GPT-4

Основные концепции и архитектура

GPT-4, как и другие модели серии GPT, основана на архитектуре Transformer, которая использует механизмы самовнимания для оценки важности различных слов (или лексем) во входной последовательности. Эта архитектура, подробно описанная в фундаментальной статье "Attention Is All You Need", позволяет модели эффективно работать с дальними зависимостями в тексте. GPT-4 обучалась на огромных объемах данных из интернета и лицензионных источников, включающих как текст, так и изображения. Хотя конкретные детали о размере архитектуры и обучающих данных остаются закрытыми, в техническом отчете GPT-4 говорится о значительно улучшенной производительности по сравнению с предыдущими моделями в различных профессиональных и академических тестах. Он работает как большая языковая модель (Large Language Model, LLM), способная выполнять широкий спектр языковых задач.

Ключевые особенности и улучшения

GPT-4 предлагает несколько ключевых улучшений по сравнению с предыдущими моделями:

• Усовершенствованное мышление: Он демонстрирует более сильные способности к сложным рассуждениям, включая решение трудных математических задач и понимание тонких инструкций.
• Повышенная креативность: GPT-4 может генерировать более творческие и совместные тексты, например, сочинять песни, писать сценарии или подстраиваться под стиль письма пользователя.
• Обработка более длинных контекстов: Он может обрабатывать значительно более длинные текстовые данные (до 32 000 лексем или около 25 000 слов в некоторых версиях), что позволяет получать более связные и контекстуально релевантные результаты для длинных документов или разговоров.
• Мультимодальность: Способность принимать изображения открывает новые возможности, например, описывать изображения, объяснять визуальные концепции или анализировать графики и диаграммы наряду с текстовыми подсказками. Эффективное использование часто зависит от тщательной проработки подсказок.

Применение в реальном мире

GPT-4 обеспечивает работу разнообразных приложений в различных отраслях:

• Продвинутые чат-боты и виртуальные помощники: Такие платформы, как Microsoft Copilot, интегрируют GPT-4 для обеспечения более сложного разговорного ИИ, помогающего выполнять самые разные задачи - от кодирования до написания электронных писем.
• Образовательные инструменты: Такие компании, как Duolingo, используют GPT-4 для персонализированного изучения языка, предоставляя объяснения и возможности ролевой игры, как это показано в Duolingo Max. Аналогично, Khan Academy использует GPT-4 для своего ИИ-репетитора Khanmigo.
• Генерация и обобщение контента: Он помогает профессионалам быстро составлять статьи, отчеты, маркетинговые копии и резюмировать длинные документы.
• Генерация и отладка кода: Разработчики используют GPT-4 для генерации фрагментов кода, отладки существующего кода и изучения новых языков программирования.

GPT-4 в контексте

Хотя GPT-4 отлично справляется с пониманием/генерацией языка и изображений, он отличается от специализированных моделей в таких областях, как компьютерное зрение (CV). Например, Ultralytics YOLO специально разработаны для высокоскоростного и точного обнаружения и сегментации объектов на изображениях и видео. GPT-4 может описать , что находится на изображении, но модели YOLO точно определяют , где находятся объекты, с помощью ограничительных рамок или масок. Эти разные типы моделей могут дополнять друг друга в сложных системах искусственного интеллекта, которые потенциально могут управляться и разворачиваться с помощью таких платформ, как Ultralytics HUB.