Spore utviklingen av en revolusjonerende idé: GPT-4 og multimodal AI

Hva er multimodal AI? Det er et spørsmål vi hører ofte i disse dager, er det ikke? Enten det er i lunsjpauser, i chattegrupper på kontoret eller mens de chatter med venner om kvelden, ser det ut til at alle er fulle av snakk om GPT-4.

Den nylige utgivelsen av GPT-4 har utløst en mengde spenning og spekulasjoner i AI-fellesskapet og utover. Som det siste tilskuddet til OpenAIs imponerende linje med AI-språkmodeller, har GPT-4 en rekke avanserte funksjoner, spesielt innen multimodal AI.

Med evnen til å behandle og integrere input fra flere modaliteter, som tekst, bilder og lyder, representerer GPT-4 et betydelig gjennombrudd innen AI og har skapt betydelig interesse og oppmerksomhet fra både forskere, utviklere og entusiaster.

Siden GPT-4 ble utgitt, har alle diskutert om mulighetene som tilbys av multimodal AI. La oss kaste lys over dette emnet ved å gå tilbake til 6 måneder tidligere først.

6 måneder tidligere: Diskuterer multimodal AI

I et podcast-intervju med tittelen "AI for den neste æra,” OpenAIs administrerende direktør Sam Altman delte sin innsikt om de kommende fremskrittene innen AI-teknologi. Et av høydepunktene i samtalen var Altmans avsløring av at en multimodal modell er i horisonten.

Begrepet "multimodal" refererer til en AIs evne til å fungere i flere moduser, inkludert tekst, bilder og lyder.

OpenAIs interaksjoner med mennesker var begrenset til tekstinndata, det være seg gjennom Dall-E eller ChatGPT. Imidlertid vil en multimodal AI være i stand til å samhandle gjennom tale, slik at den kan lytte til kommandoer, gi informasjon og til og med utføre oppgaver. Med utgivelsen av GPT-4 kan dette endre seg for godt.

Jeg tror vi får multimodale modeller om ikke så mye lenger, og det vil åpne opp for nye ting. Jeg synes folk gjør fantastisk arbeid med agenter som kan bruke datamaskiner til å gjøre ting for deg, bruke programmer og denne ideen om et språkgrensesnitt der du sier et naturlig språk – hva du vil ha i denne typen dialog frem og tilbake. Du kan iterere og avgrense det, og datamaskinen gjør det bare for deg. Du ser noe av dette med DALL-E og CoPilot på veldig tidlige måter.

-Altman

Selv om Altman ikke eksplisitt bekreftet at GPT-4 ville være multimodal på den tiden, antydet han at slik teknologi er i horisonten og vil ankomme i nær fremtid. Et spennende aspekt ved hans visjon for multimodal AI er potensialet til å skape nye forretningsmodeller som foreløpig ikke er gjennomførbare.

Altman trakk en parallell til den mobile plattformen, som skapte utallige muligheter for nye satsinger og arbeidsplasser. På samme måte kan en multimodal AI-plattform låse opp en rekke innovative muligheter og transformere måten vi lever og jobber på. Det er et spennende prospekt som understreker den transformative kraften til AI og dens evne til å omforme verden vår på måter vi bare kan forestille oss.

…Jeg tror dette kommer til å bli en enorm trend, og veldig store virksomheter vil bygges med dette som grensesnitt, og mer generelt [tror jeg] at disse veldig kraftige modellene vil være en av de genuine nye teknologiske plattformene vi har 't egentlig hatt siden mobil. Og det er alltid en eksplosjon av nye selskaper rett etterpå, så det blir kult. Jeg tror vi vil få ekte multimodale modeller til å fungere. Og så ikke bare tekst og bilder, men alle modaliteter du har i én modell er i stand til å enkelt flytte mellom ting.

-Altman

En virkelig selvlærende AI

Et område som får relativt lite oppmerksomhet innen AI-forskning, er søken etter å skape en selvlærende AI. Mens nåværende modeller er i stand til spontan forståelse, eller "fremvekst", der nye evner oppstår fra økte treningsdata, vil en virkelig selvlærende AI representere et stort sprang fremover.

