GPT-4

GPT-4 (Generative Pre-trained Transformer 4), OpenAI tarafından geliştirilen ve yapay zekanın yeteneklerini önemli ölçüde geliştiren sofistike bir multimodal modeldir. Büyük Multimodal Model (LMM) olarak GPT-4, metin çıktıları oluşturmak için hem görüntü hem de metin girdilerini kabul ederek, sadece metin içeren önceki modellerden farklıdır. Bu mimari atılım, çeşitli profesyonel ve akademik benchmarklarda insan düzeyinde performans sergilemesini sağlayarak, onu Doğal Dil İşleme (NLP) ve ötesinde bir temel teknoloji haline getirir. Görsel anlama ve dilbilimsel muhakeme arasındaki boşluğu dolduran GPT-4, gelişmiş kodlama asistanlarından karmaşık veri analiz araçlarına kadar çok çeşitli uygulamaları destekler.

Temel Yetenekler ve Mimari

GPT-4'ün mimarisi, Transformer çerçevesine dayalı olarak, derin öğrenme mekanizmalarını kullanarak bir dizideki bir sonraki tokeni tahmin eder. Ancak, eğitim ölçeği ve metodolojisi, önceki versiyonlara göre belirgin avantajlar sağlar.

• Çok Modlu İşleme: Yalnızca metinleri işleyen standart Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) aksine, GPT-4 çok modlu öğrenme ile uğraşır. Grafikler, fotoğraflar veya diyagramlar gibi görsel girdileri analiz edebilir ve bu görsel bağlama dayalı olarak ayrıntılı metin açıklamaları, özetler veya cevaplar sağlayabilir.
• Gelişmiş Akıl Yürütme: Model, gelişmiş yönlendirilebilirlik ve akıl yürütme yetenekleri sergilemektedir. Nüanslı talimatları ve karmaşık görevleri, genellikle dikkatli komut mühendisliği yoluyla daha iyi bir şekilde yerine getirebilmektedir. Bu, GPT-3 gibi önceki nesillere kıyasla mantık hatalarının sıklığını azaltmaktadır.
• Genişletilmiş Bağlam Penceresi: GPT-4, çok daha büyük bir bağlam penceresini destekler, böylece tutarlılığı kaybetmeden kapsamlı belgelerden veya uzun süren konuşmalardan gelen bilgileri işleyebilir ve saklayabilir.
• Güvenlik ve Uyum: Model çıktılarını insan niyetiyle uyumlu hale getirmek için İnsan Geri Bildiriminden Güçlendirme Öğrenimi (RLHF) yoğun bir şekilde kullanılmış ve bu sayede zararlı içeriklerin en aza indirilmesi ve LLM'lerdeki halüsinasyonların azaltılması hedeflenmiştir.

Gerçek Dünya Uygulamaları

GPT-4'ün çok yönlülüğü, çeşitli sektörlere entegrasyonunu kolaylaştırarak üretkenliği artırıyor ve yeni etkileşim biçimlerini mümkün kılıyor.

1. Yazılım Geliştirme: Geliştiriciler, GPT-4'ü akıllı bir kodlama ortağı olarak kullanır. Kod parçacıkları oluşturabilir, hataları giderir ve karmaşık programlama kavramlarını açıklayabilir. Örneğin, yazma konusunda yardımcı olabilir Python komut dosyalarının yazılmasına veya model eğitimi için ortamların kurulmasına yardımcı olabilir. Makine öğrenimi operasyonları (MLOps) boru hatları için.
2. Eğitim ve Özel Ders: Eğitim platformları, GPT-4'ü kullanarak kişiselleştirilmiş öğrenme deneyimleri yaratıyor. AI öğretmenler, öğrencinin yeterlilik düzeyine göre öğretim tarzlarını uyarlayarak, matematik veya tarih gibi zor konuları açıklayabiliyor. Bu, öğrenmeye adanmış bir sanal asistan gibi çalışarak, kaliteli eğitime erişimi demokratikleştirmeye yardımcı oluyor.
3. Erişilebilirlik Hizmetleri: Be My Eyes gibi uygulamalar, görme engelli kullanıcılara yardımcı olmak için GPT-4'ün görsel yeteneklerini kullanır. Model, buzdolabının içeriğini tanımlayabilir, etiketleri okuyabilir veya kamera görüntülerini yorumlayarak tanımadıkları ortamlarda yol bulabilir ve görsel dünyaya etkili bir köprü görevi görebilir.

