GPT-4

GPT-4（GenerativeTransformer 4）是一个复杂的 大型多模态模型（LMM）。 是人工智能（AI）领域的一个重要里程碑。 人工智能（AI）领域的一个重要里程碑。作为 作为广泛使用的GPT-3 的后继者，GPT-4 扩展了 标准 大语言模型（LLM）的功能，不仅接受文本，还接受图像输入。 不仅接受文本，还接受图像输入。这种处理和解释视觉数据以及文本信息的能力 这种处理和解释视觉数据以及文本信息的能力，使它能够执行复杂的任务，弥补了 自然语言处理 (NLP) 和视觉理解之间的桥梁，使其成为 基础模型。

主要特性和功能

基于可扩展的 Transformer架构，GPT-4 在其技术报告中详细介绍了多项架构和培训方面的进步。 技术报告中详细介绍。这些改进使模型在各种专业和学术基准测试中 在各种专业和学术基准测试中表现出人类水平的性能。

• 多模态理解：与严格基于文本的前代产品不同，GPT-4 利用多模态学习技术 多模态学习来同时分析图像和 文本同时进行分析。例如，它可以解释备忘录中的幽默，或分析研究论文中的图表。
• 扩展上下文窗口：该模型支持更大的 上下文窗口，使其能够在长时间对话或分析大量文件时保持连贯 在长时间对话或分析大量文件时不会丢失之前的信息。
• 高级推理能力：GPT-4 在复杂问题的解决和推理方面表现出更强的能力。 它不易出现逻辑错误，在需要细微指令的任务中表现更佳。 通过精细的提示工程来实现。
• 减少幻觉：虽然并非没有错误，但在 从人类反馈中强化学习（RLHF） 方面的重大努力，使得 GPT-4 在事实方面更加准确，产生幻觉的可能性也更小。 幻觉。 迭代。

实际应用

GPT-4 的多功能性使其融入了众多领域，推动了以下领域的创新 生成式人工智能。

1. 无障碍和视觉辅助：应用程序，如 成为我的眼睛 等应用程序利用 GPT-4 的视觉功能为盲人或低视力用户描述周围环境、阅读标签和导航界面。 盲人或低视力者。
2. 教育和辅导：教育平台，如 可汗学院（Khan Academy）等教育平台利用这种模式为个性化辅导员（Khanmigo 指导学生解决数学问题或写作练习，而不仅仅是提供答案。
3. 编码和开发：开发人员在工具中使用 GPT-4 生成模板代码、调试复杂的错误以及在编程语言之间进行翻译。 复杂的错误，并在编程语言之间进行转换，从而大大加快软件开发的生命周期。 生命周期。

GPT-4 与专用计算机视觉模型的对比

区分 GPT-4 等通用 LMM 和专门的计算机视觉 (CV) 模型至关重要。 计算机视觉 (CV)模型之间的区别至关重要。虽然 GPT-4 可以 描述图像，但它的计算成本很高，而且没有针对实时推理场景中所需的高速、精确定位进行优化。 实时推理场景所需的高速、精确定位进行优化。

相比之下，像 YOLO11等模型是专为 对象检测和 图像分割等任务。YOLO 模型提供精确的 边框坐标和类标签。 毫秒内提供精确的边界框坐标和类标签，因此非常适合视频分析或自主系统。未来的迭代，如即将推出的 YOLO26的目标是进一步推动边缘设备的速度和准确性。 在边缘设备上的速度和准确性。

通常情况下，这些技术配合使用效果最佳：YOLO 模型可以从视频画面中快速提取结构化数据（物体和位置），然后将其传递给 GPT-4 生成场景的自然语言摘要。 位置），然后将其传递给 GPT-4，生成场景的自然语言摘要。

下面的示例演示了如何使用 ultralytics 提取检测到的对象名称，然后将其 然后将其输入到类似 GPT-4 的模型中，用于生成叙事。

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}")

与其他 NLP 模型的关系

GPT-4 与仅使用编码器的型号（如 编码器模型的根本区别。 BERT 通过双向查看上下文来帮助机器 "理解 "文本（对情感分析很有用 情感分析），而 GPT-4 是一个基于解码器的模型，针对 基于解码器的模型 文本生成和预测序列中的下一个标记。 序列中的下一个标记。此外，现代人工智能代理通常将 GPT-4 作为 "大脑"，将复杂的目标分解为可执行的步骤，其先进的推理结构促进了这一功能的实现。 推理结构促进了这种能力。