OpenAIs Altman snakket om en AI som kan lære og oppgradere sine evner på egen hånd, i stedet for å være avhengig av størrelsen på treningsdataene. Denne typen AI vil overskride det tradisjonelle programvareversjonsparadigmet, der selskaper slipper inkrementelle oppdateringer, i stedet vokser og forbedrer seg autonomt.

Selv om Altman ikke antydet at GPT-4 vil ha denne evnen, antydet han at det er noe OpenAI jobber mot og er helt innenfor mulighetenes område. Ideen om en selvlærende AI er en spennende en som kan ha vidtrekkende implikasjoner for fremtiden til AI og vår verden.

---

Visual ChatGPT bringer AI-bildegenerering til den populære chatboten

---

Tilbake til nåtiden: GPT-4 er utgitt

Den mye etterlengtede utgivelsen av GPT-4 er nå tilgjengelig for noen Plus-abonnenter, med en ny multimodal språkmodell som aksepterer tekst, tale, bilder og video som input og gir tekstbaserte svar.

OpenAI har utpekt GPT-4 som en betydelig milepæl i sin innsats for å skalere opp dyp læring, og bemerker at selv om den kanskje ikke utkonkurrerer mennesker i mange scenarier i den virkelige verden, leverer den ytelse på menneskelig nivå på ulike profesjonelle og akademiske benchmarks.

Populariteten til ChatGPT, som bruker GPT-3 AI-teknologi for å generere menneskelignende svar på søk basert på data samlet inn fra internett, har økt siden debuten 30. november.

Lanseringen av ChatGPT, en chatbot for samtale, har utløst et AI-våpenkappløp mellom Microsoft og Google, som begge tar sikte på å integrere innholdsskapende generative AI-teknologier i deres internettsøk og kontorproduktivitetsprodukter. Utgivelsen av GPT-4 og den pågående konkurransen blant teknologigiganter fremhever den økende betydningen av AI og dets potensiale til å transformere måten vi samhandler med teknologi på.

For bedre å forstå emnet, inviterer vi deg til å fordype deg i en dypere og mer teknisk diskusjon om multimodal AI.

Hva er multimodal AI?

Multimodal AI er en type kunstig intelligens som har evnen til å behandle og forstå input fra forskjellige moduser eller modaliteter, inkludert tekst, tale, bilder og videoer. Dette betyr at den kan gjenkjenne og tolke ulike former for data, ikke bare én type, noe som gjør den mer allsidig og tilpasningsdyktig til ulike situasjoner. I hovedsak kan multimodal AI "se", "høre" og "forstå" som et menneske, slik at den kan samhandle med verden på en mer naturlig og intuitiv måte.

Anvendelser av multimodal AI

Mulighetene til multimodal AI er enorme og vidtfavnende. Her er noen eksempler på hva multimodal AI kan gjøre:

• Talegjenkjenning: Multimodal AI kan forstå og transkribere talespråk, slik at den kan samhandle med brukere gjennom talekommandoer og naturlig språkbehandling.
• Bilde- og videogjenkjenning: Multimodal AI kan analysere og tolke visuelle data, som bilder og videoer, for å identifisere objekter, mennesker og aktiviteter.
• Tekstanalyse: Multimodal AI kan behandle og forstå skrevet tekst, inkludert naturlig språkbehandling, sentimentanalyse og språkoversettelse.
• Multimodal integrasjon: Multimodal AI kan kombinere input fra ulike modaliteter for å danne en mer fullstendig forståelse av en situasjon. For eksempel kan den bruke både visuelle og lydsignaler for å gjenkjenne en persons følelser.

Hvordan fungerer multimodal AI?

Multimodale nevrale nettverk er typisk sammensatt av flere unimodale nevrale nettverk, med en audiovisuell modell som et eksempel på to slike nettverk - ett for visuelle data og ett for lyddata. Disse individuelle nettverkene behandler sine respektive innganger separat, i en prosess kjent som koding.

