GPT-4

核心概念和架构

GPT-4 和GPT系列中的其他型号一样，都是建立在Transformer架构基础上的。这一架构是在极具影响力的论文《注意力就是你所需要的一切》中提出的，它在很大程度上依赖于自我注意力机制。这些机制使模型能够权衡输入序列中不同单词（或标记）的重要性，从而有效捕捉文本中的长距离依赖关系和上下文。GPT-4 的训练使用了从互联网和授权数据源中获取的大量数据，包括文本和图像。虽然有关其架构大小（参数数量）和确切训练数据集的具体细节仍属于专利，但GPT-4 技术报告记录了其在各种专业和学术基准测试中与早期模型相比显著提高的性能。它是一个功能强大的大型语言模型（LLM），能够执行各种语言和视觉相关任务。

主要功能和改进

与 GPT-3 等型号相比，GPT-4 引入了几项显著的改进：

• 增强推理能力：显示出更强的复杂推理和解决问题的能力。
• 多模态输入：可在处理文字的同时处理图像，从而完成描述照片或回答有关视觉内容的问题（视觉问题解答）等任务。这是向更全面的多模态学习迈出的一步。
• 性能提升：在各种基准数据集（包括统一律师资格考试等模拟标准化测试）上显示出更高的准确性。
• 更强的可控性：通过提示工程等技术，让用户可以对模型的音调、风格和行为进行更多控制。
• 提高安全性：纳入通过研究和实际使用开发的更强大的安全措施，更好地符合人工智能伦理并减少有害输出，但挑战依然存在。更多信息，请访问 OpenAI 的人工智能安全页面。

实际应用

GPT-4 为各行各业的各种应用提供支持，通常通过应用程序接口进行访问：

• Microsoft Copilot：集成到Microsoft 365 应用程序和 Windows 中的人工智能助手，可利用 GPT-4 来完成起草电子邮件、汇总文档、生成代码（协助编码）和创建演示文稿等任务。
• Duolingo Max：语言学习应用程序 Duolingo 的订阅层级，使用 GPT-4 为错误提供个性化解释，并让用户参与角色扮演对话，从而增强语言学习技术。
• 可汗学院利用 GPT-4：这家非营利性教育机构利用GPT-4开发了一款名为 Khanmigo 的人工智能辅导工具，旨在为其平台上的学生和教师提供帮助，为人工智能教育做出贡献。
• 内容创建：广泛用于文本生成、创意写作、构建聊天机器人以及支持各种自然语言处理（NLP）任务。

GPT-4 的背景

虽然 GPT-4 是一个通用的基础模型，擅长语言理解、文本生成和基本图像解读，但它与计算机视觉 (CV) 等领域的专业模型有很大不同。例如 Ultralytics YOLO模型，如 YOLOv8或 YOLO11YOLO 模型（如 YOLOv8 或 YOLO11）是利用深度学习（DL）技术专门设计的，用于在图像或视频中进行高速、准确的对象检测、图像分割和实例分割。GPT-4 可以描述图像中的内容（例如，"垫子上有一只猫"），但YOLO 模型通过精确的边界框或像素级掩码来确定物体的位置，因此适用于不同的计算机视觉任务。

在复杂的人工智能系统中，这些不同类型的模型可以高度互补。例如，YOLO 模型可以检测视频流中的物体，而 GPT-4 则可以生成描述或回答有关这些被检测物体之间互动的问题。利用Ultralytics HUB等平台或以下社区提供的工具，可以简化此类组合系统的开发、训练和模型部署管理。 Hugging Face.请在Ultralytics 博客上阅读有关人工智能发展的更多信息。