GPT-4

GPT-4 (Generative Pre-trained Transformer 4) là một mô hình đa phương thức quy mô lớn được phát triển bởi OpenAI . Là phiên bản kế thừa của GPT-3 , GPT-4 đại diện cho một bước tiến đáng kể về khả năng của Trí tuệ Nhân tạo (AI) , đặc biệt là trong việc hiểu và tạo ra văn bản giống con người và diễn giải hình ảnh đầu vào. GPT-4 được xây dựng dựa trên kiến trúc Transformer và được coi là một mô hình nền tảng nhờ tính chất đa năng, rộng rãi, cho phép nó được điều chỉnh cho nhiều tác vụ hạ nguồn khác nhau thông qua các kỹ thuật như thiết kế nhanh và tinh chỉnh .

Các tính năng và khả năng chính

GPT-4 đã giới thiệu một số cải tiến quan trọng so với các mô hình trước đó, khiến nó trở thành một trong những Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) mạnh mẽ và linh hoạt nhất hiện có. Những tiến bộ của nó được trình bày chi tiết trong tài liệu kỹ thuật của OpenAI.

• Đầu vào đa phương thức : Không giống như các phiên bản tiền nhiệm chỉ có văn bản, GPT-4 có thể chấp nhận cả văn bản và hình ảnh làm đầu vào. Điều này cho phép nó thực hiện các tác vụ như mô tả nội dung hình ảnh, phân tích biểu đồ và trả lời câu hỏi dựa trên thông tin trực quan. Khả năng này thu hẹp khoảng cách giữa Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và thị giác máy tính.
• Khả năng lập luận và điều khiển nâng cao : GPT-4 thể hiện các kỹ năng lập luận tiên tiến hơn, cho phép giải quyết các vấn đề phức tạp và tuân theo các hướng dẫn chi tiết một cách đáng tin cậy hơn. Người dùng có thể điều chỉnh giọng điệu và phong cách của mô hình hiệu quả hơn, biến nó thành một công cụ dễ kiểm soát hơn cho việc viết sáng tạo và kỹ thuật.
• Cửa sổ ngữ cảnh lớn hơn : Mô hình có thể xử lý và tham chiếu một lượng văn bản lớn hơn đáng kể trong một lời nhắc duy nhất, cho phép các cuộc hội thoại và phân tích tài liệu mạch lạc và theo ngữ cảnh hơn.
• Độ chính xác thực tế được cải thiện : Mặc dù không tránh khỏi lỗi, GPT-4 cho thấy sự cải thiện đáng kể về độ chính xác thực tế và ít gây ra ảo giác hơn so với các phiên bản trước.

Ứng dụng trong thế giới thực

Các khả năng tiên tiến của GPT-4 đã giúp nó được tích hợp vào nhiều ứng dụng trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau.

1. Tạo và Hỗ trợ Mã : Các nhà phát triển sử dụng GPT-4 như một trợ lý lập trình mạnh mẽ. Nó có thể tạo các đoạn mã bằng nhiều ngôn ngữ, gỡ lỗi mã hiện có, giải thích các thuật toán phức tạp và thậm chí đề xuất các cải tiến về kiến trúc. Các công cụ như GitHub Copilot tận dụng các mô hình như GPT-4 để cung cấp các đề xuất mã hóa theo thời gian thực ngay trong trình soạn thảo.
2. Công cụ Giáo dục và Gia sư : GPT-4 được sử dụng để tạo ra trải nghiệm học tập được cá nhân hóa. Ví dụ, ứng dụng học ngôn ngữ Duolingo sử dụng công nghệ này để cung cấp cho học viên những lời giải thích được hỗ trợ bởi AI về lỗi sai và khuyến khích họ thực hành giao tiếp.

GPT-4 trong bối cảnh với các mô hình khác

Điều quan trọng là phải phân biệt GPT-4 với các loại mô hình AI khác để hiểu được điểm mạnh và trường hợp sử dụng cụ thể của nó.

• so với các Mô hình Thị giác Máy tính Chuyên biệt : Mặc dù GPT-4 là một mô hình nền tảng đa năng có khả năng diễn giải hình ảnh cơ bản, nhưng nó khác với các mô hình chuyên biệt trong lĩnh vực Thị giác Máy tính (CV) . Ví dụ, các mô hình YOLO của Ultralytics như YOLOv8 hoặc YOLO11 được xây dựng chuyên dụng bằng Học sâu (DL) để phát hiện đối tượng và phân đoạn hình ảnh chính xác, tốc độ cao. GPT-4 có thể mô tả hình ảnh (ví dụ: "Có một con mèo trên tấm thảm"), nhưng mô hình YOLO có thể xác định chính xác vị trí của nó bằng hộp giới hạn , phù hợp cho các tác vụ thị giác máy tính khác nhau. Các mô hình này có thể bổ sung cho nhau trong các hệ thống AI phức tạp; ví dụ: mô hình YOLO có thể phát hiện đối tượng, và GPT-4 có thể tạo ra các mô tả về tương tác của chúng.
• so với BERT : Cả GPT-4 và BERT đều dựa trên kiến trúc Transformer. Tuy nhiên, GPT-4 chủ yếu là một mô hình dựa trên bộ giải mã được tối ưu hóa cho việc tạo văn bản . Ngược lại, BERT là một mô hình dựa trên bộ mã hóa được thiết kế để hiểu ngữ cảnh từ cả hai hướng, khiến nó cực kỳ hiệu quả cho các tác vụ như phân tích cảm xúc và nhận dạng thực thể được đặt tên (NER) .

Việc quản lý phát triển và triển khai mô hình của các hệ thống đa dạng này có thể được đơn giản hóa bằng các nền tảng như Ultralytics HUB hoặc các công cụ từ cộng đồng như Hugging Face . Để biết thêm thông tin chi tiết, bạn có thể đọc về những tiến bộ AI mới nhất trên Blog Ultralytics .