GPT-4

GPT-4 (Generative Pre-trained Transformer 4) هو نموذج متعدد الوسائط متطور طورته OpenAI ويحسن بشكل كبير قدرات الذكاء الاصطناعي. باعتباره نموذجًا متعدد الوسائط كبيرًا (LMM)، يختلف GPT-4 عن أسلافه التي تعتمد على النص فقط من خلال قبول مدخلات الصور والنصوص لإنشاء مخرجات نصية. تسمح هذه القفزة المعمارية له بإظهار أداء على مستوى الإنسان في مختلف المعايير المهنية والأكاديمية، مما يجعله تقنية أساسية في مجال معالجة اللغة الطبيعية (NLP) وما بعدها. من خلال سد الفجوة بين الفهم البصري والاستدلال اللغوي، يدعم GPT-4 مجموعة واسعة من التطبيقات، من مساعدات الترميز المتقدمة إلى أدوات تحليل البيانات المعقدة.

القدرات الأساسية والبنية

تم بناء بنية GPT-4 على أساس إطار عمل Transformer، باستخدام آليات التعلم العميق لتوقع الرمز التالي في التسلسل. ومع ذلك، فإن نطاق التدريب ومنهجيته يتيحان مزايا واضحة مقارنة بالإصدارات السابقة.

• المعالجة متعددة الوسائط: على عكس نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) القياسية التي تقوم بمعالجة النصوص فقط، فإن GPT-4 تشارك في التعلم متعدد الوسائط. يمكنها تحليل المدخلات المرئية —مثل المخططات أو الصور الفوتوغرافية أو الرسوم البيانية—وتقديم تفسيرات نصية مفصلة أو ملخصات أو إجابات بناءً على هذا السياق المرئي.
• التفكير المتقدم: يُظهر النموذج قدرات محسّنة في التوجيه والتفكير. وهو مجهز بشكل أفضل للتعامل مع التعليمات الدقيقة والمهام المعقدة، والتي غالبًا ما يتم تحقيقها من خلال الهندسة الدقيقة. وهذا يقلل من تكرار الأخطاء المنطقية مقارنة بالأجيال السابقة مثل GPT-3.
• نافذة السياق الموسعة: يدعم GPT-4 نافذة سياق أكبر بكثير ، مما يسمح له بمعالجة والاحتفاظ بالمعلومات من المستندات الموسعة أو المحادثات الطويلة دون فقدان الترابط.
• السلامة والمواءمة: تم استخدام التعلم المعزز من ردود فعل البشر (RLHF) على نطاق واسع لمواءمة مخرجات النموذج مع نوايا البشر، بهدف تقليل المحتوى الضار والهلوسة في نماذج اللغة الكبيرة (LLMs).

تطبيقات واقعية

تسهل تعددية استخدامات GPT-4 دمجها في قطاعات متنوعة، مما يعزز الإنتاجية ويتيح أشكالًا جديدة من التفاعل.

1. تطوير البرمجيات: يستخدم المطورون GPT-4 كشريك ذكي في البرمجة. يمكنه إنشاء مقتطفات من الكود وتصحيح الأخطاء وشرح مفاهيم البرمجة المعقدة. على سبيل المثال، يمكنه المساعدة في كتابة Pythonلعمليات التعلم الآلي (MLOps) أو إعداد بيئات لتدريب النماذج.
2. التعليم والتدريس: تستفيد المنصات التعليمية من GPT-4 لخلق تجارب تعليمية مخصصة. يمكن لمعلمي الذكاء الاصطناعي شرح المواد الصعبة مثل حساب التفاضل والتكامل أو التاريخ، مع تكييف أسلوبهم في التدريس مع مستوى كفاءة الطالب. وهذا يساعد على إتاحة الوصول إلى التعليم الجيد للجميع، حيث يعمل بشكل مشابه للمساعد الافتراضي المخصص للتعلم.
3. خدمات إمكانية الوصول: تستخدم تطبيقات مثل Be My Eyes القدرات البصرية لـ GPT-4 لمساعدة المستخدمين ذوي الإعاقة البصرية. يمكن للنموذج وصف محتويات الثلاجة أو قراءة الملصقات أو التنقل في بيئات غير مألوفة من خلال تفسير صور الكاميرا، مما يجعله بمثابة جسر إلى العالم البصري.

