Bonjour les gens, je m'appelle Luga, aujourd'hui nous parlerons des technologies liées au domaine écologique de l'intelligence artificielle (IA) - modèle GPT-4o.
Le 13 mai 2024, OpenAI a lancé de manière innovante son modèle le plus avancé et le plus avant-gardiste, GPT-4o, ce qui marque une avancée majeure dans le domaine des chatbots d'intelligence artificielle et des modèles de langage à grande échelle. Annonciateur d'une nouvelle ère de capacités d'intelligence artificielle, GPT-4o bénéficie d'améliorations significatives de performances qui surpassent son prédécesseur, GPT-4, en termes de vitesse et de polyvalence.
Cette avancée révolutionnaire résout les problèmes de latence qui affligeaient souvent son prédécesseur, garantissant une expérience utilisateur transparente et réactive.
Le 13 mai 2024, OpenAI a publié son dernier et le plus avancé modèle d'intelligence artificielle GPT-4o, où le « o » signifie « omni », ce qui signifie « tout » ou "universel". Ce modèle est une nouvelle génération de modèle de grand langage basé sur GPT-4 Turbo. Par rapport aux modèles précédents, GPT-4o s'est considérablement amélioré en termes de vitesse de sortie, de qualité de réponse et de langues prises en charge, et a apporté des innovations révolutionnaires dans le format de traitement des données d'entrée.
L'innovation la plus remarquable du modèle GPT-4o+ est qu'il abandonne la pratique du modèle précédent consistant à utiliser des réseaux de neurones indépendants pour traiter différents types de données d'entrée, et utilise à la place un seul réseau de neurones unifié pour traiter toutes les entrées. Cette conception innovante confère au GPT-4o+ des capacités de fusion multimodale sans précédent. La fusion multimodale fait référence à l'intégration de différents types de données d'entrée (telles que des images, du texte, de l'audio, etc.) pour le traitement afin d'obtenir des résultats plus complets et plus précis. Les modèles précédents nécessitaient de concevoir différentes structures de réseau lors du traitement de données multimodales, ce qui consommait beaucoup de ressources informatiques et de temps. En utilisant un réseau neuronal unifié, GPT-4o+ permet une connexion transparente de différents types de données d'entrée, améliorant considérablement l'efficacité du traitement. Les modèles de langage traditionnels ne peuvent généralement gérer que la saisie de texte brut et ne peuvent pas gérer des données non textuelles telles que la parole et les images. Cependant, GPT-4o est inhabituel dans le sens où il peut simultanément détecter et analyser des signaux non textuels tels que le bruit de fond, plusieurs sources sonores et les couleurs émotionnelles dans la saisie vocale, et fusionner ces informations multimodales dans le processus de compréhension et de génération sémantique pour produire une sortie plus riche et plus contextuelle.
En plus du traitement des entrées multimodales, GPT-4o+ démontre également d'excellentes capacités de sortie lors de la génération de sorties multilingues. Non seulement il produit des expressions de meilleure qualité, plus grammaticalement correctes et plus concises dans les langues courantes telles que l'anglais, mais GPT-4o+ peut également maintenir le même niveau de sortie dans des scénarios de langues autres que l'anglais. Cela garantit que les utilisateurs de l’anglais et d’autres langues peuvent profiter des capacités supérieures de génération de langage naturel de GPT-4o+.
En général, le plus grand point fort de GPT-4o+ est qu'il dépasse les limites d'une modalité unique et permet d'atteindre une compréhension globale et des capacités de génération multimodales. Grâce à une architecture de réseau neuronal innovante et à un mécanisme de formation, GPT-4o+ peut non seulement obtenir des informations provenant de plusieurs canaux sensoriels, mais également les intégrer lors de la génération pour produire une réponse plus contextuelle et plus personnalisée.
Performances GPT-4o et GPT-4 Turbo ?
