Sporing af udviklingen af ​​en revolutionerende idé: GPT-4 og multimodal AI

Sporing af udviklingen af ​​en revolutionerende idé: GPT-4 og multimodal AI

Tidsstempel: 15. marts 2023 kl. 9:24
Kildeknude: 2020237

Hvad er multimodal AI? Det er et spørgsmål, vi ofte hører i disse dage, ikke? Uanset om det er i frokostpauser, i chatgrupper på kontoret, eller mens de chatter med venner om aftenen, ser det ud til, at alle er fuld af snak om GPT-4.

Den nylige udgivelse af GPT-4 har udløst en byge af spænding og spekulationer i AI-fællesskabet og udenfor. Som den seneste tilføjelse til OpenAIs imponerende linje af AI-sprogmodeller kan GPT-4 prale af en række avancerede muligheder, især inden for multimodal AI.

Med evnen til at behandle og integrere input fra flere modaliteter, såsom tekst, billeder og lyde, repræsenterer GPT-4 et betydeligt gennembrud inden for kunstig intelligens og har skabt betydelig interesse og opmærksomhed fra både forskere, udviklere og entusiaster.

Siden GPT-4's udgivelse har alle diskuteret de muligheder, multimodal AI tilbyder. Lad os kaste lidt lys over dette emne ved først at gå tilbage til 6 måneder tidligere.

6 måneder tidligere: Diskussion af multimodal AI

I et podcast-interview med titlen "AI til den næste æra,” OpenAIs administrerende direktør Sam Altman delte sin indsigt i de kommende fremskridt inden for AI-teknologi. Et af højdepunkterne i samtalen var Altmans afsløring af, at en multimodal model er i horisonten.

Udtrykket "multimodal" refererer til en AI's evne til at fungere i flere tilstande, herunder tekst, billeder og lyde.

OpenAI's interaktioner med mennesker var begrænset til tekstinput, det være sig gennem Dall-E eller ChatGPT. En multimodal AI ville dog være i stand til at interagere gennem tale, så den kan lytte til kommandoer, give information og endda udføre opgaver. Med udgivelsen af ​​GPT-4 kan dette ændre sig for altid.

Jeg tror, ​​vi får multimodale modeller om ikke så meget længere, og det vil åbne op for nye ting. Jeg synes, folk laver fantastisk arbejde med agenter, der kan bruge computere til at gøre ting for dig, bruge programmer og denne idé om en sproggrænseflade, hvor du siger et naturligt sprog – hvad du vil have i denne form for dialog frem og tilbage. Du kan gentage og forfine det, og computeren gør det bare for dig. Du ser noget af dette med DALL-E og CoPilot på meget tidlige måder.

-Altman

Hvad er multimodal AI: Forståelse af GPT-4
Udtrykket "multimodal" refererer til en AI's evne til at fungere i flere tilstande, herunder tekst, billeder og lyde

Selvom Altman ikke eksplicit bekræftede, at GPT-4 ville være multimodal på den tid, foreslog han, at en sådan teknologi er i horisonten og vil ankomme i den nærmeste fremtid. Et spændende aspekt af hans vision for multimodal AI er dens potentiale til at skabe nye forretningsmodeller, som ikke er gennemførlige i øjeblikket.

Altman trak en parallel til den mobile platform, som skabte utallige muligheder for nye satsninger og job. På samme måde kunne en multimodal AI-platform låse op for et væld af innovative muligheder og transformere den måde, vi lever og arbejder på. Det er en spændende udsigt, der understreger AI's transformative kraft og dens evne til at omforme vores verden på måder, vi kun kan forestille os.

…Jeg tror, ​​det bliver en massiv trend, og meget store virksomheder vil blive bygget med dette som grænseflade, og mere generelt [tror jeg], at disse meget kraftfulde modeller vil være en af ​​de ægte nye teknologiske platforme, som vi har 't rigtig haft siden mobil. Og der er altid en eksplosion af nye virksomheder lige efter, så det bliver fedt. Jeg tror, ​​vi får ægte multimodale modeller til at fungere. Og så ikke kun tekst og billeder, men alle modaliteter, du har i én model, er i stand til nemt at flytte mellem tingene.

