Egy forradalmi ötlet evolúciójának nyomon követése: GPT-4 és multimodális AI

Mi az a multimodális AI? Ez egy olyan kérdés, amelyet gyakran hallunk manapság, nem igaz? Akár az ebédszünetben, akár az irodai chat-csoportokban, vagy esti csevegés közben a barátokkal, úgy tűnik, mindenkit izgat a GPT-4-ről szóló beszéd.

A GPT-4 legutóbbi kiadása izgalmakat és találgatásokat váltott ki az AI közösségen belül és azon kívül is. Az OpenAI lenyűgöző mesterségesintelligencia-nyelvi modelljeinek legújabb tagjaként a GPT-4 egy sor fejlett képességgel büszkélkedhet, különösen a multimodális AI területén.

A többféle módból származó bemenetek, például szövegek, képek és hangok feldolgozásának és integrálásának képességével a GPT-4 jelentős áttörést jelent a mesterséges intelligencia területén, és jelentős érdeklődést és figyelmet váltott ki kutatók, fejlesztők és rajongók körében egyaránt.

A GPT-4 megjelenése óta mindenki a multimodális mesterséges intelligencia kínálta lehetőségekről vitatkozik. Világítsunk rá erre a témára úgy, hogy először térjünk vissza a 6 hónappal korábbihoz.

6 hónappal korábban: A multimodális mesterséges intelligencia megvitatása

Egy podcast interjúban "AI a következő korszakhoz”, Sam Altman, az OpenAI vezérigazgatója osztotta meg meglátásait az AI technológia közelgő fejlesztéseiről. A beszélgetés egyik fénypontja volt Altman kinyilatkoztatása, miszerint egy multimodális modell van a láthatáron.

A „multimodális” kifejezés egy mesterséges intelligencia azon képességére utal, hogy többféle módban működhet, beleértve a szöveget, képeket és hangokat.

Az OpenAI emberekkel való interakciója a szövegbevitelre korlátozódott, legyen szó Dall-E-n vagy ChatGPT-n keresztül. A multimodális mesterséges intelligencia azonban képes lenne beszéddel kölcsönhatásba lépni, lehetővé téve számára, hogy meghallgassa a parancsokat, információt adjon, és még feladatokat is végrehajtson. A GPT-4 megjelenésével ez végleg megváltozhat.

Azt hiszem, nem sok idő múlva kapunk multimodális modelleket, és ez új dolgokat nyit meg. Úgy gondolom, hogy az emberek csodálatos munkát végeznek olyan ügynökökkel, akik számítógépet tudnak használni, hogy megtegyenek helyetted, programokat és egy olyan nyelvi interfész ötletet, ahol egy természetes nyelvet mondasz – amit akarsz az ilyen fajta párbeszédben oda-vissza. Iterálhatja és finomíthatja, és a számítógép ezt elvégzi helyetted. Ennek egy részét a DALL-E és a CoPilot esetében már nagyon korán láthatja.

-Altman

Altman ugyan nem erősítette meg kifejezetten, hogy a GPT-4 multimodális lesz ez idő alatt, de azt javasolta, hogy ez a technológia a láthatáron van, és a közeljövőben megérkezik. A multimodális mesterséges intelligencia víziójának egyik érdekes aspektusa az, hogy új üzleti modelleket hozhat létre, amelyek jelenleg nem megvalósíthatók.

Altman párhuzamot vont a mobil platformmal, amely számtalan lehetőséget teremtett új vállalkozások és munkahelyek számára. Ugyanígy egy multimodális mesterséges intelligencia platform számos innovatív lehetőséget nyithat meg, és megváltoztathatja élet- és munkamódszerünket. Ez egy izgalmas lehetőség, amely kiemeli a mesterséges intelligencia átalakító erejét, és azt a képességét, hogy olyan módon alakítsa át világunkat, ahogyan azt csak elképzelni tudjuk.