Når unimodal koding er fullført, må den utpakkede informasjonen fra hver modell kombineres. Ulike fusjonsteknikker har blitt foreslått for dette formålet, alt fra grunnleggende sammenkobling til bruk av oppmerksomhetsmekanismer. Multimodal datafusjon er en kritisk faktor for å oppnå suksess i disse modellene.

Etter fusjon involverer det siste stadiet et "beslutnings"-nettverk som aksepterer den kodede og smeltede informasjonen og er trent på den spesifikke oppgaven.

I hovedsak består multimodale arkitekturer av tre essensielle komponenter - unimodale kodere for hver inngangsmodalitet, et fusjonsnettverk som kombinerer funksjonene til de forskjellige modalitetene, og en klassifiserer som lager spådommer basert på de smeltede dataene.

Sammenligning med nåværende AI-modeller

Sammenlignet med tradisjonelle AI-modeller som bare kan håndtere én type data om gangen, har multimodal AI flere fordeler, inkludert:

• allsidighet: Multimodal AI kan håndtere flere typer data, noe som gjør den mer tilpasningsdyktig til ulike situasjoner og brukstilfeller.
• Naturlig interaksjon: Ved å integrere flere modaliteter kan multimodal AI samhandle med brukere på en mer naturlig og intuitiv måte, lik hvordan mennesker kommuniserer.
• Forbedret nøyaktighet: Ved å kombinere input fra ulike modaliteter, kan multimodal AI forbedre nøyaktigheten av sine spådommer og klassifiseringer.

Her er en sammendragstabell som sammenligner forskjellige AI-modeller:

AI modell	Data-type	applikasjoner
Tekstbasert AI	tekst	Naturlig språkbehandling, chatbots, sentimentanalyse
Bildebasert AI	Bilder	Objektgjenkjenning, bildeklassifisering, ansiktsgjenkjenning
Talebasert AI	lyd	Stemmeassistenter, talegjenkjenning, transkripsjon
Multimodal AI	Tekst, bilder, lyd, video	Naturlig interaksjon, kontekstuell forståelse, forbedret nøyaktighet

Hvorfor er multimodal AI viktig?

Multimodal AI er viktig fordi den har potensial til å transformere hvordan vi samhandler med teknologi og maskiner. Ved å muliggjøre mer naturlige og intuitive interaksjoner gjennom flere modaliteter, kan multimodal AI skape mer sømløse og personlige brukeropplevelser. Dette kan være spesielt gunstig på områder som:

• Helsevesen: Multimodal AI kan hjelpe leger og pasienter med å kommunisere mer effektivt, spesielt for de som har begrenset mobilitet eller ikke har et språk som morsmål.
• Utdanning: Multimodal AI kan forbedre læringsutbytte ved å tilby mer personlig og interaktiv instruksjon som tilpasser seg en elevs individuelle behov og læringsstil.
• Underholdning: Multimodal AI kan skape mer oppslukende og engasjerende opplevelser i videospill, filmer og andre former for medier.

Fordeler med multimodal AI

Her er noen av de viktigste fordelene med multimodal AI:

• Kontekstuell forståelse: Ved å kombinere input fra flere modaliteter, kan multimodal AI få en mer fullstendig forståelse av en situasjon, inkludert konteksten og meningen bak dataene.
• Naturlig interaksjon: Ved å muliggjøre mer naturlige og intuitive interaksjoner gjennom flere modaliteter, kan multimodal AI skape mer sømløse og personlige brukeropplevelser.
• Forbedret nøyaktighet: Ved å integrere flere datakilder kan multimodal AI forbedre nøyaktigheten til spådommer og klassifiseringer.

