Khám phá GPT-4, AI đa phương thức tiên tiến của OpenAI, vượt trội trong các tác vụ văn bản-hình ảnh, lý luận phức tạp và các ứng dụng thực tế như chăm sóc sức khỏe và giáo dục.
GPT-4 (Generative Pre-trained Transformer 4) là một mô hình đa phương thức lớn do OpenAI tạo ra, đại diện cho sự tiến bộ đáng kể trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo (AI) . Là phiên bản kế nhiệm của GPT-3 , GPT-4 chứng minh khả năng nâng cao trong việc hiểu và tạo văn bản giống con người, giải quyết các vấn đề phức tạp và thể hiện khả năng sáng tạo lớn hơn. Không giống như các phiên bản tiền nhiệm, GPT-4 là một Mô hình đa phương thức , nghĩa là nó có thể chấp nhận cả đầu vào văn bản và hình ảnh, cho phép tương tác phong phú hơn và phạm vi ứng dụng rộng hơn.
GPT-4, giống như các mô hình khác trong chuỗi GPT, dựa trên kiến trúc Transformer , sử dụng các cơ chế tự chú ý để cân nhắc tầm quan trọng của các từ (hoặc mã thông báo) khác nhau trong chuỗi đầu vào. Kiến trúc này, được trình bày chi tiết trong bài báo quan trọng "Attention Is All You Need" , cho phép mô hình xử lý các phụ thuộc tầm xa trong văn bản một cách hiệu quả. GPT-4 được đào tạo bằng cách sử dụng lượng lớn dữ liệu từ internet và các nguồn được cấp phép, bao gồm cả văn bản và hình ảnh. Mặc dù các chi tiết cụ thể về quy mô kiến trúc và dữ liệu đào tạo của nó vẫn là độc quyền, Báo cáo kỹ thuật GPT-4 nêu bật hiệu suất được cải thiện đáng kể của nó trên nhiều chuẩn mực chuyên môn và học thuật so với các mô hình trước đó. Nó hoạt động như một Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) , có khả năng thực hiện một loạt các tác vụ ngôn ngữ.
GPT-4 cung cấp một số cải tiến quan trọng so với các phiên bản trước đó:
GPT-4 hỗ trợ nhiều ứng dụng đa dạng trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau:
Trong khi GPT-4 vượt trội về khả năng hiểu/tạo ngôn ngữ và hình ảnh, nó khác với các mô hình chuyên biệt trong các lĩnh vực như Computer Vision (CV) . Ví dụ, các mô hình YOLO Ultralytics được thiết kế riêng để phát hiện và phân đoạn đối tượng chính xác, tốc độ cao trong hình ảnh hoặc video. GPT-4 có thể mô tả những gì có trong hình ảnh, nhưng YOLO các mô hình xác định vị trí của các đối tượng bằng các hộp giới hạn hoặc mặt nạ. Các loại mô hình khác nhau này có thể bổ sung cho nhau trong các hệ thống AI phức tạp, có khả năng được quản lý và triển khai thông qua các nền tảng như Ultralytics HUB .
VI
EN
ZH
KO
JA
RU
DE
FR
ES
PT
IT
AR
TR