…Úgy gondolom, hogy ez egy hatalmas trend lesz, és nagyon nagy vállalkozások fognak felépülni ezzel a felülettel, és általában [azt hiszem], hogy ezek a nagyon erős modellek az egyik valódi új technológiai platform lesz Mobil óta nem igazán volt. És utána mindig robbanásszerűen jönnek az új cégek, szóval ez jó lesz. Úgy gondolom, hogy valódi multimodális modelleket fogunk működtetni. Így nem csak a szöveg és a képek, hanem az egy modellben található összes modalitás is képes könnyedén mozogni a dolgok között.

-Altman

Egy igazán öntanuló AI

Az egyik olyan terület, amely viszonylag kevés figyelmet kap az AI-kutatás területén, az öntanuló MI létrehozására irányuló törekvés. Míg a jelenlegi modellek képesek a spontán megértésre vagy „kitörésre”, ahol a megnövekedett képzési adatokból új képességek születnek, egy valóban öntanuló AI jelentős előrelépést jelentene.

Az OpenAI Altman egy olyan mesterséges intelligenciáról beszélt, amely képes önállóan tanulni és fejleszteni képességeit, ahelyett, hogy a képzési adatok méretétől függne. Ez a fajta mesterséges intelligencia meghaladná a hagyományos szoftververziós paradigmát, ahol a vállalatok fokozatos frissítéseket adnak ki, ahelyett, hogy önállóan növekednének és fejlődnének.

Bár Altman nem utalt arra, hogy a GPT-4 rendelkezik ezzel a képességgel, azt igen, hogy ez olyan dolog, amiért az OpenAI dolgozik, és ez teljes mértékben a lehetőségek körén belül van. Az öntanuló mesterséges intelligencia ötlete egy érdekes ötlet, amely messzemenő következményekkel járhat az AI és világunk jövője szempontjából.

---

A Visual ChatGPT elhozza a mesterséges intelligencia képalkotását a népszerű chatbothoz

---

Vissza a jelenbe: megjelent a GPT-4

A GPT-4 régóta várt kiadása már elérhető néhány Plus-előfizető számára, amely egy új multimodális nyelvi modellt tartalmaz, amely szöveget, beszédet, képeket és videót fogad be bemenetként, és szöveges válaszokat ad.

Az OpenAI a GPT-4-et jelentős mérföldkőnek nevezte a mély tanulás bővítésére irányuló erőfeszítéseiben, megjegyezve, hogy bár sok valós forgatókönyvben nem teljesít jobban, mint az emberek, emberi szintű teljesítményt nyújt különféle szakmai és tudományos benchmarkokon.

A ChatGPT népszerűsége, amely GPT-3 AI technológiát használ, hogy az internetről gyűjtött adatok alapján emberszerű válaszokat generáljon a keresési lekérdezésekre, november 30-i debütálása óta megnőtt.

A ChatGPT, egy párbeszédes chatbot elindítása mesterséges intelligencia fegyverkezési versenyt robbantott ki a Microsoft és a Google között, amelyek célja a tartalomteremtő generatív mesterséges intelligencia technológiák integrálása internetes keresési és irodai termékeikbe. A GPT-4 megjelenése és a technológiai óriások közötti folyamatos verseny rávilágít a mesterséges intelligencia növekvő fontosságára és arra, hogy átalakítja a technológiával való interakciónkat.

A téma jobb megértése érdekében felkérjük Önt, hogy elmélyüljön a multimodális mesterséges intelligencia mélyebb és technikaibb vitájában.

Mi az a multimodális AI?

A multimodális mesterséges intelligencia a mesterséges intelligencia egy olyan fajtája, amely képes feldolgozni és megérteni a különböző módokból vagy módozatokból származó bemeneteket, beleértve a szöveget, beszédet, képeket és videókat. Ez azt jelenti, hogy képes felismerni és értelmezni az adatok különböző formáit, nem csak egy típust, ami sokoldalúbbá és a különböző helyzetekhez alkalmazkodóbbá teszi. Lényegében a multimodális mesterséges intelligencia képes „látni”, „hallani” és „érteni”, mint egy ember, így természetesebb és intuitívabb módon léphet kapcsolatba a világgal.