---

Opprette en kunstig intelligens 101

---

Potensial for å skape nye forretningsmodeller

Multimodal AI har også potensial til å skape nye forretningsmodeller og inntektsstrømmer. Her er noen eksempler:

• Stemmeassistenter: Multimodal AI kan aktivere mer sofistikerte og personlig tilpassede stemmeassistenter som kan samhandle med brukere gjennom tale, tekst og visuelle skjermer.
• Smarte hjem: Multimodal AI kan skape mer intelligente og responsive hjem som kan forstå og tilpasse seg en brukers preferanser og atferd.
• Virtuelle handleassistenter: Multimodal AI kan hjelpe kunder med å navigere og tilpasse handleopplevelsen gjennom stemme og visuelle interaksjoner.

Fremtiden for AI-teknologi

Fremtiden til AI-teknologi er spennende, med forskere som utforsker nye måter å lage mer avanserte og sofistikerte AI-modeller på. Her er noen viktige fokusområder:

• Selvlærende AI: AI-forskere har som mål å lage AI som kan lære og forbedre seg på egen hånd, uten behov for menneskelig innblanding. Dette kan føre til mer tilpasningsdyktige og spenstige AI-modeller som kan håndtere et bredt spekter av oppgaver og situasjoner.
• Multimodal AI: Som diskutert tidligere, har multimodal AI potensialet til å transformere hvordan vi samhandler med teknologi og maskiner. AI-eksperter jobber med å lage mer sofistikerte og allsidige multimodale AI-modeller som kan forstå og behandle input fra flere modaliteter.
• Etikk og styring: Etter hvert som AI blir kraftigere og allestedsnærværende, er det viktig å sikre at det brukes etisk og ansvarlig. AI-forskere utforsker måter å skape mer transparente og ansvarlige AI-systemer som er på linje med menneskelige verdier og prioriteringer.

Hvordan AI-forskere har som mål å lage AI som kan lære av seg selv?

AI-forskere utforsker flere tilnærminger til å lage AI som kan lære av seg selv. Et lovende forskningsområde kalles forsterkende læring, som innebærer å lære en AI-modell for å ta beslutninger og iverksette handlinger basert på tilbakemeldinger fra omgivelsene. En annen tilnærming kalles unsupervised learning, som innebærer å trene en AI-modell på ustrukturerte data og la den finne mønstre og relasjoner på egen hånd. Ved å kombinere disse og andre tilnærminger håper AI-forskere å skape mer avanserte og autonome AI-modeller som kan forbedres og tilpasses over tid.

---

Alt om autonom intelligens: En omfattende oversikt

---

Potensial for forbedrede AI-modeller

Forbedrede AI-modeller har potensial til å transformere hvordan vi lever og jobber. Her er noen potensielle fordeler med forbedrede AI-modeller:

• Forbedret nøyaktighet: Etter hvert som AI-modeller blir mer sofistikerte og avanserte, kan de forbedre nøyaktigheten og redusere feil på områder som medisinsk diagnose, økonomisk prognose og risikovurdering.
• Mer personlig tilpassede opplevelser: Avanserte AI-modeller kan tilpasse brukeropplevelser ved å forstå individuelle preferanser og atferd. En musikkstrømmetjeneste kan for eksempel anbefale sanger basert på en brukers lyttehistorikk og humør.
• Automatisering av kjedelige oppgaver: AI kan automatisere kjedelige og repeterende oppgaver, og frigjøre tid for mennesker til å fokusere på mer kreative oppgaver på høyt nivå.

GPT-4 og multimodal AI

Etter mye forventning og spekulasjoner, OpenAI har endelig avslørt det siste tilskuddet til sin imponerende linje med AI-språkmodeller. Kalt GPT-4, systemet lover å levere banebrytende fremskritt innen multimodal AI, om enn med et mer begrenset utvalg av input-modaliteter enn noen hadde spådd.

Vi kunngjør GPT-4, en stor multimodal modell, med våre beste resultater noensinne når det gjelder muligheter og justering: https://t.co/TwLFssyALF pic.twitter.com/lYWwPjZbSg

- OpenAI (@OpenAI) Mars 14, 2023

I følge OpenAI kan modellen behandle både tekstlige og visuelle input, og gir tekstbaserte utdata som demonstrerer et sofistikert nivå av forståelse. Med sin evne til å tolke og integrere flere inputmoduser samtidig, markerer GPT-4 en betydelig milepæl i utviklingen av AI-språkmodeller som har bygget momentum i flere år før de har fanget mainstream oppmerksomhet de siste månedene.