-Altman

En virkelig selvlærende AI

Et område, der får forholdsvis lidt opmærksomhed inden for AI-forskning, er søgen efter at skabe en selvlærende AI. Mens nuværende modeller er i stand til spontan forståelse, eller "fremkomst", hvor nye evner opstår fra øgede træningsdata, ville en virkelig selvlærende AI repræsentere et stort spring fremad.

OpenAIs Altman talte om en AI, der kan lære og opgradere sine evner på egen hånd, i stedet for at være afhængig af størrelsen af ​​dens træningsdata. Denne form for kunstig intelligens ville overskride det traditionelle softwareversionsparadigme, hvor virksomheder frigiver trinvise opdateringer, i stedet for at vokse og forbedre sig selvstændigt.

Selvom Altman ikke foreslog, at GPT-4 vil besidde denne kapacitet, foreslog han, at det er noget, som OpenAI arbejder hen imod og er helt inden for mulighedernes område. Ideen om en selvlærende AI er en spændende idé, der kan have vidtrækkende konsekvenser for fremtiden for AI og vores verden.

Visual ChatGPT bringer AI-billedgenerering til den populære chatbot

Tilbage til nutiden: GPT-4 er frigivet

Den længe ventede udgivelse af GPT-4 er nu tilgængelig for nogle Plus-abonnenter, med en ny multimodal sprogmodel, der accepterer tekst, tale, billeder og video som input og giver tekstbaserede svar.

OpenAI har udråbt GPT-4 som en væsentlig milepæl i sine bestræbelser på at opskalere dyb læring, og bemærker, at selvom den måske ikke udkonkurrerer mennesker i mange scenarier i den virkelige verden, leverer den præstationer på menneskeligt niveau på forskellige professionelle og akademiske benchmarks.

Populariteten af ​​ChatGPT, som bruger GPT-3 AI-teknologi til at generere menneskelignende svar på søgeforespørgsler baseret på data indsamlet fra internettet, er steget siden debuten den 30. november.

Lanceringen af ​​ChatGPT, en samtale-chatbot, har udløst et AI-våbenkapløb mellem Microsoft og Google, som begge har til formål at integrere indholdsskabende generative AI-teknologier i deres internetsøgnings- og kontorproduktivitetsprodukter. Udgivelsen af ​​GPT-4 og den igangværende konkurrence blandt teknologigiganter fremhæver den voksende betydning af AI og dets potentiale til at transformere den måde, vi interagerer med teknologi på.

For bedre at forstå emnet inviterer vi dig til at dykke ned i en dybere og mere teknisk diskussion af multimodal AI.

Hvad er multimodal AI: Forståelse af GPT-4
Multimodal AI er en type kunstig intelligens, der har evnen til at behandle og forstå input fra forskellige tilstande eller modaliteter

Hvad er multimodal AI?

Multimodal AI er en type kunstig intelligens, der har evnen til at behandle og forstå input fra forskellige tilstande eller modaliteter, herunder tekst, tale, billeder og videoer. Det betyder, at den kan genkende og fortolke forskellige former for data, ikke kun én type, hvilket gør den mere alsidig og tilpasselig til forskellige situationer. I bund og grund kan multimodal AI "se", "høre" og "forstå" som et menneske, hvilket giver den mulighed for at interagere med verden på en mere naturlig og intuitiv måde.

Anvendelser af multimodal AI

Evnerne ved multimodal AI er enorme og vidtfavnende. Her er nogle eksempler på, hvad multimodal AI kan:

  • Tale genkendelse: Multimodal AI kan forstå og transskribere talesprog, så det kan interagere med brugere gennem stemmekommandoer og naturlig sprogbehandling.
  • Billed- og videogenkendelse: Multimodal AI kan analysere og fortolke visuelle data, såsom billeder og videoer, for at identificere objekter, mennesker og aktiviteter.
  • Tekstanalyse: Multimodal AI kan behandle og forstå skrevet tekst, herunder naturlig sprogbehandling, sentimentanalyse og sprogoversættelse.
  • Multimodal integration: Multimodal AI kan kombinere input fra forskellige modaliteter for at danne en mere fuldstændig forståelse af en situation. For eksempel kan den bruge både visuelle og lydsignaler til at genkende en persons følelser.