A multimodális AI alkalmazásai

A multimodális AI képességei hatalmasak és széles körűek. Íme néhány példa arra, mire képes a multimodális AI:

• Beszédfelismerés: A multimodális mesterséges intelligencia képes megérteni és átírni a beszélt nyelvet, így hangutasításokon és természetes nyelvi feldolgozáson keresztül kommunikálhat a felhasználókkal.
• Kép- és videófelismerés: A multimodális mesterséges intelligencia képes elemezni és értelmezni a vizuális adatokat, például képeket és videókat, hogy azonosítsa a tárgyakat, embereket és tevékenységeket.
• Szöveges elemzés: A multimodális mesterséges intelligencia képes feldolgozni és megérteni az írott szöveget, beleértve a természetes nyelvi feldolgozást, a hangulatelemzést és a nyelvi fordítást.
• Multimodális integráció: A multimodális mesterséges intelligencia kombinálhatja a különböző módozatokból származó bemeneteket a helyzet teljesebb megértése érdekében. Például vizuális és hangjelzéseket is használhat egy személy érzelmei felismerésére.

Hogyan működik a multimodális AI?

A multimodális neurális hálózatok jellemzően több unimodális neurális hálózatból állnak, és egy audiovizuális modell két ilyen hálózatra példa – az egyik a vizuális adatok és a másik az audio adatok számára. Ezek az egyedi hálózatok a megfelelő bemeneteiket külön dolgozzák fel, a kódolásnak nevezett folyamatban.

Az unimodális kódolás befejezése után az egyes modellekből kinyert információkat egyesíteni kell. Különféle fúziós technikákat javasoltak erre a célra, az alapvető összefűzéstől a figyelemmechanizmusok használatáig. A multimodális adatfúzió kritikus tényező az ilyen modellek sikerében.

A fúziót követően az utolsó szakasz egy „döntési” hálózatot foglal magában, amely elfogadja a kódolt és összeolvasztott információkat, és képzést kap az adott feladatra.

Lényegében a multimodális architektúrák három alapvető komponensből állnak – az egyes bemeneti módokhoz tartozó unimodális kódolókból, egy fúziós hálózatból, amely egyesíti a különböző modalitások jellemzőit, és egy osztályozóból, amely az egyesített adatok alapján előrejelzéseket készít.

Összehasonlítás a jelenlegi AI modellekkel

A hagyományos mesterséges intelligencia modellekhez képest, amelyek egyszerre csak egy típusú adatot tudnak kezelni, a multimodális AI számos előnnyel rendelkezik, többek között:

• Sokoldalúság: A multimodális mesterséges intelligencia többféle adatot képes kezelni, így jobban alkalmazkodik a különböző helyzetekhez és használati esetekhez.
• Természetes kölcsönhatás: Több modalitás integrálásával a multimodális mesterséges intelligencia természetesebb és intuitívabb módon léphet kapcsolatba a felhasználókkal, hasonlóan ahhoz, ahogyan az emberek kommunikálnak.
• Megnövelt pontosság: A különböző módozatokból származó bemenetek kombinálásával a multimodális AI javíthatja előrejelzéseinek és osztályozásainak pontosságát.

Íme egy összefoglaló táblázat, amely összehasonlítja a különböző AI modelleket:

AI modell	Adattípus	Alkalmazási területek
Szöveg alapú AI	szöveg	Természetes nyelvi feldolgozás, chatbotok, érzelemelemzés
Kép alapú AI	képek	Tárgyfelismerés, képosztályozás, arcfelismerés
Beszédalapú AI	Audio	Hangasszisztensek, beszédfelismerés, átírás
Multimodális AI	Szöveg, képek, hang, videó	Természetes kölcsönhatás, kontextuális megértés, jobb pontosság

Miért fontos a multimodális AI?

