Vision GPT-4 : De quoi est-elle capable et pourquoi est-elle importante ?

C’est là qu’intervient GPT-4 Vision (GPT-4V), une avancée révolutionnaire d’OpenAI qui combine la puissance de l’apprentissage profond et de la vision par ordinateur.

Ce modèle va au-delà de la compréhension du texte et s’intéresse au contenu visuel. Alors que le GPT-3 excellait dans la compréhension des textes, le GPT-4 Vision fait un bond monumental en intégrant des éléments visuels dans son répertoire.

Dans ce blog, nous explorerons le monde captivant de la vision GPT-4, en examinant ses applications potentielles, la technologie sous-jacente et les considérations éthiques associées à ce puissant développement de l’IA.

Qu’est-ce que le GPT-4 Vision (GPT-4V) ?

GPT-4 Vision, souvent appelé GPT-4V, représente une avancée significative dans le domaine de l’intelligence artificielle. Il s’agit d’intégrer des modalités supplémentaires, telles que des images, dans de grands modèles linguistiques (LLM). Cette innovation ouvre de nouveaux horizons à l’intelligence artificielle, car les MAIT multimodaux ont le potentiel d’étendre les capacités des systèmes basés sur le langage, d’introduire de nouvelles interfaces et de résoudre un plus large éventail de tâches, offrant en fin de compte des expériences uniques aux utilisateurs. Il s’appuie sur les succès de GPT-3, un modèle réputé pour sa compréhension du langage naturel. Le GPT-4 Vision conserve non seulement cette compréhension du texte, mais étend également ses capacités de traitement et de génération de contenu visuel.

Ce modèle d’IA multimodale possède la capacité unique de comprendre les informations textuelles et visuelles. Voici un aperçu de son immense potentiel :

Réponse aux questions visuelles (VQA)

Le GPT-4V peut répondre à des questions sur des images, par exemple : “Quel est ce chien ?” ou “Que se passe-t-il sur cette image ?”.

Classification des images

Il peut identifier des objets et des scènes dans les images, en distinguant les voitures, les chats, les plages, etc.

Légende des images

Le GPT-4V peut générer des descriptions d’images, en créant des phrases telles que “Un chat noir assis sur un canapé rouge” ou “Un groupe de personnes jouant au volley-ball sur la plage”.

Traduction d’images

Le modèle peut traduire d’une langue à l’autre le texte contenu dans les images.

Création littéraire

La GPT-4V ne se limite pas à comprendre et à générer du texte ; elle peut également créer divers formats de contenu créatif, notamment des poèmes, des codes, des scripts, des pièces musicales, des courriels et des lettres, et incorporer des images de manière transparente.


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Comment accéder à GPT-4 Vision ?

L’accès à GPT-4 Vision se fait principalement par le biais d’API fournies par OpenAI. Ces API permettent aux développeurs d’intégrer le modèle dans leurs applications et d’en exploiter les capacités pour diverses tâches. OpenAI propose différents niveaux de prix et plans d’utilisation pour GPT-4 Vision, ce qui le rend accessible à de nombreux utilisateurs. La disponibilité de GPT-4 Vision par le biais d’API la rend polyvalente et adaptable à divers cas d’utilisation.

Combien coûte GPT-4 Vision ?

Le prix de GPT-4 Vision peut varier en fonction de l’utilisation, du volume et des API ou services spécifiques que vous choisissez. OpenAI fournit généralement des informations tarifaires détaillées sur son site web officiel ou sur son portail de développeurs. Les utilisateurs peuvent explorer les niveaux de prix, les limites d’utilisation et les options d’abonnement pour déterminer le plan le plus approprié.

Quelle est la différence entre GPT-3 et GPT-4 Vision ?

Le GPT-4 Vision représente une avancée significative par rapport au GPT-3, principalement en ce qui concerne sa capacité à comprendre et à générer du contenu visuel. Alors que le GPT-3 se concentrait sur la compréhension et la génération de textes, le GPT-4 Vision intègre de manière transparente le texte et les images dans ses capacités. Voici les principales différences entre les deux modèles :

Capacité multimodale

GPT-4 Vision peut traiter et comprendre simultanément du texte et des images, ce qui en fait une véritable IA multimodale. Le GPT-3, en revanche, se concentre principalement sur le texte.

Compréhension visuelle

GPT-4 Vision peut analyser et interpréter des images, en fournissant des descriptions détaillées et des réponses à des questions sur le contenu visuel. Le GPT-3 n’a pas cette capacité, car il opère principalement dans le domaine du texte.

Génération de contenu

Alors que le GPT-3 est capable de générer des contenus textuels, le GPT-4 Vision passe à la vitesse supérieure en incorporant des images dans des contenus créatifs, qu’il s’agisse de poèmes, de codes, de scripts ou de compositions musicales.

Traduction basée sur l’image

GPT-4 Vision peut traduire le texte d’une image d’une langue à l’autre, une tâche qui dépasse les capacités de GPT-3.

Quelle est la technologie utilisée par GPT-4 Vision ?

Pour apprécier pleinement les capacités de GPT-4 Vision, il est important de comprendre la technologie qui sous-tend sa fonctionnalité. À la base, GPT-4 Vision s’appuie sur des techniques d’apprentissage profond, en particulier des réseaux neuronaux.

Le modèle comprend plusieurs couches de nœuds interconnectés, imitant la structure du cerveau humain, ce qui lui permet de traiter et de comprendre efficacement de vastes ensembles de données. Les principaux composants technologiques de GPT-4 Vision sont les suivants :

1. Architecture du transformateur

Comme ses prédécesseurs, GPT-4 Vision utilise l’architecture du transformateur, qui excelle dans le traitement des données séquentielles. Cette architecture est idéale pour le traitement des informations textuelles et visuelles et constitue une base solide pour les capacités du modèle.