Hvordan fungerer multimodal AI?

Multimodale neurale netværk er typisk sammensat af flere unimodale neurale netværk, hvor en audiovisuel model er et eksempel på to sådanne netværk – et til visuelle data og et til lyddata. Disse individuelle netværk behandler deres respektive input separat, i en proces kendt som kodning.

Når den unimodale kodning er afsluttet, skal den udtrukne information fra hver model kombineres. Forskellige fusionsteknikker er blevet foreslået til dette formål, lige fra grundlæggende sammenkædning til brugen af ​​opmærksomhedsmekanismer. Multimodal datafusion er en kritisk faktor for at opnå succes i disse modeller.

Efter fusion involverer den sidste fase et "beslutnings"-netværk, der accepterer den kodede og fusionerede information og trænes i den specifikke opgave.

I bund og grund består multimodale arkitekturer af tre essentielle komponenter - unimodale indkodere for hver inputmodalitet, et fusionsnetværk, der kombinerer funktionerne i de forskellige modaliteter, og en klassifikator, der laver forudsigelser baseret på de fusionerede data.

Sammenligning med nuværende AI-modeller

Sammenlignet med traditionelle AI-modeller, der kun kan håndtere én type data ad gangen, har multimodal AI flere fordele, herunder:

  • Alsidighed: Multimodal AI kan håndtere flere typer data, hvilket gør den mere tilpasningsdygtig til forskellige situationer og brugssager.
  • Naturlig interaktion: Ved at integrere flere modaliteter kan multimodal AI interagere med brugerne på en mere naturlig og intuitiv måde, svarende til hvordan mennesker kommunikerer.
  • Forbedret nøjagtighed: Ved at kombinere input fra forskellige modaliteter kan multimodal AI forbedre nøjagtigheden af ​​dens forudsigelser og klassifikationer.

Her er en oversigtstabel, der sammenligner forskellige AI-modeller:

AI model Datatype Applikationer
Tekstbaseret AI tekst Naturlig sprogbehandling, chatbots, sentimentanalyse
Billedbaseret AI Billeder Objektgenkendelse, billedklassificering, ansigtsgenkendelse
Talebaseret AI Audio Stemmeassistenter, talegenkendelse, transskription
Multimodal AI Tekst, billeder, lyd, video Naturlig interaktion, kontekstforståelse, forbedret nøjagtighed

Hvorfor er multimodal AI vigtig?

Multimodal AI er vigtig, fordi den har potentialet til at transformere, hvordan vi interagerer med teknologi og maskiner. Ved at muliggøre mere naturlige og intuitive interaktioner gennem flere modaliteter kan multimodal AI skabe mere sømløse og personlige brugeroplevelser. Dette kan især være fordelagtigt på områder som:

  • Healthcare: Multimodal AI kan hjælpe læger og patienter med at kommunikere mere effektivt, især for dem, der har begrænset mobilitet eller ikke har et sprog som modersmål.
  • Uddannelse: Multimodal AI kan forbedre læringsresultater ved at give mere personlig og interaktiv undervisning, der tilpasser sig en elevs individuelle behov og læringsstil.
  • Underholdning: Multimodal AI kan skabe mere fordybende og engagerende oplevelser i videospil, film og andre former for medier.

Fordele ved multimodal AI

Her er nogle af de vigtigste fordele ved multimodal AI:

  • Kontekstuel forståelse: Ved at kombinere input fra flere modaliteter kan multimodal AI opnå en mere fuldstændig forståelse af en situation, herunder konteksten og betydningen bag dataene.
  • Naturlig interaktion: Ved at muliggøre mere naturlige og intuitive interaktioner gennem flere modaliteter kan multimodal AI skabe mere sømløse og personlige brugeroplevelser.
  • Forbedret nøjagtighed: Ved at integrere flere datakilder kan multimodal AI forbedre nøjagtigheden af ​​sine forudsigelser og klassifikationer.

