Niedawne uruchomienie GPT-4 przez OpenAI prawdopodobnie otworzy drog? do opracowania silniejszych systemów sztucznej inteligencji, przyspieszaj?c ewolucj? w kierunku sztucznej inteligencji ogólnej (AGI).
„GPT-4 to du?y skok w stosunku do swojego poprzednika, GPT-3.5, poniewa? jego zaawansowany silnik mo?e rozwi?zywa? z?o?one problemy wymagaj?ce wielu kroków i zapocz?tkowa? multimodalno??, w której mo?e oferowa? wyj?cia tekstowe oparte na na wej?ciach obrazu. Mo?liwo?ci multimodalne mo?na postrzega? jako kamie? milowy post?pu w kierunku AGI z istniej?cych systemów sztucznej w?skiej inteligencji (ANI).”
Kiran Raj, kierownik dzia?u Disruptive Tech w GlobalData
„GPT-4 mo?na uzna? za cz??? rodziny du?ych modeli j?zykowych (LLM) o wyra?nie wy?szej „ogólnej inteligencji” ni? poprzednie modele AI. Oprócz multimodalno?ci, GPT-4 mo?e przyczyni? si? do udoskonalenia modeli sztucznej inteligencji w zakresie wykonywania zada? akademickich i zawodowych z bieg?o?ci? zbli?on? do poziomu cz?owieka”.
Saurabh Daga, Associate Project Manager of Disruptive Tech w GlobalData
OpenAI chwali si?, ?e GPT-4 osi?gn?? co najmniej 80 percentyl w symulacji z?o?onych testów akademickich, takich jak Uniform Bar Exam, Scholastic Assessment Test (SAT) i Graduate Record Examination (GRE), przewy?szaj?c GPT-3.5 i podobne modele.
Jednak OpenAI nie jest jedynym graczem w tym szybko ewoluuj?cym krajobrazie. Pathways Language Model-E (PaLM-E) Google i Kosmos-1 Microsoftu wydaj? si? by? pot??nymi multimodalnymi modelami AI zdolnymi do syntezy tekstu i obrazu.
„Pojawienie si? GPT-4 wywo?a?o szum wokó? AGI. Okaza?o si?, ?e ma ona mo?liwo?ci wykraczaj?ce poza t?umaczenie j?zykowe i obejmuje z?o?one zadania zwi?zane z kodowaniem, syntez? obrazu i prawem. Chocia? jest to zaawansowana wersja, model ma ograniczenia, które szufladkuj? go do sfery sztucznej inteligencji o ograniczonej pami?ci. Model GPT-4 nadal nie mo?e analizowa? wideo ani audio i ma mo?liwo?ci arytmetyczne ni?sze ni? kalkulator. Niemniej jednak, podobnie jak w przypadku wielu innych technologii, prawdopodobne jest, ?e kolejne iteracje mog? by? bardziej zaawansowane i zawiera? mniej b??dów, co ostatecznie doprowadzi do powstania systemów AGI”.
Saurabh Daga, Associate Project Manager of Disruptive Tech w GlobalData
