GPT-4

GPT-4 (Generative Pre-trained Transformer 4) là một mô hình đa phương thức phức tạp được phát triển bởi OpenAI , giúp nâng cao đáng kể khả năng của trí tuệ nhân tạo. Là một Mô hình Đa phương thức Lớn (LMM) , GPT-4 khác biệt so với các mô hình tiền nhiệm chỉ xử lý văn bản bằng cách chấp nhận cả đầu vào hình ảnh và văn bản để tạo ra đầu ra văn bản. Bước tiến vượt bậc về kiến ​​trúc này cho phép nó thể hiện hiệu suất ngang tầm con người trên nhiều tiêu chuẩn chuyên môn và học thuật khác nhau, biến nó trở thành một công nghệ nền tảng trong lĩnh vực Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP) và hơn thế nữa. Bằng cách thu hẹp khoảng cách giữa hiểu biết hình ảnh và suy luận ngôn ngữ, GPT-4 hỗ trợ một loạt các ứng dụng, từ trợ lý lập trình tiên tiến đến các công cụ phân tích dữ liệu phức tạp.

Khả năng cốt lõi và kiến ​​trúc

Kiến trúc của GPT-4 được xây dựng dựa trên khung Transformer , sử dụng các cơ chế học sâu để dự đoán token tiếp theo trong một chuỗi. Tuy nhiên, quy mô huấn luyện và phương pháp của nó mang lại những lợi thế rõ rệt so với các phiên bản trước đó.

• Xử lý đa phương thức: Không giống như các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) tiêu chuẩn chỉ xử lý văn bản, GPT-4 tham gia vào quá trình học tập đa phương thức . Nó có thể phân tích các đầu vào trực quan—chẳng hạn như biểu đồ, ảnh hoặc sơ đồ—và cung cấp các giải thích, tóm tắt hoặc câu trả lời chi tiết bằng văn bản dựa trên ngữ cảnh trực quan đó.
• Khả năng suy luận nâng cao: Mô hình thể hiện khả năng điều khiển và suy luận được nâng cao. Nó được trang bị tốt hơn để xử lý các chỉ dẫn tinh tế và các nhiệm vụ phức tạp, thường đạt được thông qua kỹ thuật thiết kế nhắc nhở cẩn thận. Điều này làm giảm tần suất lỗi logic so với các thế hệ trước như GPT-3 .
• Cửa sổ ngữ cảnh mở rộng: GPT-4 hỗ trợ cửa sổ ngữ cảnh lớn hơn đáng kể, cho phép nó xử lý và lưu giữ thông tin từ các tài liệu dài hoặc các cuộc hội thoại kéo dài mà không làm mất tính mạch lạc.
• An toàn và sự phù hợp: Việc sử dụng rộng rãi Học tăng cường từ phản hồi của con người (RLHF) đã được áp dụng để điều chỉnh đầu ra của mô hình sao cho phù hợp với ý định của con người, nhằm mục đích giảm thiểu nội dung có hại và giảm ảo giác trong LLM .

Các Ứng dụng Thực tế

Tính linh hoạt của GPT-4 tạo điều kiện thuận lợi cho việc tích hợp nó vào nhiều lĩnh vực khác nhau, nâng cao năng suất và cho phép các hình thức tương tác mới.

1. Phát triển phần mềm: Các nhà phát triển sử dụng GPT-4 như một đối tác lập trình thông minh. Nó có thể tạo ra các đoạn mã, gỡ lỗi và giải thích các khái niệm lập trình phức tạp. Ví dụ, nó có thể hỗ trợ viết các kịch bản Python cho các quy trình vận hành máy học (MLOps) hoặc thiết lập môi trường để huấn luyện mô hình .
2. Giáo dục và Gia sư: Các nền tảng giáo dục tận dụng GPT-4 để tạo ra trải nghiệm học tập cá nhân hóa. Gia sư AI có thể giải thích các môn học khó như giải tích hoặc lịch sử, điều chỉnh phong cách giảng dạy phù hợp với trình độ của học sinh. Điều này giúp dân chủ hóa việc tiếp cận giáo dục chất lượng, hoạt động tương tự như một trợ lý ảo chuyên dụng cho việc học tập.
3. Dịch vụ hỗ trợ tiếp cận: Các ứng dụng như Be My Eyes sử dụng khả năng hình ảnh của GPT-4 để hỗ trợ người dùng khiếm thị. Mô hình này có thể mô tả nội dung bên trong tủ lạnh, đọc nhãn hoặc điều hướng trong môi trường xa lạ bằng cách diễn giải hình ảnh từ camera, hoạt động hiệu quả như một cầu nối với thế giới thị giác.

