GPT-4

GPT-4 (Generative Pre-trained Transformer 4) est un modèle multimodal sophistiqué développé par OpenAI qui améliore considérablement les capacités de l' intelligence artificielle. En tant que grand modèle multimodal (LMM), GPT-4 se distingue de ses prédécesseurs exclusivement textuels en acceptant à la fois des entrées d'images et de texte pour générer des sorties textuelles. Cette avancée architecturale lui permet d'afficher des performances de niveau humain sur divers benchmarks professionnels et universitaires, ce qui en fait une technologie fondamentale dans le domaine du traitement du langage naturel (NLP) et au-delà. En comblant le fossé entre la compréhension visuelle et le raisonnement linguistique, GPT-4 alimente un large éventail d' applications, des assistants de codage avancés aux outils d'analyse de données complexes.

Capacités fondamentales et architecture

L'architecture de GPT-4 repose sur le cadre Transformer, qui utilise des mécanismes d'apprentissage profond pour prédire le prochain token d'une séquence. Cependant, son échelle et sa méthodologie d'entraînement lui confèrent des avantages distincts par rapport aux itérations précédentes.

• Traitement multimodal : contrairement aux grands modèles linguistiques (LLM) standard qui ne traitent que du texte, GPT-4 utilise un apprentissage multimodal. Il peut analyser des entrées visuelles, telles que des graphiques, des photographies ou des diagrammes, et fournir des explications textuelles détaillées, des résumés ou des réponses basés sur ce contexte visuel.
• Raisonnement avancé : le modèle présente des capacités de maniabilité et de raisonnement améliorées. Il est mieux équipé pour traiter des instructions nuancées et des tâches complexes, souvent réalisées grâce à une ingénierie minutieuse des invites. Cela réduit la fréquence des erreurs logiques par rapport aux générations précédentes telles que GPT-3.
• Fenêtre contextuelle étendue : GPT-4 prend en charge une fenêtre contextuelle nettement plus grande, ce qui lui permet de traiter et de conserver les informations provenant de documents volumineux ou de conversations longues sans perdre en cohérence.
• Sécurité et alignement : le renforcement de l'apprentissage à partir du retour d'information humain (RLHF) a été largement utilisé pour aligner les résultats du modèle sur l'intention humaine, dans le but de minimiser les contenus préjudiciables et de réduire les hallucinations dans les LLM.

Applications concrètes

La polyvalence de GPT-4 facilite son intégration dans divers secteurs, améliorant la productivité et permettant de nouvelles formes d'interaction.

1. Développement logiciel : les développeurs utilisent GPT-4 comme partenaire de codage intelligent. Il peut générer des extraits de code, déboguer des erreurs et expliquer des concepts de programmation complexes. Par exemple, il peut aider à écrire du Python pour les pipelines MLOps (machine learning operations) ou à configurer des environnements pour l'entraînement de modèles.
2. Éducation et tutorat : les plateformes éducatives exploitent GPT-4 pour créer des expériences d'apprentissage personnalisées. Les tuteurs IA peuvent expliquer des matières difficiles comme le calcul ou l'histoire, en adaptant leur style d'enseignement au niveau de compétence de l'élève. Cela contribue à démocratiser l'accès à une éducation de qualité, fonctionnant de manière similaire à un assistant virtuel dédié à l'apprentissage.
3. Services d'accessibilité : des applications telles que Be My Eyes utilisent les capacités visuelles de GPT-4 pour aider les utilisateurs malvoyants. Le modèle peut décrire le contenu d'un réfrigérateur, lire des étiquettes ou naviguer dans des environnements inconnus en interprétant les images de la caméra, agissant ainsi comme un pont vers le monde visuel.

Synergies avec les modèles de vision par ordinateur

Bien que GPT-4 possède des capacités visuelles, il se distingue des modèles spécialisés de vision par ordinateur (CV) conçus pour la vitesse en temps réel. GPT-4 est un raisonneur généraliste, tandis que des modèles tels que YOLO26 sont optimisés pour la détection et la segmentation d'objets à grande vitesse .

Dans de nombreux agents IA modernes, ces technologies sont combinées. Un YOLO peut rapidement identifier et répertorier les objets dans un flux vidéo avec une latence de l'ordre de la milliseconde. Ces données structurées sont ensuite transmises à GPT-4, qui peut utiliser ses capacités de raisonnement pour générer un récit, un rapport de sécurité ou une décision stratégique basée sur les éléments détectés.

L'exemple suivant illustre comment utiliser ultralytics pour detect , créant ainsi une liste structurée qui pourrait servir d'invite riche en contexte pour 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}")

Distinguer les termes apparentés

Pour bien comprendre le paysage des modèles génératifs, il faut distinguer le GPT-4 d'autres concepts similaires :

• GPT-4 vs GPT-3: la principale différence réside dans la modalité et la profondeur du raisonnement. GPT-3 est un modèle exclusivement textuel (unimodal), tandis que GPT-4 est multimodal (texte et image). GPT-4 présente également des taux d'hallucination plus faibles et une meilleure rétention du contexte.
• GPT-4 vs. BERT: BERT est un modèle exclusivement basé sur un encodeur, conçu pour comprendre le contexte d'une phrase (bidirectionnel), et particulièrement performant pour la classification et l'analyse des sentiments. GPT-4 est une architecture basée sur un décodeur, axée sur les tâches génératives (prédiction du prochain token) et le raisonnement complexe.
• GPT-4 vs YOLO26: YOLO26 est un modèle de vision spécialisé dans la localisation d'objets (boîtes englobantes) et les masques de segmentation en temps réel. GPT-4 traite la signification sémantique d'une image, mais ne fournit pas de coordonnées précises pour les boîtes englobantes et ne fonctionne pas à la fréquence d'images élevée requise pour les véhicules autonomes.

Défis et perspectives d'avenir

Malgré ses capacités impressionnantes, GPT-4 n'est pas sans limites. Il peut encore produire des erreurs factuelles, et sa formation sur de vastes ensembles de données Internet peut reproduire involontairement des biais dans l'IA. La résolution de ces problèmes éthiques reste une priorité pour la communauté scientifique. En outre, le coût informatique considérable lié à l'exécution de modèles aussi volumineux a suscité un intérêt pour la quantification et la distillation des modèles afin de rendre l'IA puissante plus accessible et plus efficace.

Pour ceux qui cherchent à créer des ensembles de données afin de former ou d'affiner des modèles plus petits et spécialisés parallèlement à de grands raisonneurs tels que GPT-4, des outils tels que la Ultralytics offrent des solutions complètes pour la gestion des données et le déploiement de modèles.