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GPT-4
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Modelli di Linguaggio Ampio (23)

GPT-4

Aumentare l'uso del deep learning con GPT-4.

Informazioni sullo strumento

GPT-4 è uno strumento all'avanguardia che migliora il modo in cui gli utenti interagiscono sia con il testo che con le immagini, rendendolo incredibilmente utile per una serie di compiti.

OpenAI ha fatto un grande passo avanti con lo sviluppo di GPT-4, seguendo la sua versione precedente, GPT-3.5. Questa nuova versione non è solo un aggiornamento; è un modello multimodale di grandi dimensioni in grado di comprendere sia il testo che le immagini. Ciò significa che può ricevere input sotto forma di immagini e contenuti scritti, e poi fornire risposte testuali ponderate. È progettato per funzionare a un livello simile a quello umano in molti standard professionali e accademici.

Ciò che distingue davvero GPT-4 è la sua affidabilità e creatività. Può gestire richieste più complicate rispetto al suo predecessore, in particolare quando i compiti diventano più intricati. Con le sue potenti capacità, gli utenti possono dargli qualsiasi compito testuale o visivo, e lui elaborerà quelle informazioni per generare output testuali significativi. Questo è particolarmente utile per coloro che cercano di ottenere approfondimenti o supporto che mescola parole e immagini.

Gli input di immagini sono un aspetto significativo della funzionalità di GPT-4, consentendogli di lavorare con vari documenti che potrebbero includere testo, foto, diagrammi o screenshot. Sebbene dimostri capacità simili con input solo testuali, l'accesso alle funzionalità di input di immagini è ancora in fase di sviluppo e non è ancora disponibile al pubblico.

Per ora, gli utenti possono accedere alle funzionalità testuali di GPT-4 tramite ChatGPT e la sua API, mentre i miglioramenti per gli input di immagini sono in arrivo. I miglioramenti trovati in GPT-4 non solo evidenziano la sua maggiore affidabilità e inventiva rispetto alle versioni precedenti, ma mostrano anche la sua versatilità in diversi settori come il supporto clienti, le vendite, la moderazione dei contenuti e persino la programmazione.

Pro e contro

Pro

  • Risultati più forti nei test professionali
  • Prestazioni superiori nei test accademici
  • Utilizzato nel supporto e nelle vendite
  • Esperienza personalizzabile per gli utenti API
  • Gestisce compiti complessi in modo più efficace
  • Alte prestazioni in varie lingue
  • Fornisce output testuali
  • Supporta lingue a bassa risorsa
  • Maggiore segnalazione di sicurezza durante l'addestramento
  • Minore possibilità di inventare cose
  • Lavora con documenti che hanno testo e foto
  • Può comprendere affermazioni contraddittorie
  • Ottime prestazioni nei test tradizionali di apprendimento automatico
  • Fa meglio dei grandi modelli di linguaggio
  • Utile nella programmazione
  • Gestisce bene gli screenshot
  • Migliore controllo sull'accuratezza
  • Caratteristiche di sicurezza molto migliorate
  • Eccellente nel test TruthfulQA
  • Più affidabile
  • Gestisce istruzioni dettagliate
  • Funziona con molte idee e credenze
  • Affinamento attraverso l'apprendimento revisionato da umani
  • Opzioni di input migliorate per testo e immagini
  • Ampiamente utilizzato nella moderazione dei contenuti
  • Tecniche avanzate a livello di modello per un migliore controllo del comportamento
  • Accetta input di immagini e testo
  • Può essere guidato per corrispondere a ciò che l'utente desidera
  • Può elaborare diagrammi
  • Funziona bene con grandi set di dati
  • Migliore strategia di allineamento
  • Crescita prevedibile dell'addestramento
  • Disponibile tramite ChatGPT e API
  • Fa meglio dei modelli di punta
  • Meno risposta a contenuti vietati

Contro

  • Input immagine non aperto al pubblico
  • Fa errori nel ragionamento
  • Previsioni spesso sbagliate con sicurezza
  • Meno abile degli esseri umani
  • Dati limitati al 2021
  • Può creare informazioni false
  • Non completamente affidabile ancora
  • Non impara dall'esperienza passata
  • Potrebbe causare problemi di sicurezza
  • Il codice di output può avere bug