A multimodális AI azért fontos, mert képes megváltoztatni a technológiával és a gépekkel való interakciót. Azáltal, hogy több módozaton keresztül természetesebb és intuitívabb interakciókat tesz lehetővé, a multimodális mesterséges intelligencia zökkenőmentesebb és személyre szabottabb felhasználói élményt hozhat létre. Ez különösen előnyös lehet olyan területeken, mint például:

• Egészségügy: A multimodális mesterséges intelligencia segíthet az orvosok és a betegek hatékonyabb kommunikációjában, különösen azok számára, akik mozgáskorlátozottak vagy nem anyanyelvi beszélők.
• Oktatás: A multimodális mesterséges intelligencia javíthatja a tanulási eredményeket azáltal, hogy személyre szabottabb és interaktívabb oktatást biztosít, amely alkalmazkodik a tanuló egyéni igényeihez és tanulási stílusához.
• Szórakozás: A multimodális mesterséges intelligencia magával ragadóbb és magával ragadóbb élményeket tud teremteni a videojátékokban, filmekben és a média egyéb formáiban.

A multimodális AI előnyei

Íme a multimodális AI legfontosabb előnyei:

• Kontextuális megértés: A több módozatból származó bemenetek kombinálásával a multimodális mesterséges intelligencia teljesebben megértheti a helyzetet, beleértve az adatok mögött rejlő kontextust és jelentést.
• Természetes kölcsönhatás: Azáltal, hogy több módozaton keresztül természetesebb és intuitívabb interakciókat tesz lehetővé, a multimodális mesterséges intelligencia zökkenőmentesebb és személyre szabottabb felhasználói élményt hozhat létre.
• Megnövelt pontosság: Több adatforrás integrálásával a multimodális AI javíthatja előrejelzéseinek és osztályozásainak pontosságát.

---

Mesterséges intelligencia létrehozása 101

---

Lehetőség új üzleti modellek létrehozására

A multimodális mesterséges intelligencia új üzleti modellek és bevételi források létrehozására is képes. Íme néhány példa:

• Hangsegédek: A multimodális mesterséges intelligencia kifinomultabb és személyre szabottabb hangasszisztenseket tesz lehetővé, amelyek beszéd, szöveg és vizuális kijelzők segítségével léphetnek kapcsolatba a felhasználókkal.
• Intelligens otthonok: A multimodális mesterséges intelligencia intelligensebb és érzékenyebb otthonokat hozhat létre, amelyek képesek megérteni és alkalmazkodni a felhasználó preferenciáihoz és viselkedéséhez.
• Virtuális vásárlási asszisztensek: A multimodális mesterséges intelligencia hangos és vizuális interakciók révén segíthet az ügyfeleknek navigálni és személyre szabni vásárlási élményüket.

Az AI technológia jövője

Az AI-technológia jövője izgalmas, a kutatók új módokat keresnek fejlettebb és kifinomultabb AI-modellek létrehozására. Íme néhány kulcsfontosságú terület:

• Öntanuló AI: Az AI-kutatók célja olyan mesterséges intelligencia létrehozása, amely képes önmagában tanulni és fejlődni, emberi beavatkozás nélkül. Ez alkalmazkodóbb és rugalmasabb AI modellekhez vezethet, amelyek sokféle feladatot és helyzetet képesek kezelni.
• Multimodális AI: Amint arról korábban szó esett, a multimodális mesterséges intelligencia képes megváltoztatni a technológiával és gépekkel való interakciót. A mesterséges intelligencia szakértői kifinomultabb és sokoldalúbb multimodális AI-modellek létrehozásán dolgoznak, amelyek képesek megérteni és feldolgozni a többféle módból származó bemeneteket.
• Etika és kormányzás: Ahogy az AI egyre erősebb és mindenütt jelen van, elengedhetetlen annak biztosítása, hogy etikusan és felelősségteljesen használják fel. Az AI-kutatók olyan módszereket kutatnak, amelyekkel átláthatóbb és elszámoltathatóbb AI-rendszereket hozhatnak létre, amelyek összhangban vannak az emberi értékekkel és prioritásokkal.

