Welkom bij GPT-4o: het nieuwe OpenAI-model

Op 13 mei kondigde OpenAI officieel de lancering aan van zijn nieuwe model voor kunstmatige intelligentie, GPT-4o. Er wordt nu al verwacht dat dit nieuwe model zijn voorganger, het GPT-4 model, zal overtreffen. In dit artikel vertellen we je waar dit nieuwe model uit bestaat, wat de functies zijn en hoe het zich onderscheidt van het vorige model. Lees verder om alles te weten te komen over GPT-4o ontwikkeld door OpenAI.

Samenvatting

1. GPT-4o introduceren

De belangrijkste eigenschap van GPT-4o in vergelijking met zijn voorgangers en rivalen is het realtime redeneren in audio, beeld en tekst. De GPT-4o is afgeleid van zijn naam en overtreft het GPT-4-model in prestaties, terwijl het de essentie van ‘Omni’ belichaamt, als symbool voor zijn allesomvattende aard. In essentie is GPT-4o een universeel model dat elke taak in verschillende modaliteiten aankan.

In tegenstelling tot zijn voorganger, GPT-4, voert het GPT-4o model alle processen uit met behulp van een enkel neuraal netwerk. Deze geïntegreerde aanpak stroomlijnt de operaties en verbetert de efficiëntie en samenhang bij het genereren van reacties op verschillende modaliteiten.

2. Inzicht in de vooruitgang van GPT-4o

Als je je verdiept in de fijne kneepjes van GPT-4o ontdek je een wereld van ongeëvenaarde kunstmatige intelligentie. Dit nieuwe OpenAI-model laat opmerkelijke verbeteringen zien in zijn tekst-, spraak- en zoekmogelijkheden. Het vermogen van het model om mensachtige tekst te interpreteren en te genereren betekent een grote sprong voorwaarts. Terwijl we door het steeds veranderende landschap van AI navigeren, staat GPT-4o als een baken van vooruitgang dat de toekomst van intelligente technologie vormgeeft.

Relevante output:

Door taken te consolideren binnen één neuraal netwerk, zorgt GPT-4o voor een naadloze coördinatie tussen audio, visuele en tekstuele input. Dit integratieve ontwerp optimaliseert niet alleen de verwerkingssnelheid, maar bevordert ook een meer holistisch begrip van complexe informatie, wat resulteert in meer genuanceerde en contextueel relevante output.

3. Wat kunnen we verwachten van GPT-4o?

Verbeterde prestaties:

• • Hogere nauwkeurigheid: Beter begrip van context en nuances, wat leidt tot nauwkeurigere en relevantere antwoorden.
  • Snellere verwerking: Optimalisaties die zorgen voor snellere reactietijden en efficiënter gebruik van rekenkracht.

Verbeterd contextueel begrip:

• • Behandeling van langere contexten: Het vermogen om context te behouden en te gebruiken bij langere gesprekken of grotere stukken tekst.
  • Beter begrip: Beter in staat om complexe onderwerpen te begrijpen, ingewikkelde argumenten te volgen en meer samenhangende en inzichtelijke uitleg te geven.

Geavanceerde mogelijkheden:

• • Multimodale integratie: Verbeterd vermogen om informatie uit meerdere bronnen te verwerken en te integreren, zoals tekst, afbeeldingen en mogelijk audio.
  • Code genereren en begrijpen: Verbeterde vaardigheid in het genereren, begrijpen en debuggen van code in verschillende programmeertalen.

Groter aanpassingsvermogen:

• • Personalisatie: De mogelijkheid om reacties aan te passen op basis van gebruikersinteracties en voorkeuren in de loop van de tijd.

Verbeteringen in gebruikersinteractie:

• • Vlot converseren: Een meer natuurlijke en boeiende dialoog, met een verbeterd vermogen om met verschillende gespreksstijlen en -tonen om te gaan.
  • Bewustzijn van emoties en sentimenten: Betere herkenning van en gepast reageren op emoties en gevoelens van gebruikers.

Domeinspecifieke kennis:

Gespecialiseerde expertise: Verbeterde prestaties in gespecialiseerde domeinen zoals geneeskunde, rechten, financiën en andere gebieden die diepgaande expertise vereisen.

Integratie en implementatie:

• • Naadloze integratie: Eenvoudigere integratie met bestaande tools, platforms en workflows.
  • Schaalbaarheid: Verbeterde schaalbaarheid voor inzet in verschillende omgevingen, van kleinschalige toepassingen tot grote bedrijfsoplossingen.

Deze mogelijke verbeteringen moeten GPT-4o veelzijdiger, betrouwbaarder en bruikbaarder maken voor een breder scala aan toepassingen en industrieën.

