GPT-4 (Generative Pre-trained Transformer 4) est un grand modèle multimodal créé par OpenAI, qui représente une avancée significative dans le domaine de l'intelligence artificielle (IA). Succédant à GPT-3, GPT-4 fait preuve de capacités accrues en matière de compréhension et de génération de textes de type humain, de résolution de problèmes complexes grâce à un meilleur raisonnement et d'une plus grande créativité. Une distinction essentielle par rapport à ses prédécesseurs est que GPT-4 est un modèle multimodal, ce qui signifie qu'il peut accepter à la fois des entrées de texte et d'image, permettant des interactions plus riches et une gamme plus large d'applications dans l'apprentissage machine (ML).
Concepts de base et architecture
Le GPT-4, comme les autres modèles de la série GPT, repose sur l'architecture Transformer. Cette architecture, présentée dans l'article influent "Attention Is All You Need", s'appuie fortement sur des mécanismes d'auto-attention. Ces mécanismes permettent au modèle d'évaluer l'importance des différents mots (ou tokens) dans une séquence d'entrée, ce qui lui permet de capturer efficacement les dépendances à long terme et le contexte dans le texte. GPT-4 a été formé à l'aide de grandes quantités de données extraites d'Internet et de sources de données sous licence, comprenant à la fois du texte et des images. Bien que les détails spécifiques concernant la taille de son architecture (nombre de paramètres) et l'ensemble exact de données d'entraînement restent confidentiels, le rapport technique de GPT-4 documente ses performances considérablement améliorées par rapport aux modèles précédents sur divers critères de référence professionnels et académiques. Il fonctionne comme un puissant modèle de langage étendu (LLM), capable d'effectuer diverses tâches liées au langage et à la vision.
Principales caractéristiques et améliorations
Le GPT-4 apporte plusieurs améliorations notables par rapport à des modèles comme le GPT-3 :
Applications dans le monde réel
GPT-4 alimente un ensemble varié d'applications dans diverses industries, auxquelles on accède souvent par l'intermédiaire d'une API:
GPT-4 en contexte
Bien que le GPT-4 soit un modèle de base polyvalent qui excelle dans la compréhension du langage, la génération de textes et l'interprétation d'images de base, il diffère considérablement des modèles spécialisés dans des domaines tels que la vision par ordinateur (VPI). Par exemple , Ultralytics YOLO d'Ultralytics, tels que YOLOv8 ou YOLO11, sont spécifiquement conçus à l'aide de l'apprentissage profond (DL) pour la détection d'objets, la segmentation d'images et la segmentation d'instances à grande vitesse et avec précision au sein d'images ou de vidéos. Le GPT-4 peut décrire ce qui se trouve dans une image (par exemple, "Il y a un chat sur un tapis"), mais les modèles YOLO repèrent l'emplacement des objets avec des boîtes de délimitation précises ou des masques au niveau du pixel, ce qui les rend adaptés à différentes tâches de vision par ordinateur.
Ces différents types de modèles peuvent être très complémentaires au sein de systèmes d'IA complexes. Par exemple, un modèle YOLO pourrait détecter des objets dans un flux vidéo, et GPT-4 pourrait ensuite générer des descriptions ou répondre à des questions sur les interactions entre ces objets détectés. La gestion du développement, de la formation et du déploiement des modèles de ces systèmes combinés peut être simplifiée en utilisant des plateformes comme Ultralytics HUB ou des outils issus de communautés comme Hugging Face. Pour en savoir plus sur les progrès de l'IA, consulte le blogue d'Ultralytics .