1. Vitesse d'inférence
Comparaison de latence Turbo GPT-4o et GPT-4
2 Débit
Malgré cela, le GPT-4o n'est toujours pas le modèle le plus rapide. En prenant comme exemple Llama hébergé sur Groq, il peut générer 280 jetons par seconde, dépassant de loin GPT-4o. Cependant, les avantages de GPT-4o vont au-delà de la vitesse. Ses fonctionnalités avancées et ses capacités de raisonnement le distinguent des applications d’IA en temps réel. L'architecture de modèle unique et l'algorithme d'optimisation de GPT-4o améliorent non seulement l'efficacité informatique, mais réduisent également considérablement le temps de réponse, ce qui lui confère des avantages uniques en matière d'expérience interactive.
Comparaison des débits GPT-4o et GPT-4 Turbo
De manière générale, lorsque GPT-4o et GPT-4 Turbo gèrent différents types de tâches, en raison de l'architecture et du mode La différence Les capacités de fusion entraînent des différences de performances significatives. Ici, nous analysons principalement les différences entre les deux à partir de trois types de tâches représentatifs : l'extraction de données, la classification et le raisonnement.
Dans les tâches d'extraction de données textuelles, GPT-4 Turbo s'appuie sur ses puissantes capacités de compréhension du langage naturel pour obtenir de bonnes performances. Mais face à des scènes contenant des données non structurées telles que des images et des tableaux, ses capacités deviennent quelque peu limitées.
En revanche, GPT-4o peut intégrer de manière transparente des données de différentes modalités, qu'il s'agisse de texte structuré ou de données non structurées telles que des images et des PDF, il peut identifier et extraire efficacement les informations requises. Cet avantage rend GPT-4o plus compétitif lors du traitement de données mixtes complexes.
Ici, nous prenons comme exemple le scénario contractuel d'une certaine entreprise. L'ensemble de données comprend le contrat-cadre de service (MSA) entre l'entreprise et le client. La longueur des contrats varie, certains ne dépassant pas 5 pages et d’autres dépassant 50 pages.
Dans cette évaluation, nous extrairons un total de 12 champs, tels que le titre du contrat, le nom du client, le nom du fournisseur, les détails de la clause de résiliation, s'il y a un cas de force majeure, etc. Grâce à une collecte de données réelles sur 10 contrats, 12 indicateurs d'évaluation personnalisés ont été mis en place. Ces métriques sont utilisées pour comparer nos données réelles à la sortie LLM pour chaque paramètre du JSON généré par le modèle. Par la suite, nous avons testé GPT-4 Turbo et GPT-4o, et voici les résultats de notre rapport d'évaluation :
Résultats d'évaluation pour les 12 indicateurs correspondant à chaque invite
Dans les résultats de comparaison ci-dessus, nous pouvons conclure que parmi ces 12 champs, GPT-4o est plus performant que GPT-4 Turbo sur 6 champs, a les mêmes résultats sur 5 champs et est légèrement moins performant sur 1 champ.
D'un point de vue absolu, GPT-4 et GPT-4o n'identifient correctement que 60 à 80 % des données dans la plupart des champs. Les deux modèles ont réalisé des performances médiocres dans des tâches d’extraction de données complexes qui nécessitent une grande précision. De meilleurs résultats peuvent être obtenus en utilisant des techniques d'invite avancées telles que des invites de tir ou des invites de réflexion en chaîne.
De plus, GPT-4o est 50 à 80 % plus rapide que GPT-4 Turbo en TTFT (temps jusqu'au premier jeton), ce qui donne à GPT-4o un avantage en comparaison directe. La conclusion finale est que GPT-4o surpasse GPT-4 Turbo en raison de sa qualité supérieure et de sa latence plus faible.
Les tâches de classification nécessitent souvent d'extraire des caractéristiques d'informations multimodales telles que du texte et des images, puis d'effectuer une compréhension et un jugement au niveau sémantique. À ce stade, étant donné que GPT-4 Turbo est limité au traitement d’une seule modalité de texte, ses capacités de classification sont relativement limitées.
GPT-4o peut fusionner des informations multimodales pour former une représentation sémantique plus complète, montrant ainsi d'excellentes capacités de classification dans la classification de texte, la classification d'images, l'analyse des sentiments et d'autres domaines, en particulier dans certaines tâches multimodales difficiles dans la classification dynamique. scénario.
Dans nos conseils, nous fournissons des instructions claires sur le moment où les tickets clients sont clôturés et ajoutons plusieurs exemples pour aider à résoudre les cas les plus difficiles.
