Название базовой системы (платформы): | Искусственный интеллект (ИИ, Artificial intelligence, AI) |
Разработчики: | OpenAI |
Дата премьеры системы: | март 2023 г. |
Отрасли: | Интернет-сервисы |
Технологии: | Средства разработки приложений |
Содержание[Свернуть] |
История
2024: Представлена нейросеть Pixtral Large c поисковиком, которая мощнее GPT-4
В середине ноября 2024 года французский стартап Mistral представил нейросеть Pixtral Large, способную конкурировать с GPT-4. Нейросеть на основе бесплатного чат-бота Le Chat способна генерировать изображения, проводить веб-поиск и служить интерактивным «холстом». Подробнее здесь.
2023
Запуск GPT-4 Turbo
6 ноября 2023 года компания OpenAI анонсировала GPT-4 Turbo — более мощную, функциональную и дешевую версию своей большой языковой модели (LLM) GPT-4. Эта «супернейросеть» получила обновленную базу знаний, которая содержит информацию о самых разных событиях в мировом масштабе вплоть до апреля 2023-го.
GPT-4 Turbo доступна в двух версиях: одна предназначена исключительно для анализа текста, а вторая понимает контекст как текста, так и изображений. Стоимость использования новой LLM составляет $0,01 за 1000 входных токенов (приблизительно 750 слов). При этом токены представляют собой фрагменты необработанного текста: например, слово «fantastic» будет разделено на «fan», «tas» и «tic», то есть, на три токена. Цена на выходные токены — те, которые GPT-4 Turbo генерирует на основе входных данных, — установлена на уровне $0,03 за 1000. В случае обработки изображений стоимость зависит от их размера. Так, по данным OpenAI, передача изображения размером 1080×1080 пикселей в GPT-4 Turbo будет стоить $0,00765.
![]() | Мы оптимизировали производительность, поэтому можем установить на GPT-4 Turbo цены в три раза ниже для входных токенов и в два раза ниже для выходных токенов по сравнению с GPT-4, — заявляет OpenAI. | ![]() |
GPT-4 Turbo имеет расширенное контекстное окно — 128 тыс. токенов, что в четыре раза больше, чем у GPT-4. Это самое большое контекстное окно среди всех коммерчески доступных LLM. Объем в 128 тыс. токенов соответствуют примерно 100 тыс. слов или 300 страницам, что эквивалентно приблизительно содержимому книги «Путешествия Гулливера» Джонатана Свифта. Новая языковая модель по сравнению с GPT-4 лучше справляется с задачами, требующими тщательного следования инструкциям, таким как генерация определенных форматов — например, «всегда отвечать в XML».[1]
Разработана ИИ-система на GPT-4, которая быстро обучает роботов выполнять задачи лучше людей
20 октября 2023 года исследовательское подразделение Nvidia Research сообщило о разработке системы Eureka на основе искусственного интеллекта, предназначенной для обучения роботов сложным навыкам. В результате, машины получают возможность выполнять некоторые действия даже лучше людей. Подробнее здесь.
GPT-4 обманул защиту на основе ИИ: модель заменяет оружие на яблоки
Учёный из Google продемонстрировал, как модель GPT-4 обходит защиту других моделей машинного обучения, что подчёркивает значимость чат-ботов в качестве ассистентов исследователей. Об этом стало известно 1 августа 2023 года.
Для этого исследователь попросил GPT-4 разработать метод атаки и объяснить, как она работает.Российский рынок цифровизации телекома: ключевые тренды и ИТ-поставщики. Обзор TAdviser
AI-Guardian был разработан Гонгом Чжу, Шэнгчжи Чжаном и Кай Чэном и представлен в 2023 году . AI-Guardian был разработан для обнаружения модифицированных изображений, которые обманывают классификатор, и GPT-4 был задействован в обходе этого обнаружения.
