استكشف GPT-4، وهو الذكاء الاصطناعي المتقدم متعدد الوسائط من OpenAI، الذي يتفوق في المهام النصية والبصرية والاستدلال المعقد والتطبيقات الواقعية مثل الرعاية الصحية والتعليم.
GPT-4 (المحول التوليدي المدرب مسبقًا GPT-4) هو نموذج كبير متعدد الوسائط تم إنشاؤه بواسطة OpenAI، ويمثل تقدمًا كبيرًا في مجال الذكاء الاصطناعي (AI). وباعتباره خليفة GPT-3، يُظهر GPT-4 قدرات محسّنة في فهم وتوليد نصوص شبيهة بالبشر، وحل المشكلات المعقدة مع تحسين التفكير المنطقي، وإظهار قدر أكبر من الإبداع. ومن أهم ما يميزه عن سابقيه هو أن GPT-4 هو نموذج متعدد الوسائط، مما يعني أنه يمكن أن يقبل كلاً من المدخلات النصية والصور، مما يسمح بتفاعلات أكثر ثراءً ومجموعة أوسع من التطبيقات في مجال التعلم الآلي (ML).
يعتمد GPT-4، مثل النماذج الأخرى في سلسلة GPT، على بنية المحول. تعتمد هذه البنية، التي تم تقديمها في الورقة البحثية المؤثرة "الانتباه هو كل ما تحتاجه"، اعتمادًا كبيرًا على آليات الانتباه الذاتي. تسمح هذه الآليات للنموذج بتقييم أهمية الكلمات المختلفة (أو الرموز) ضمن تسلسل المدخلات، مما يمكّنه من التقاط التبعيات بعيدة المدى والسياق في النص بشكل فعّال. تم تدريب نموذج GPT-4 باستخدام كميات هائلة من البيانات المستقاة من الإنترنت ومصادر البيانات المرخصة، والتي تشمل كلاً من النصوص والصور. وعلى الرغم من أن التفاصيل المحددة حول حجم بنيته (عدد المعلمات) ومجموعة بيانات التدريب الدقيقة لا تزال مملوكة ملكية خاصة، إلا أن التقرير الفني ل GPT-4 يوثق أداءه المحسّن بشكل كبير على مختلف المعايير المهنية والأكاديمية مقارنةً بالنماذج السابقة. يعمل كنموذج لغوي كبير قوي (LLM)، قادر على أداء مهام متنوعة متعلقة باللغة والرؤية.
يقدم GPT-4 العديد من التحسينات الملحوظة مقارنةً بنماذج مثل GPT-3:
تعمل GPT-4 على تشغيل مجموعة متنوعة من التطبيقات في مختلف الصناعات، وغالباً ما يتم الوصول إليها عبر واجهة برمجة التطبيقات:
في حين أن GPT-4 هو نموذج أساسي متعدد الاستخدامات يتفوق في فهم اللغة وتوليد النصوص وتفسير الصور الأساسية، إلا أنه يختلف بشكل كبير عن النماذج المتخصصة في مجالات مثل الرؤية الحاسوبية. على سبيل المثال Ultralytics YOLO النماذج، مثل YOLOv8 أو YOLO11، مصممة خصيصًا باستخدام التعلّم العميق (DL) لاكتشاف الأجسام وتجزئة الصور وتقسيم المثيلات داخل الصور أو مقاطع الفيديو بسرعة عالية ودقيقة. يمكن لنماذج GPT-4 وصف ما هو موجود في الصورة (على سبيل المثال، "هناك قطة على حصيرة")، لكن نماذج YOLO تحدد بدقة مكان وجود الأجسام باستخدام مربعات محددة أو أقنعة على مستوى البكسل، مما يجعلها مناسبة لمهام الرؤية الحاسوبية المختلفة.
يمكن أن تتكامل هذه الأنواع المختلفة من النماذج بشكل كبير داخل أنظمة الذكاء الاصطناعي المعقدة. على سبيل المثال، يمكن لنموذج YOLO أن يكتشف الأجسام في دفق فيديو، ويمكن لنموذج GPT-4 بعد ذلك إنشاء أوصاف أو الإجابة عن أسئلة حول التفاعلات بين تلك الأجسام المكتشفة. يمكن تبسيط إدارة التطوير والتدريب ونشر النماذج لهذه الأنظمة المدمجة باستخدام منصات مثل Ultralytics HUB أو أدوات من مجتمعات مثل Hugging Face. اقرأ المزيد عن تطورات الذكاء الاصطناعي على مدونةUltralytics .
