GPT-4 (Generative Pre-trained Transformer 4) è un modello multimodale di grandi dimensioni creato da OpenAI, che rappresenta un significativo progresso nel campo dell'intelligenza artificiale (AI). Successore del GPT-3, il GPT-4 dimostra di avere maggiori capacità di comprensione e generazione di testi simili a quelli umani, di risolvere problemi complessi con un ragionamento migliore e di mostrare una maggiore creatività. Una distinzione fondamentale rispetto ai suoi predecessori è che il GPT-4 è un modello multimodale, cioè può accettare input sia di testo che di immagini, consentendo interazioni più ricche e una gamma più ampia di applicazioni nel Machine Learning (ML).
Concetti fondamentali e architettura
Il GPT-4, come gli altri modelli della serie GPT, si basa sull'architettura Transformer. Questa architettura, introdotta nell'autorevole articolo "Attention Is All You Need", si basa molto sui meccanismi di auto-attenzione. Questi meccanismi permettono al modello di valutare l'importanza di diverse parole (o token) all'interno di una sequenza di input, consentendogli di catturare efficacemente le dipendenze a lungo raggio e il contesto del testo. Il GPT-4 è stato addestrato utilizzando grandi quantità di dati provenienti da internet e da fonti di dati autorizzate, che comprendono sia testi che immagini. Sebbene i dettagli specifici sulle dimensioni della sua architettura (numero di parametri) e sull'esatto set di dati di addestramento rimangano riservati, il rapporto tecnico del GPT-4 documenta le sue prestazioni significativamente migliorate su vari benchmark professionali e accademici rispetto ai modelli precedenti. Funziona come un potente Large Language Model (LLM), in grado di svolgere diversi compiti legati al linguaggio e alla visione.
Caratteristiche principali e miglioramenti
Il GPT-4 introduce diversi miglioramenti degni di nota rispetto ai modelli come il GPT-3:
Applicazioni del mondo reale
GPT-4 alimenta una serie di applicazioni diverse in vari settori, spesso accessibili tramite API:
Il GPT-4 nel contesto
Sebbene il GPT-4 sia un modello di base versatile che eccelle nella comprensione del linguaggio, nella generazione di testi e nell'interpretazione di immagini di base, si differenzia in modo significativo dai modelli specializzati in campi come la Computer Vision (CV). Ad esempio, Ultralytics YOLO di Ultralytics, come YOLOv8 o YOLO11sono stati specificamente progettati utilizzando il Deep Learning (DL) per il rilevamento di oggetti, la segmentazione di immagini e la segmentazione di istanze all'interno di immagini o video ad alta velocità e precisione. I GPT-4 possono descrivere cosa c 'è in un'immagine (ad esempio, "C'è un gatto su un tappeto"), ma i modelli YOLO individuano la posizione degli oggetti con box di delimitazione precisi o maschere a livello di pixel, rendendoli adatti a diversi compiti di computer vision.
Questi diversi tipi di modelli possono essere altamente complementari all'interno di sistemi di intelligenza artificiale complessi. Ad esempio, un modello YOLO potrebbe rilevare gli oggetti in un flusso video, mentre GPT-4 potrebbe generare descrizioni o rispondere a domande sulle interazioni tra gli oggetti rilevati. La gestione dello sviluppo, dell'addestramento e della distribuzione dei modelli di questi sistemi combinati può essere semplificata utilizzando piattaforme come Ultralytics HUB o strumenti di comunità come Hugging Face. Per saperne di più sui progressi dell'intelligenza artificiale, leggi il blog di Ultralytics .
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