Например, добавление дополнительных графических элементов к знаку «СТОП» может сбить с толку беспилотные автомобили. Это один из примеров злонамеренной модификации изображения, которое сканируется искусственным интеллектом в автомобиле.
В работе Карлини приводится код Python, предложенный GPT-4 для обхода мер защиты AI-Guardian от атак. GPT-4 сгенерировал сценарии и объяснения по настройке изображений для обмана классификатора. Так, классификатор может подумать, что фотография человека с оружием – это фотография человека с яблоком. Атаки снижают устойчивость AI-Guardian с заявленных 98% до 8%. Авторы AI-Guardian признали, что разработанный метод обхода успешно обманывает защиту AI-Guardian.
Для обхода защиты AI-Guardian было необходимо идентифицировать маску, используемую AI-Guardian для обнаружения враждебных примеров, показывая модели множество изображений, отличающихся только одним пикселем. Эта методика «грубой силы», описанная Карлини и GPT-4, в конечном итоге позволяет идентифицировать функцию активации обхода, чтобы затем можно было создать изображения для её обхода.
Карлини ожидает дальнейшего развития больших языковых моделей (Large Language Model, LLM).
![]() | Как калькулятор изменил роль математиков, существенно упростив выполнение механических расчетов, так и сегодняшние LLM-модели упрощают решение задач программирования, позволяя ученым тратить больше времени на разработку интересных исследовательских вопросов, - заключил Карлини[2]. | ![]() |
Российская онлайн-школа Skyeng внедрила технологию GPT-4 в обучение
Онлайн-школа английского языка Skyeng запустила виртуального собеседника «Кешу» на основе чат-бота GPT-4. Об этом в компании рассказали в середине марта 2023 года. Подробнее здесь.
Создание продукта
14 марта 2023 года компания OpenAI, разработчик чат-бота ChatGPT, представила новую версию своей языковой модели на основе искусственного интеллекта, получившую обозначение GPT-4.
Сообщается, что GPT-4 — это крупная мультимодальная модель, обученная на огромном количестве данных, которые были не только взяты из открытых источников в интернете, но и лицензированы разработчиком. Это правильные и неправильные решения математических задач, рассуждения различного характера, противоречивые и последовательные утверждения и многое другое. Для тренировки нейросети применялась облачная инфраструктура Microsoft Azure. По заявлениям OpenAI, во многих реальных сценариях GPT-4 демонстрирует «производительность на уровне человека».
Новая модель может принимать в качестве входных данных не только текст, но и изображения. В ряде задач, например, при обработке документов с текстом и фотографиями, диаграммами или снимками экрана, GPT-4 демонстрирует те же возможности, что и при вводе только текста. Сейчас функции обработки изображений проходят тестирование, а поэтому недоступны широкой публике.
Как отмечает OpenAI, в непринуждённой беседе разница между GPT-3.5 и GPT-4 может быть едва заметной. Ключевые различия проявляются, когда сложность задачи достигает определённого порога — модель GPT-4 более надёжна, креативна и способна обрабатывать гораздо более тонкие инструкции, нежели GPT-3.5.
Вместе с тем, говорят разработчики, новой модели присущи те же недостатки, что и предыдущим версиям. В частности, GPT-4 может «галлюцинировать» (выдумывать факты) и допускать ошибки в рассуждениях. Иногда нейросеть может совершать простые логические ошибки и принимать очевидные ложные утверждения от пользователя. Поэтому, как отмечает OpenAI, следует проявлять большую осторожность при использовании выходных данных языковой модели, особенно в задачах «с высокими ставками».[3]
Заказчик ![]() | Интегратор ![]() | Год ![]() | Проект ![]() |
---|---|---|---|
- Медицинский центр Лангон при Университете Нью-Йорка (NYU Langone) | Microsoft | --- | ![]() |
Подрядчики-лидеры по количеству проектов
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Данные не найдены
Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Данные не найдены
Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)