş muhakeme yapısı.