Oprettelse af en kunstig intelligens 101

Potentiale for at skabe nye forretningsmodeller

Multimodal AI har også potentialet til at skabe nye forretningsmodeller og indtægtsstrømme. Her er nogle eksempler:

  • Stemmeassistenter: Multimodal AI kan muliggøre mere sofistikerede og personlige stemmeassistenter, der kan interagere med brugere gennem tale, tekst og visuelle visninger.
  • Smarte hjem: Multimodal AI kan skabe mere intelligente og lydhøre hjem, der kan forstå og tilpasse sig en brugers præferencer og adfærd.

  • Virtuelle indkøbsassistenter: Multimodal AI kan hjælpe kunder med at navigere og tilpasse deres indkøbsoplevelse gennem stemme- og visuelle interaktioner.

Fremtiden for AI-teknologi

Fremtiden for AI-teknologi er spændende, hvor forskere udforsker nye måder at skabe mere avancerede og sofistikerede AI-modeller på. Her er nogle vigtige fokusområder:

  • Selvlærende AI: AI-forskere sigter efter at skabe AI, der kan lære og forbedre sig selv uden behov for menneskelig indgriben. Dette kan føre til mere tilpasningsdygtige og modstandsdygtige AI-modeller, der kan håndtere en lang række opgaver og situationer.
  • Multimodal AI: Som diskuteret tidligere har multimodal AI potentialet til at transformere, hvordan vi interagerer med teknologi og maskiner. AI-eksperter arbejder på at skabe mere sofistikerede og alsidige multimodale AI-modeller, der kan forstå og behandle input fra flere modaliteter.
  • Etik og ledelse: Efterhånden som AI bliver mere kraftfuld og allestedsnærværende, er det vigtigt at sikre, at det bruges etisk og ansvarligt. AI-forskere udforsker måder at skabe mere gennemsigtige og ansvarlige AI-systemer, der er tilpasset menneskelige værdier og prioriteter.

Hvordan sigter AI-forskere efter at skabe AI, der kan lære af sig selv?

AI-forskere udforsker flere tilgange til at skabe AI, der kan lære af sig selv. Et lovende forskningsområde kaldes forstærkende læring, som involverer undervisning i en AI-model til at træffe beslutninger og tage handlinger baseret på feedback fra omgivelserne. En anden tilgang kaldes unsupervised learning, som går ud på at træne en AI-model på ustrukturerede data og lade den finde mønstre og relationer på egen hånd. Ved at kombinere disse og andre tilgange håber AI-forskere at skabe mere avancerede og autonome AI-modeller, der kan forbedres og tilpasses over tid.

Alt om autonom intelligens: Et omfattende overblik

Hvad er multimodal AI: Forståelse af GPT-4
Som den seneste tilføjelse til OpenAIs imponerende linje af AI-sprogmodeller kan GPT-4 prale af en række avancerede muligheder, især inden for multimodal AI

Potentiale for forbedrede AI-modeller

Forbedrede AI-modeller har potentialet til at transformere, hvordan vi lever og arbejder. Her er nogle potentielle fordele ved forbedrede AI-modeller:

  • Forbedret nøjagtighed: Efterhånden som AI-modeller bliver mere sofistikerede og avancerede, kan de forbedre deres nøjagtighed og reducere fejl på områder som medicinsk diagnose, økonomisk prognose og risikovurdering.
  • Mere personlige oplevelser: Avancerede AI-modeller kan tilpasse brugeroplevelser ved at forstå individuelle præferencer og adfærd. For eksempel kan en musikstreamingtjeneste anbefale sange baseret på en brugers lyttehistorik og humør.
  • Automatisering af kedelige opgaver: AI kan automatisere kedelige og gentagne opgaver, hvilket frigør tid for mennesker til at fokusere på mere kreative opgaver på højt niveau.

GPT-4 og multimodal AI

Efter megen forventning og spekulation, OpenAI har endelig afsløret den seneste tilføjelse til dens imponerende linje af AI-sprogmodeller. Døbt GPT-4, systemet lover at levere banebrydende fremskridt inden for multimodal AI, omend med et mere begrænset udvalg af inputmodaliteter, end nogle havde forudsagt.