Bilgisayar Görme Modellerine Olan Sinerjiler

GPT-4 görsel yeteneklere sahip olsa da, gerçek zamanlı hız için tasarlanmış özel Bilgisayar Görme (CV) modellerinden farklıdır. GPT-4 genel bir akıl yürütme aracıdır, oysa YOLO26 gibi modeller yüksek hızlı nesne algılama ve segmentasyon için optimize edilmiştir.

Birçok modern AI Ajanında, bu teknolojiler birleştirilmiştir. Bir YOLO , milisaniye gecikmeyle bir video akışındaki nesneleri hızla tanımlayıp listeleyebilir. Bu yapılandırılmış veri daha sonra GPT-4'e aktarılır ve GPT-4, akıl yürütme yeteneklerini kullanarak algılanan öğelere dayalı bir anlatı, güvenlik raporu veya stratejik karar üretebilir.

Aşağıdaki örnek, nasıl kullanılacağını göstermektedir. ultralytics detect , GPT-4 için bağlam açısından zengin bir komut istemi görevi görebilecek yapılandırılmış bir liste oluşturmak.

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}")

İlgili Terimleri Ayırt Etme

Üretken modellerin genel yapısını anlamak için GPT-4'ü benzer kavramlardan ayırmak gerekir:

• GPT-4 ve GPT-3: Temel fark modalite ve akıl yürütme derinliğinde yatmaktadır. GPT-3 yalnızca metin içeren bir modeldir (tek modlu), GPT-4 ise çok modludur (metin ve görüntü). GPT-4 ayrıca daha düşük halüsinasyon oranları ve daha iyi bağlam tutma özelliği sergilemektedir.
• GPT-4 ve BERT: BERT, cümle içindeki bağlamı anlamak için tasarlanmış (çift yönlü), sınıflandırma ve duygu analizinde üstün performans gösteren, yalnızca kodlayıcıdan oluşan bir modeldir. GPT-4 ise, üretken görevlere (bir sonraki simgenin tahmin edilmesi) ve karmaşık muhakemeye odaklanan, kod çözücü tabanlı bir mimaridir.
• GPT-4 ve YOLO26: YOLO26, nesneleri (sınırlayıcı kutular) ve segmentasyon maskelerini gerçek zamanlı olarak bulmak için özel bir görsel modeldir. GPT-4, bir görüntünün anlamsal anlamını işler, ancak kesin sınırlayıcı kutu koordinatları çıkarmaz veya otonom araçlar için gerekli olan yüksek kare hızlarında çalışmaz .

Zorluklar ve Geleceğe Bakış

Etkileyici yeteneklerine rağmen, GPT-4'ün sınırlamaları da vardır. Hala gerçeklere aykırı hatalar üretebilir ve geniş internet veri setleri üzerinde eğitilmesi, istemeden de olsa AI'daki önyargıları yeniden üretebilir. Bu etik sorunları ele almak, araştırma topluluğu için bir öncelik olmaya devam etmektedir. Ayrıca, bu kadar büyük modelleri çalıştırmanın muazzam hesaplama maliyeti, güçlü AI'yı daha erişilebilir ve verimli hale getirmek için model niceleme ve damıtmaya olan ilgiyi artırmıştır.

GPT-4 gibi büyük akıl yürütme sistemlerinin yanı sıra daha küçük, özel modeller eğitmek veya ince ayar yapmak için veri kümeleri oluşturmak isteyenler için Ultralytics gibi araçlar, veri yönetimi ve model dağıtımı için kapsamlı çözümler sunar.