Hogyan törekednek az AI-kutatók olyan mesterséges intelligencia létrehozására, amely képes önmagában tanulni?

Az AI-kutatók számos megközelítést vizsgálnak az önmagában tanulni képes AI létrehozására. A kutatás egyik ígéretes területe a megerősítéses tanulás, amely magában foglalja a mesterséges intelligencia modelljének megtanítását a környezettől kapott visszajelzések alapján döntéshozatalra és cselekvésre. Egy másik megközelítés az úgynevezett felügyelet nélküli tanulás, amely magában foglalja egy mesterséges intelligencia-modell betanítását strukturálatlan adatokon, és hagyja, hogy az önállóan találjon mintákat és kapcsolatokat. Ezen és más megközelítések kombinálásával az AI-kutatók azt remélik, hogy fejlettebb és autonóm mesterségesintelligencia-modelleket hozhatnak létre, amelyek idővel fejlődhetnek és alkalmazkodhatnak.

---

Mindent az autonóm intelligenciáról: átfogó áttekintés

---

A továbbfejlesztett AI-modellek lehetősége

A továbbfejlesztett AI-modellek képesek megváltoztatni életünket és munkánkat. Íme néhány lehetséges előny a továbbfejlesztett AI-modellekből:

• Megnövelt pontosság: Ahogy az AI-modellek egyre kifinomultabbak és fejlettebbek, javíthatják pontosságukat és csökkenthetik a hibákat olyan területeken, mint az orvosi diagnózis, a pénzügyi előrejelzés és a kockázatértékelés.
• Személyre szabottabb élmények: A fejlett AI-modellek az egyéni preferenciák és viselkedések megértésével személyre szabhatják a felhasználói élményt. Például egy zenei streaming szolgáltatás ajánlhat dalokat a felhasználó hallgatási előzményei és hangulata alapján.
• Unalmas feladatok automatizálása: A mesterséges intelligencia képes automatizálni az unalmas és ismétlődő feladatokat, így időt szabadít fel az emberek számára, hogy kreatívabb és magasabb szintű feladatokra összpontosítsanak.

GPT-4 és multimodális AI

Sok várakozás és találgatás után az OpenAI végre kiderült az AI nyelvi modellek lenyűgöző sorának legújabb kiegészítése. A GPT-4 névre keresztelt rendszer úttörő előrelépést ígér a multimodális mesterséges intelligencia terén, bár a bemeneti módok korlátozottabb skálájával, mint ahogy azt egyesek előre jelezték.

Bemutatjuk a GPT-4-et, egy nagyméretű multimodális modellt, amely a képességek és az összehangolás terén minden idők legjobb eredményeinket kínálja: https://t.co/TwLFssyALF pic.twitter.com/lYWwPjZbSg

- OpenAI (@OpenAI) Március 14, 2023

Az OpenAI szerint a modell szöveges és vizuális bemeneteket is képes feldolgozni, így olyan szöveges kimeneteket biztosít, amelyek kifinomult megértési szintet mutatnak. A több beviteli mód egyidejű értelmezésének és integrálásának képességével a GPT-4 jelentős mérföldkövet jelent az AI nyelvi modellek fejlesztésében, amelyek több éven át lendületet adtak, mielőtt az elmúlt hónapokban felkeltették volna a fősodor figyelmét.

Az OpenAI úttörő GPT-modellei az eredeti kutatási cikk 2018-as megjelenése óta megragadják a mesterséges intelligencia közösségének képzeletét. A GPT-2 2019-es és a GPT-3 2020-as bejelentését követően ezeket a modelleket hatalmas szöveges adathalmazokra képezték ki, elsősorban az internetről származik, amelyet aztán statisztikai minták szempontjából elemzünk. Ez az egyszerű, de rendkívül hatékony megközelítés lehetővé teszi, hogy a modellek írást generáljanak és összefoglaljanak, valamint számos szövegalapú feladatot, például fordítást és kódgenerálást hajtsanak végre.