Ifølge OpenAI kan modellen behandle både tekstlige og visuelle input, hvilket giver tekstbaserede output, der demonstrerer et sofistikeret niveau af forståelse. Med sin evne til samtidig at fortolke og integrere flere inputtilstande, markerer GPT-4 en væsentlig milepæl i udviklingen af ​​AI-sprogmodeller, der har bygget momentum i flere år, før de har fanget mainstream opmærksomhed i de seneste måneder.

OpenAIs banebrydende GPT-modeller har fanget fantasien hos AI-samfundet siden offentliggørelsen af ​​det originale forskningspapir i 2018. Efter annonceringen af ​​GPT-2 i 2019 og GPT-3 i 2020 er disse modeller blevet trænet på store datasæt af tekst, primært hentet fra internettet, som derefter analyseres for statistiske mønstre. Denne enkle, men yderst effektive tilgang gør det muligt for modellerne at generere og opsummere skrivning samt udføre en række tekstbaserede opgaver såsom oversættelse og kodegenerering.

På trods af bekymringer over det potentielle misbrug af GPT-modeller, lancerede OpenAI endelig sin ChatGPT-chatbot baseret på GPT-3.5 i slutningen af ​​2022, hvilket gjorde teknologien tilgængelig for et bredere publikum. Dette skridt udløste en bølge af spænding og forventning i teknologiindustrien, hvor andre store aktører som Microsoft og Google hurtigt fulgte trop med deres egne AI-chatbots, inklusive Bing som en del af Bing-søgemaskinen. Lanceringen af ​​disse chatbots demonstrerer den voksende betydning af GPT-modeller for at forme fremtiden for kunstig intelligens og deres potentiale til at transformere den måde, vi kommunikerer og interagerer med teknologi på.

Hvad er multimodal AI: Forståelse af GPT-4
Ifølge OpenAI kan GPT-4 behandle både tekstlige og visuelle input, hvilket giver tekstbaserede output, der demonstrerer et sofistikeret niveau af forståelse

Som forventet har den stigende tilgængelighed af AI-sprogmodeller givet en række problemer og udfordringer for forskellige sektorer. For eksempel har uddannelsessystemet kæmpet for at klare fremkomsten af ​​software, der er i stand til at generere højkvalitets college-essays. Ligeledes er online platforme som Stack Overflow og Clarkesworld blevet tvunget til at stoppe indsendelser på grund af en overvældende tilstrømning af AI-genereret indhold. Selv tidlige anvendelser af AI-skriveværktøjer i journalistik har stødt på vanskeligheder.

På trods af disse udfordringer hævder nogle eksperter, at de negative virkninger har været noget mindre alvorlige end oprindeligt forudsagt. Som med enhver ny teknologi har introduktionen af ​​AI-sprogmodeller krævet omhyggelige overvejelser og tilpasninger for at sikre, at fordelene ved teknologien maksimeres og samtidig minimere eventuelle negative virkninger.

Ifølge OpenAI havde GPT-4 gennemgået seks måneders sikkerhedstræning, og at det i interne tests var "82 procent mindre tilbøjelige til at reagere på anmodninger om ikke-tilladt indhold og 40 procent mere tilbøjelige til at producere faktuelle svar end GPT-3.5. ”

Bundlinjen

Cirkel tilbage til vores indledende emne: Hvad er multimodal AI? For bare seks måneder siden var begrebet multimodal AI stadig stort set begrænset til teoretisk spekulation og forskning. Men med den nylige udgivelse af GPT-4 er vi nu vidne til et stort skift i udviklingen og adoptionen af ​​denne teknologi. GPT-4's muligheder, især i dets evne til at behandle og integrere input fra flere modaliteter, har åbnet op for en helt ny verden af ​​muligheder og muligheder for AI-området og videre.

Vi vil se en hurtig udvidelse af multimodale AI-applikationer på tværs af en lang række industrier og sektorer. Fra sundhedspleje og uddannelse til underholdning og spil transformerer AI-modellers evne til at forstå og reagere på input fra flere modaliteter, hvordan vi interagerer med teknologi og maskiner. Denne teknologi gør os i stand til at kommunikere og samarbejde med maskiner på en mere naturlig og intuitiv måde, med betydelige konsekvenser for fremtidens arbejde og produktivitet.

Tidsstempel:

Mere fra Datakonomi