Sự phối hợp với các mô hình thị giác máy tính

Mặc dù GPT-4 sở hữu khả năng xử lý hình ảnh, nhưng nó khác biệt so với các mô hình Thị giác máy tính (CV) chuyên dụng được thiết kế cho tốc độ thời gian thực. GPT-4 là một mô hình suy luận tổng quát, trong khi các mô hình như YOLO26 được tối ưu hóa cho việc phát hiện và phân đoạn đối tượng tốc độ cao.

Trong nhiều hệ thống trí tuệ nhân tạo hiện đại, các công nghệ này được kết hợp với nhau. YOLO Mô hình này có thể nhanh chóng xác định và liệt kê các đối tượng trong luồng video với độ trễ mili giây. Dữ liệu có cấu trúc này sau đó được chuyển đến GPT-4, nơi có thể sử dụng khả năng suy luận của mình để tạo ra một bản tường thuật, báo cáo an toàn hoặc quyết định chiến lược dựa trên các mục được phát hiện.

Ví dụ sau minh họa cách sử dụng ultralytics ĐẾN detect các đối tượng, tạo ra một danh sách có cấu trúc có thể đóng vai trò như một gợi ý giàu ngữ cảnh cho 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}")

Phân biệt các thuật ngữ liên quan

Để hiểu rõ bức tranh tổng quan về các mô hình tạo sinh, cần phải phân biệt GPT-4 với các khái niệm tương tự:

• GPT-4 so với GPT-3 : Sự khác biệt chính nằm ở phương thức và độ sâu suy luận. GPT-3 là mô hình chỉ sử dụng văn bản (đơn phương thức), trong khi GPT-4 là đa phương thức (văn bản và hình ảnh). GPT-4 cũng cho thấy tỷ lệ ảo giác thấp hơn và khả năng ghi nhớ ngữ cảnh tốt hơn.
• So sánh GPT-4 và BERT : BERT là mô hình chỉ có bộ mã hóa, được thiết kế để hiểu ngữ cảnh trong câu (hai chiều), xuất sắc trong phân loại và phân tích cảm xúc . GPT-4 là kiến ​​trúc dựa trên bộ giải mã, tập trung vào các tác vụ tạo sinh (dự đoán từ tiếp theo) và suy luận phức tạp.
• So sánh GPT-4 và YOLO26 : YOLO26 là một mô hình thị giác chuyên dụng để định vị các đối tượng (khung bao quanh) và mặt nạ phân đoạn trong thời gian thực. GPT-4 xử lý ý nghĩa ngữ nghĩa của hình ảnh nhưng không xuất ra tọa độ khung bao quanh chính xác hoặc chạy ở tốc độ khung hình cao cần thiết cho xe tự hành .

Thách thức và triển vọng tương lai

Mặc dù sở hữu những khả năng ấn tượng, GPT-4 vẫn có những hạn chế. Nó vẫn có thể mắc lỗi về mặt thực tế, và việc huấn luyện trên các tập dữ liệu khổng lồ trên internet có thể vô tình tạo ra sự thiên vị trong trí tuệ nhân tạo . Giải quyết những vấn đề đạo đức này vẫn là ưu tiên hàng đầu của cộng đồng nghiên cứu. Hơn nữa, chi phí tính toán khổng lồ để vận hành các mô hình lớn như vậy đã thúc đẩy sự quan tâm đến việc lượng tử hóa và tinh lọc mô hình nhằm giúp trí tuệ nhân tạo mạnh mẽ trở nên dễ tiếp cận và hiệu quả hơn.

Đối với những ai muốn xây dựng tập dữ liệu để huấn luyện hoặc tinh chỉnh các mô hình chuyên biệt nhỏ hơn, song song với các hệ thống suy luận lớn như GPT-4, các công cụ như Nền tảng Ultralytics cung cấp các giải pháp toàn diện cho việc quản lý dữ liệu và triển khai mô hình.