텍스트-시각 작업, 복잡한 추론, 의료 및 교육과 같은 실제 애플리케이션에 탁월한 OpenAI의 고급 멀티모달 AI인 GPT-4를 살펴보세요.
GPT-4(Generative 사전 훈련된 트랜스포머 4)는 OpenAI가 만든 대규모 멀티모달 모델로, 인공지능(AI) 분야의 중요한 발전을 상징합니다. GPT-3의 후속 모델인 GPT-4는 인간과 유사한 텍스트를 이해하고 생성하며, 향상된 추론 능력으로 복잡한 문제를 해결하고, 더 뛰어난 창의성을 발휘하는 등 향상된 기능을 보여줍니다. 이전 모델과 가장 큰 차이점은 GPT-4가 다중 모드 모델이라는 점으로, 텍스트와 이미지 입력을 모두 받아들일 수 있어 더욱 풍부한 상호작용과 머신러닝(ML)의 광범위한 응용이 가능하다는 것입니다.
GPT-4는 GPT 시리즈의 다른 모델과 마찬가지로 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 합니다. 영향력 있는 논문인 "주의만 있으면 된다"에서 소개된 이 아키텍처는 자기 주의 메커니즘에 크게 의존합니다. 이러한 메커니즘을 통해 모델은 입력 시퀀스 내에서 다양한 단어(또는 토큰)의 중요도를 평가하여 텍스트의 장거리 종속성과 문맥을 효과적으로 포착할 수 있습니다. GPT-4는 인터넷에서 스크랩한 방대한 양의 데이터와 라이선스 데이터 소스를 사용하여 텍스트와 이미지를 모두 아우르는 학습을 거쳤습니다. 아키텍처 크기(매개변수 수)와 정확한 훈련 데이터 세트에 대한 구체적인 세부 사항은 독점 사항이지만, GPT-4 기술 보고서에는 이전 모델에 비해 다양한 전문 및 학술 벤치마크에서 크게 향상된 성능이 문서화되어 있습니다. 이 모델은 다양한 언어 및 시각 관련 작업을 수행할 수 있는 강력한 대규모 언어 모델(LLM)로 작동합니다.
GPT-4는 GPT-3와 같은 모델에 비해 몇 가지 주목할 만한 개선 사항을 도입했습니다:
GPT-4는 다양한 산업 분야의 다양한 애플리케이션을 지원하며, 종종 API를 통해 액세스합니다:
GPT-4는 언어 이해, 텍스트 생성, 기본적인 이미지 해석에 탁월한 다목적 기초 모델이지만, 컴퓨터 비전(CV)과 같은 분야의 전문 모델과는 크게 다릅니다. 예를 들어 Ultralytics YOLO 모델과 같은 YOLOv8 또는 YOLO11은 이미지 또는 동영상 내에서 빠르고 정확한 객체 감지, 이미지 분할, 인스턴스 분할을 위해 딥러닝(DL) 을 사용하여 특별히 설계되었습니다. GPT-4는 이미지에 무엇이 있는지 설명할 수 있지만(예: "매트 위에 고양이가 있다"), YOLO 모델은 정확한 경계 상자 또는 픽셀 수준 마스크로 객체의 위치를 정확히 찾아내므로 다양한 컴퓨터 비전 작업에 적합합니다.
이러한 다양한 유형의 모델은 복잡한 AI 시스템 내에서 매우 상호보완적으로 사용될 수 있습니다. 예를 들어, YOLO 모델이 비디오 스트림에서 객체를 감지하면 GPT-4가 감지된 객체 간의 상호 작용에 대한 설명을 생성하거나 질문에 답할 수 있습니다. 이러한 결합된 시스템의 개발, 훈련 및 모델 배포 관리는 Ultralytics HUB와 같은 플랫폼이나 다음과 같은 커뮤니티의 도구를 사용하여 간소화할 수 있습니다. Hugging Face. AI의 발전에 대한 자세한 내용은 Ultralytics 블로그에서 읽어보세요.
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