En exécutant l'évaluation pour vérifier si la sortie du modèle correspond aux données de vérité terrain pour 100 cas de test étiquetés, voici les résultats pertinents :
Référence d'évaluation de l'analyse de classification
GPT-4o a sans aucun doute démontré un avantage sexuel écrasant. Grâce à une série de tests et de comparaisons sur diverses tâches complexes, nous pouvons constater que le GPT-4o dépasse de loin les autres modèles concurrents en termes de précision globale, ce qui en fait le premier choix dans de nombreux domaines d'application.
Cependant, tout en nous tournant vers GPT-4o comme solution générale, nous devons également garder à l'esprit que le choix du meilleur modèle d'IA n'est pas un processus décisionnel du jour au lendemain. Après tout, les performances des modèles d’IA dépendent souvent de scénarios d’application spécifiques et de préférences de compromis pour différents indicateurs tels que la précision, le rappel et l’efficacité du temps.
Le raisonnement est une capacité cognitive de haut niveau des systèmes d'intelligence artificielle, qui nécessite que le modèle déduise des conclusions raisonnables à partir de conditions préalables données. Ceci est crucial pour des tâches telles que le raisonnement logique et le raisonnement par questions et réponses.
GPT-4 Turbo a bien fonctionné dans les tâches de raisonnement textuel, mais ses capacités sont limitées face à des situations nécessitant une fusion d'informations multimodales.
GPT-4o n'a pas cette limitation. Il peut intégrer librement des informations sémantiques provenant de multiples modalités telles que le texte, les images et la parole, et mener un raisonnement logique, un raisonnement causal et un raisonnement inductif plus complexes sur cette base, donnant ainsi au système d'intelligence artificielle des capacités de raisonnement et de jugement plus « humanisées ». .
Toujours sur la base du scénario ci-dessus, jetons un coup d'œil à la comparaison entre les deux au niveau de l'inférence. La référence spécifique est la suivante :
Référence d'évaluation pour 16 tâches d'inférence
Selon l'exemple de test de. le modèle GPT-4o, nous pouvons observer qu'il fonctionne de mieux en mieux dans les tâches d'inférence suivantes, comme suit :
Bien que GPT-4o s'améliore dans certaines tâches de raisonnement, il reste confronté à des défis dans des tâches telles que la manipulation de mots, la reconnaissance de formes, le raisonnement analogique et le raisonnement spatial. Des améliorations et optimisations futures pourraient améliorer encore les performances du modèle dans ces domaines.
Pour résumer, GPT-4o basé sur une limite de débit allant jusqu'à 10 millions de jetons par minute est 5 fois supérieur à celui de GPT-4. Cet indicateur de performance passionnant accélérera sans aucun doute la vulgarisation de l'intelligence artificielle dans de nombreux scénarios de calcul intensif, en particulier dans des domaines tels que l'analyse vidéo en temps réel et l'interaction vocale intelligente. La capacité de réponse à haute concurrence du GPT-4o présentera des avantages inégalés.
L'innovation la plus brillante de GPT-4o est sans aucun doute sa conception révolutionnaire qui intègre de manière transparente le texte, l'image, la voix et d'autres entrées et sorties multimodales. En intégrant et en traitant directement les données de chaque modalité via un réseau neuronal unique, GPT-4o résout fondamentalement l'expérience fragmentée du basculement entre les modèles précédents, ouvrant la voie à la création d'applications d'IA unifiées.
Après avoir réalisé la fusion modale, GPT-4o aura des perspectives sans précédent dans les scénarios d'application. Qu'il s'agisse de combiner la technologie de vision par ordinateur pour créer des outils d'analyse d'images intelligents, de s'intégrer de manière transparente aux cadres de reconnaissance vocale pour créer des assistants virtuels multimodaux, ou de générer des publicités graphiques haute fidélité basées sur la double modalité texte et image, tout ne peut être réalisé qu'en intégrant des sous-modèles indépendants Les tâches accomplies, pilotées par la grande intelligence de GPT-4o, disposeront d'une nouvelle solution unifiée et efficace.
Référence :
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!
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