OpenAIs banebrytende GPT-modeller har fanget fantasien til AI-fellesskapet siden publiseringen av den originale forskningsoppgaven i 2018. Etter kunngjøringen av GPT-2 i 2019 og GPT-3 i 2020, har disse modellene blitt trent på store datasett med tekst, primært hentet fra internett, som deretter analyseres for statistiske mønstre. Denne enkle, men svært effektive tilnærmingen gjør det mulig for modellene å generere og oppsummere skriving, samt utføre en rekke tekstbaserte oppgaver som oversettelse og kodegenerering.

Til tross for bekymringer over potensielt misbruk av GPT-modeller, lanserte OpenAI endelig sin ChatGPT chatbot basert på GPT-3.5 sent i 2022, noe som gjorde teknologien tilgjengelig for et bredere publikum. Dette trekket utløste en bølge av spenning og forventning i teknologibransjen, med andre store aktører som Microsoft og Google som raskt fulgte etter med sine egne AI-chatbots, inkludert Bing som en del av Bing-søkemotoren. Lanseringen av disse chatbotene demonstrerer den økende betydningen av GPT-modeller for å forme fremtiden til AI, og deres potensial til å transformere måten vi kommuniserer og samhandler med teknologi.

Som forventet har den økende tilgjengeligheten til AI-språkmodeller gitt en rekke problemer og utfordringer for ulike sektorer. For eksempel har utdanningssystemet slitt med å takle fremveksten av programvare som er i stand til å generere høykvalitets essays. På samme måte har nettplattformer som Stack Overflow og Clarkesworld blitt tvunget til å stoppe innsendinger på grunn av en overveldende tilstrømning av AI-generert innhold. Selv tidlige anvendelser av AI-skriveverktøy i journalistikk har støtt på vanskeligheter.

Til tross for disse utfordringene, hevder noen eksperter at de negative konsekvensene har vært noe mindre alvorlige enn først antatt. Som med all ny teknologi, har introduksjonen av AI-språkmodeller krevd nøye vurdering og tilpasning for å sikre at fordelene med teknologien maksimeres samtidig som eventuelle negative effekter minimeres.

I følge OpenAI hadde GPT-4 gått gjennom seks måneders sikkerhetsopplæring, og at det i interne tester var "82 prosent mindre sannsynlighet for å svare på forespørsler om ikke-tillatt innhold og 40 prosent mer sannsynlig å produsere faktasvar enn GPT-3.5. ”

Bunnlinjen

Går tilbake til vårt første emne: Hva er multimodal AI? For bare seks måneder siden var konseptet med multimodal AI fortsatt i stor grad begrenset til teoretisk spekulasjon og forskning. Men med den nylige utgivelsen av GPT-4, er vi nå vitne til et stort skifte i utviklingen og bruken av denne teknologien. Mulighetene til GPT-4, spesielt i dens evne til å behandle og integrere input fra flere modaliteter, har åpnet opp en helt ny verden av muligheter og muligheter for AI-feltet og utover.

Vi vil se en rask utvidelse av multimodale AI-applikasjoner på tvers av et bredt spekter av bransjer og sektorer. Fra helsevesen og utdanning til underholdning og spill, evnen til AI-modeller til å forstå og svare på input fra flere modaliteter forandrer hvordan vi samhandler med teknologi og maskiner. Denne teknologien gjør oss i stand til å kommunisere og samarbeide med maskiner på en mer naturlig og intuitiv måte, med betydelige implikasjoner for fremtiden for arbeid og produktivitet.

• SEO-drevet innhold og PR-distribusjon. Bli forsterket i dag.
• Platoblokkkjede. Web3 Metaverse Intelligence. Kunnskap forsterket. Tilgang her.
• kilde: https://dataconomy.com/2023/03/what-is-multimodal-ai-gpt-4/