التآزر مع نماذج الرؤية الحاسوبية

على الرغم من أن GPT-4 يمتلك قدرات بصرية، إلا أنه يختلف عن نماذج الرؤية الحاسوبية (CV) المتخصصة المصممة للعمل بسرعة في الوقت الفعلي. GPT-4 هو نظام استدلال عام، في حين أن نماذج مثل YOLO26 مُحسّنة للكشف عن الأجسام وتقسيمها بسرعة عالية .

في العديد من وكلاء الذكاء الاصطناعي الحديثين، يتم الجمع بين هذه التقنيات. يمكن YOLO التعرف بسرعة على الكائنات في دفق الفيديو وإدراجها في قائمة بزمن انتقال يبلغ أجزاء من الثانية. ثم يتم تمرير هذه البيانات المنظمة إلى GPT-4، الذي يمكنه استخدام قدراته الاستدلالية لإنشاء سرد أو تقرير أمان أو قرار استراتيجي بناءً على العناصر المكتشفة.

يوضح المثال التالي كيفية استخدام ultralytics detect ، وإنشاء قائمة منظمة يمكن أن تكون بمثابة موجه غني بالسياق لـ 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}")

التمييز بين المصطلحات ذات الصلة

لفهم طبيعة النماذج التوليدية، لا بد من التمييز بين GPT-4 والمفاهيم المماثلة:

• GPT-4 مقابل GPT-3: يكمن الاختلاف الأساسي في طريقة العمل وعمق الاستدلال. GPT-3 هو نموذج نصي فقط (أحادي الوسيلة)، بينما GPT-4 متعدد الوسائل (نص وصورة ). كما يتميز GPT-4 بمعدلات هلوسة أقل وقدرة أفضل على الاحتفاظ بالسياق.
• GPT-4 مقابل BERT: BERT هو نموذج مشفر فقط مصمم لفهم السياق داخل الجملة (ثنائي الاتجاه)، ويتميز في التصنيف وتحليل المشاعر. GPT-4 هو بنية قائمة على فك التشفير تركز على المهام التوليدية (توقع الرمز التالي) والاستدلال المعقد.
• GPT-4 مقابل YOLO26: YOLO26 هو نموذج رؤية متخصص لتحديد مواقع الكائنات (المربعات المحيطة) وأقنعة التجزئة في الوقت الفعلي. يعالج GPT-4 المعنى الدلالي للصورة ولكنه لا ينتج إحداثيات دقيقة للمربعات المحيطة ولا يعمل بمعدلات الإطارات العالية المطلوبة للمركبات ذاتية القيادة.

التحديات والتوقعات المستقبلية

على الرغم من قدراته المذهلة، فإن GPT-4 ليس خالياً من القيود. لا يزال بإمكانه إنتاج أخطاء واقعية، كما أن تدريبه على مجموعات بيانات الإنترنت الضخمة يمكن أن يؤدي عن غير قصد إلى إعادة إنتاج التحيز في الذكاء الاصطناعي. لا تزال معالجة هذه المخاوف الأخلاقية أولوية بالنسبة لمجتمع الباحثين. علاوة على ذلك، فإن التكلفة الحسابية الهائلة لتشغيل مثل هذه النماذج الكبيرة قد أثارت الاهتمام بتكمية النماذج وتقطيرها لجعل الذكاء الاصطناعي القوي أكثر سهولة وكفاءة.

بالنسبة لأولئك الذين يسعون إلى إنشاء مجموعات بيانات لتدريب أو ضبط نماذج أصغر حجماً ومتخصصة إلى جانب برامج استدلال كبيرة مثل GPT-4، توفر أدوات مثل Ultralytics حلولاً شاملة لإدارة البيانات ونشر النماذج.