A GPT-modellek esetleges visszaéléseivel kapcsolatos aggodalmak ellenére az OpenAI végül 3.5 végén elindította a GPT-2022-re épülő ChatGPT chatbotját, amely szélesebb közönség számára tette elérhetővé a technológiát. Ez a lépés izgalom és várakozás hullámát váltotta ki a technológiai iparban, és más jelentős szereplők, például a Microsoft és a Google gyorsan követték példájukat saját mesterséges intelligencia chatbotjaikkal, beleértve a Bing keresőmotor részét is. Ezeknek a chatbotoknak az elindítása demonstrálja a GPT-modellek növekvő jelentőségét az AI jövőjének alakításában, valamint azt, hogy képesek megváltoztatni kommunikációnkat és a technológiával való interakciót.

Amint az várható volt, a mesterséges intelligencia nyelvi modelljeinek növekvő hozzáférhetősége számos problémát és kihívást jelentett a különböző szektorok számára. Például az oktatási rendszer nehezen tudott megbirkózni az olyan szoftverek megjelenésével, amelyek képesek kiváló minőségű főiskolai dolgozatokat készíteni. Hasonlóképpen, az olyan online platformok, mint a Stack Overflow és a Clarkesworld, kénytelenek voltak leállítani a beküldéseket a mesterséges intelligencia által generált tartalom elsöprő beáramlása miatt. Még a mesterséges intelligencia íróeszközeinek korai alkalmazása is nehézségekbe ütközött az újságírásban.

E kihívások ellenére egyes szakértők azt állítják, hogy a negatív hatások valamivel kevésbé súlyosak, mint az eredetileg előre jelzett. Mint minden új technológia esetében, az AI nyelvi modellek bevezetése is alapos megfontolást és alkalmazkodást igényelt annak érdekében, hogy a technológia előnyeit maximalizálják, miközben minimálisra csökkentik a káros hatásokat.

Az OpenAI szerint a GPT-4 hat hónapos biztonsági képzésen ment keresztül, és a belső tesztek során „82 százalékkal kisebb valószínűséggel válaszolt a tiltott tartalomra vonatkozó kérésekre, és 40 százalékkal nagyobb valószínűséggel adott tényszerű válaszokat, mint a GPT-3.5. ”

Lényeg

Visszakanyarodva a kezdeti témánkhoz: Mi a multimodális AI? Alig hat hónappal ezelőtt a multimodális mesterséges intelligencia fogalma még nagyrészt az elméleti spekuláció és kutatás területére korlátozódott. A GPT-4 közelmúltbeli kiadásával azonban jelentős változásnak lehetünk tanúi e technológia fejlesztése és alkalmazása terén. A GPT-4 képességei, különösen a többféle módból származó bemenetek feldolgozására és integrálására irányuló képessége, a lehetőségek és lehetőségek egy teljesen új világát nyitotta meg az AI területén és azon túl is.

A multimodális AI-alkalmazások gyors terjeszkedését fogjuk látni az iparágak és szektorok széles körében. Az egészségügytől és az oktatástól a szórakoztatásig és a játékig az AI-modellek azon képessége, hogy megértsék és reagáljanak a többféle mód bemenetére, megváltoztatja a technológiával és a gépekkel való interakciót. Ez a technológia lehetővé teszi számunkra, hogy természetesebb és intuitívabb módon kommunikáljunk és működjünk együtt a gépekkel, ami jelentős hatással van a munka és a termelékenység jövőjére.

• SEO által támogatott tartalom és PR terjesztés. Erősödjön még ma.
• Platoblockchain. Web3 metaverzum intelligencia. Felerősített tudás. Hozzáférés itt.
• Forrás: https://dataconomy.com/2023/03/what-is-multimodal-ai-gpt-4/