4. Belangrijkste kenmerken en mogelijkheden van GPT-4o

Het GPT-4o model van OpenAI gebruikt een andere aanpak dan zijn voorganger, de GPT-4, voor het verwerken van audio, beeld of tekst. Waar de GPT-4 meerdere neurale netwerken gebruikt en hun outputs combineert om te reageren op tekstuele input met audio output, voltooit het GPT-4o model het hele proces met één enkel neuraal netwerk. Als gevolg hiervan kan het GPT-4o model de toon van de input analyseren, meerdere sprekers detecteren, achtergrondruis begrijpen en beknoptere reacties genereren die emoties uitdrukken en lijken op menselijke spraak.

Prestaties van GPT-4o:

Op basis van de inzichten uit het OpenAI-artikel blinkt het GPT-4o model uit met een indrukwekkende score van 88,7% op de LLMU benchmarktest, waarmee het zijn uitzonderlijke taalbegrip laat zien. Ter vergelijking, het GPT-4 model behaalt een score van 86,6%, terwijl het Claude 3 Opus model op de voet volgt met een score van 86,8%.

1) Tekstevaluatie:

Bron: OpenAI

Bij de evaluatie van de uitdagende MATH-benchmarktest, die rekenkundige vaardigheden in grote taalmodellen evalueert, komt het GPT-4o model bovendien als koploper uit de bus, met een opmerkelijke score van 76,6%. Daarnaast toont het GPT-4o model bekwaamheid met scores van 53,6% op de GPQA test en een uitmuntende 90,2% op de HumanEval test.

2) Visie begrip Evaluatie:

Zoals OpenAI uitlegt in het eerder genoemde artikel, blinkt GPT-4o uit in het behalen van baanbrekende prestaties in benchmarks voor visuele perceptie. Alle visuele evaluaties zijn zero-shot, inclusief MMMU, MathVista en ChartQA als zero-shot CoT-beoordelingen.

3) Audio vertaalprestaties:

GPT-4o levert baanbrekende prestaties op het gebied van spraakvertaling en stelt een nieuwe norm. In strenge evaluaties uitgevoerd op de MLS benchmark overtreft GPT-4o de prestaties van Whisper-v3, een gevestigd model in het domein. Deze prestatie bevestigt GPT-4o als koploper in het leveren van nauwkeurige en efficiënte spraakvertaalmogelijkheden. Door gebruik te maken van zijn geavanceerde neurale netwerkarchitectuur en uitgebreide taalbegrip toont GPT-4o zijn bekwaamheid in het overbruggen van taalbarrières en het inluiden van een nieuw tijdperk van naadloze cross-linguale communicatie.

5. neuroflash’s beoordeling van GPT-4o

Ons rapport gaat in op de uitgebreide kwaliteitstests die zijn uitgevoerd op het GPT-4o model om de prestaties en nauwkeurigheid in meerdere facetten te beoordelen. Het primaire doel was om de capaciteiten van het model onder de loep te nemen en deze te vergelijken met GPT-4 Turbo, een voorganger die bekend staat om zijn hoogstaande vaardigheid in het AI-landschap.

1. Kwaliteit van gegenereerde teksten
– GPT-4o behaalde een algemene kwaliteitsscore van 77,6%, terwijl GPT-4-turbo 76,4% scoorde. Dit geeft aan dat GPT-4o iets beter presteert op het gebied van tekstkwaliteit.

2. Taalovereenkomst (Invoertaal = Uitvoertaal)
– GPT-4o scoorde een taalmatch van 98%, wat aangeeft dat het model de invoertaal meestal nauwkeurig weergeeft in de uitvoer. Het percentage voor GPT-4-turbo varieert van 86-95%, afhankelijk van de testomgeving.

3. Context- en merkstemherkenning
– Voor context- en merkherkenning en algemene tekstkwaliteit scoorde GPT-4o 74%, terwijl GPT-4-turbo 68% scoorde. Dit suggereert dat GPT-4o beter is in het herkennen van context en merkstem en het produceren van teksten van hoge kwaliteit.

Aanbevelingen:

De testresultaten tonen aan dat GPT-4o op verschillende belangrijke gebieden betere prestaties levert dan GPT-4-turbo. Vooral in tekstkwaliteit en taalovereenstemming presteert GPT-4o beter. Dit geeft aan dat GPT-4o een beter model is voor het genereren van contextueel geschikte teksten van hoge kwaliteit. Bovendien kost GPT-4o precies de helft van GPT-4-Turbo en het is veel sneller!

Conclusie:

Op basis van de superieure prestaties van GPT-4o in de uitgevoerde tests wordt aanbevolen dit model te verkiezen voor toepassingen die een hoge tekstkwaliteit en precieze taalmatching vereisen. Verdere tests en kwaliteitscontroles moeten worden uitgevoerd om de prestaties van het model voortdurend te controleren en te waarborgen.