GPT-4

GPT-4（Generative Pre-trained Transformer 4）是OpenAI 开发的一个大规模、多模态模型。作为GPT-3 的继任者，它代表了人工智能（AI）能力的重大飞跃，尤其是在理解和生成类人文本以及解释图像输入方面。GPT-4 建立在Transformer架构之上，因其广泛、通用的性质而被视为基础模型，可通过提示工程和微调等技术使其适用于各种下游任务。

主要特点和功能

与之前的模型相比，GPT-4 引入了多项关键改进，使其成为目前功能最强大、用途最广泛的大型语言模型 (LLM)之一。OpenAI 的技术论文中详细介绍了它的进步。

• 多模式输入：与前代纯文字输入系统不同，GPT-4 可同时接受文字和图像输入。这使它能够执行描述图片内容、分析图表和根据视觉信息回答问题等任务。这一功能弥补了自然语言处理 (NLP)和计算机视觉之间的差距。
• 增强推理能力和转向能力：GPT-4 具备更先进的推理能力，能更可靠地解决复杂问题并遵循细微的指令。用户可以更有效地引导模型的语气和风格，使其成为更易于控制的创意和技术写作工具。
• 更大的上下文窗口：该模型可在单次提示中处理和引用大量文本，从而使对话和文档分析更加连贯、更能感知上下文。
• 提高事实准确性：与早期版本相比，GPT-4 虽然也会出现错误，但在事实准确性方面有了显著提高，而且不易产生幻觉。

实际应用

GPT-4 的先进功能使其被广泛应用于各行各业。

1. 代码生成和辅助：开发人员将 GPT-4 用作强大的编程助手。它可以生成多种语言的代码片段，调试现有代码，解释复杂算法，甚至提出架构改进建议。GitHub Copilot等工具利用 GPT-4 等模型直接在编辑器中提供实时编码建议。
2. 教育工具和辅导：GPT-4 可用于创建个性化的学习体验。例如，语言学习应用Duolingo就利用它为学生提供人工智能支持的错误解释，并让他们参与会话练习。

GPT-4 与其他模型的对比

必须将 GPT-4 与其他类型的人工智能模型区分开来，以了解其具体优势和使用案例。

• 与专业计算机视觉模型的对比：虽然 GPT-4 是一个通用的基础模型，能够进行基本的图像解读，但它与计算机视觉 (CV) 领域的专业模型不同。例如，Ultralytics YOLO模型（如YOLOv8或YOLO11 ）采用深度学习（DL）技术，专门用于高速、准确的物体检测和图像分割。GPT-4 可以描述图像（例如，"垫子上有一只猫"），但 YOLO 模型可以通过边界框精确定位，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，这些模型可以互为补充；例如，YOLO 模型可以检测物体，而 GPT-4 可以生成物体之间的交互描述。
• 与 BERT 的比较：GPT-4 和BERT都基于 Transformer 架构。不过，GPT-4 主要是一个基于解码器的模型，针对文本生成进行了优化。相比之下，BERT 是一种基于编码器的模型，旨在从两个方向理解上下文，因此在情感分析和命名实体识别 (NER) 等任务中非常有效。

使用Ultralytics HUB等平台或Hugging Face 等社区提供的工具，可以简化对这些不同系统的开发和模型部署的管理。欲了解更多信息，请访问Ultralytics 博客了解最新的人工智能进展。