2. Apprentissage multimodal

La caractéristique principale de GPT-4 Vision est sa capacité d’apprentissage multimodal. Cela signifie que le modèle peut traiter simultanément du texte et des images, ce qui lui permet de générer des descriptions textuelles d’images, de répondre à des questions sur le contenu visuel et même de générer des images sur la base de descriptions textuelles. La fusion de ces modalités est la clé de la polyvalence de GPT-4 Vision.

3. Pré-entraînement et mise au point

Le GPT-4 Vision est soumis à un processus de formation en deux phases. Dans la phase de préformation, il apprend à comprendre et à générer du texte et des images en analysant de vastes ensembles de données. Par la suite, il subit un réglage fin, un processus de formation spécifique au domaine qui affine ses capacités pour les applications.


Voici LLaVA :


Le nouveau concurrent du GPT-4 Vision

Conclusion

GPT-4 Vision est un nouvel outil puissant qui a le potentiel de révolutionner un large éventail d’industries et d’applications.

Au fur et à mesure de son développement, il est probable qu’il devienne encore plus puissant et polyvalent, ouvrant de nouveaux horizons aux applications basées sur l’IA. Néanmoins, le développement et le déploiement responsables de GPT-4 Vision, tout en équilibrant l’innovation et les considérations éthiques, sont primordiaux pour garantir que cet outil puissant profite à la société.

Alors que nous entrons à grands pas dans l’ère de l’IA, il est impératif d’adapter nos pratiques et nos réglementations afin d’exploiter tout le potentiel de la vision GPT-4 pour l’amélioration de l’humanité.


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Foire aux questions (FAQ)

1. Qu’est-ce que la vision GPT et comment fonctionne-t-elle pour la reconnaissance d’images ?

GPT Vision est une technologie d’intelligence artificielle qui analyse automatiquement les images pour identifier des objets, du texte, des personnes, etc. Les utilisateurs n’ont qu’à télécharger une image, et GPT Vision peut fournir des descriptions du contenu de l’image, permettant ainsi la conversion de l’image en texte.

2. Quelles sont les capacités d’OCR de GPT Vision et quels types de texte peuvent être reconnus ?

GPT Vision dispose d’une technologie OCR (Reconnaissance Optique de Caractères) à la pointe de l’industrie qui permet de reconnaître avec précision le texte dans les images, y compris le texte manuscrit. Il peut convertir des textes imprimés et manuscrits en textes électroniques avec une grande précision, ce qui le rend utile dans divers scénarios.

 

3. GPT Vision peut-il analyser des tableaux et des graphiques complexes ?

Oui, GPT Vision peut analyser des diagrammes et des graphiques complexes, ce qui le rend utile pour des tâches telles que l’extraction d’informations à partir de visualisations de données.

4. Le GPT-4V prend-il en charge la reconnaissance interlinguistique pour le contenu des images ?

Oui, le GPT-4V prend en charge la reconnaissance multilingue, y compris les principales langues internationales telles que le chinois, l’anglais, le japonais, etc. Il peut reconnaître avec précision le contenu des images dans différentes langues et les convertir en descriptions textuelles correspondantes.

5. Dans quels scénarios d’application les capacités de reconnaissance d’images du GPT-4V peuvent-elles être utilisées ?

Les capacités de reconnaissance d’images du GPT-4V ont de nombreuses applications, notamment le commerce électronique, la numérisation de documents, les services d’accessibilité, l’apprentissage des langues, etc. Il peut aider les particuliers et les entreprises à traiter des tâches à forte intensité d’images afin d’améliorer l’efficacité de leur travail.

6. Quels types d’images le GPT-4V peut-il analyser ?

Le GPT-4V peut analyser différents types d’images, y compris des photos, des dessins, des diagrammes et des graphiques, à condition que l’image soit suffisamment claire pour être interprétée.

7. Le GPT-4V peut-il reconnaître du texte dans des documents manuscrits ?

Oui, le GPT-4V peut reconnaître du texte dans des documents manuscrits avec une grande précision, grâce à sa technologie OCR avancée.

8. Le GPT-4V permet-il la reconnaissance de textes en plusieurs langues ?

Oui, le GPT-4V prend en charge la reconnaissance multilingue et peut reconnaître du texte dans plusieurs langues, ce qui le rend adapté à un large éventail d’utilisateurs.

9. Quelle est la précision du GPT-4V en matière de reconnaissance d’images ?

La précision de la reconnaissance d’images par le GPT-4V varie en fonction de la complexité et de la qualité de l’image. Il a tendance à être très précis pour les images plus simples comme les produits ou les logos et s’améliore continuellement avec l’entraînement.

10. Y a-t-il des limites d’utilisation pour le GPT-4V ?

– Les limites d’utilisation de GPT-4V dépendent du plan d’abonnement de l’utilisateur. Les utilisateurs gratuits peuvent avoir un nombre limité d’invites par mois, tandis que les plans payants peuvent offrir des limites plus élevées ou aucune limite. En outre, des filtres de contenu sont en place pour prévenir les cas d’utilisation préjudiciable.

Trivia (ou pas ?!)

 

Author

Oriol Zertuche

Oriol Zertuche is the CEO of CODESM and Cody AI. As an engineering student from the University of Texas-Pan American, Oriol leveraged his expertise in technology and web development to establish renowned marketing firm CODESM. He later developed Cody AI, a smart AI assistant trained to support businesses and their team members. Oriol believes in delivering practical business solutions through innovative technology.

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