Czym jest multimodalna sztuczna inteligencja? Często słyszymy to pytanie w dzisiejszych czasach, prawda? To pytanie jest często zadawane w dzisiejszych czasach, prawda? GPT-4 wydaje się być gorącym tematem rozmów, czy to podczas wirtualnych spotkań, forów internetowych, czy nawet w mediach społecznościowych. Wydaje się, że ludzie z różnych środowisk chętnie rozmawiają o możliwościach i potencjale GPT-4.
Społeczność AI i nie tylko jest pełna emocji i spekulacji po wydaniu GPT-4, najnowszego dodatku do cenionej gamy modeli językowych OpenAI. Oferując szeroki wachlarz zaawansowanych możliwości, szczególnie w dziedzinie multimodalnej sztucznej inteligencji, GPT-4 wzbudza duże zainteresowanie zarówno naukowców, programistów, jak i entuzjastów.
Dzięki możliwości przetwarzania i asymilacji danych wejściowych z różnych modalności, w tym tekstu, obrazów i dźwięków, GPT-4 stanowi przełom w dziedzinie sztucznej inteligencji. Od czasu jego wydania wielu badało możliwości multimodalnej sztucznej inteligencji, a temat ten pozostaje przedmiotem gorących dyskusji i dyskusji.
Aby lepiej zrozumieć znaczenie tego tematu, cofnijmy się o sześć miesięcy.
Multimodalna sztuczna inteligencja była w centrum dyskusji
Podczas wywiadu podcastowego zatytułowanego „AI for the Next Era”, dyrektor generalny OpenAI, Sam Altman, przedstawił cenne spostrzeżenia na temat nadchodzących postępów w technologii AI. Jednym z wyróżniających się momentów dyskusji było odkrycie Altmana, że na horyzoncie pojawił się model multimodalny.
Termin „multimodalny” odnosi się do zdolności sztucznej inteligencji do działania w wielu trybach, w tym w tekście, obrazach i dźwiękach. Do tej pory interakcje OpenAI z ludźmi ograniczały się do wprowadzania tekstu, czy to za pośrednictwem Dall-E, czy ChatGPT. Jednak wraz z pojawieniem się multimodalnej sztucznej inteligencji potencjał interakcji za pomocą mowy może zrewolucjonizować sposób, w jaki komunikujemy się z systemami sztucznej inteligencji.
Ta nowa zdolność może umożliwić sztucznej inteligencji słuchanie poleceń, dostarczanie informacji, a nawet wykonywanie zadań, znacznie rozszerzając jej funkcjonalność i czyniąc ją bardziej dostępną dla szerszego grona użytkowników. Wraz z wydaniem GPT-4 może to oznaczać znaczącą zmianę w krajobrazie sztucznej inteligencji.
Myślę, że niedługo otrzymamy modele multimodalne, a to otworzy nowe możliwości. Myślę, że ludzie wykonują niesamowitą pracę z agentami, którzy mogą używać komputerów do robienia rzeczy za ciebie, używać programów i idei interfejsu językowego, w którym mówisz w języku naturalnym – co chcesz w tego rodzaju dialogu tam iz powrotem. Możesz go iterować i udoskonalać, a komputer robi to za Ciebie. Niektóre z nich można zaobserwować w przypadku DALL-E i CoPilot na bardzo wczesnym etapie.
-Altmana
Chociaż Altman nie potwierdził wprost, że GPT-4 będzie multimodalną sztuczną inteligencją, zasugerował, że taka technologia jest na horyzoncie i będzie dostępna w najbliższej przyszłości. Intrygującym aspektem jego wizji multimodalnej sztucznej inteligencji jest jej potencjał do tworzenia nowych modeli biznesowych, które są obecnie niewykonalne.
Nawiązując do platformy mobilnej, która otworzyła niezliczone możliwości dla nowych przedsięwzięć i miejsc pracy, Altman zasugerował, że multimodalna platforma AI może odblokować wiele innowacyjnych możliwości i zmienić sposób, w jaki żyjemy i pracujemy. Ta ekscytująca perspektywa podkreśla transformacyjną moc sztucznej inteligencji i jej zdolność do przekształcania naszego świata w sposób, który możemy sobie tylko wyobrazić.
Wraz z wypuszczeniem GPT-4 potencjał takich innowacyjnych możliwości wydaje się bliższy niż kiedykolwiek wcześniej, a konsekwencje jego wypuszczenia można było odczuwać przez wiele lat.
…Myślę, że będzie to masowy trend, a bardzo duże firmy będą budowane z tym interfejsem, a bardziej ogólnie [I think] że te bardzo potężne modele będą jedną z autentycznie nowych platform technologicznych, których tak naprawdę nie mieliśmy od czasu urządzeń przenośnych. A zaraz po tym zawsze następuje eksplozja nowych firm, więc to będzie fajne. Myślę, że uda nam się uruchomić prawdziwie multimodalne modele. I tak nie tylko tekst i obrazy, ale każda modalność, którą masz w jednym modelu, może łatwo płynnie przechodzić między rzeczami.
-Altmana
Czy samoucząca się sztuczna inteligencja jest możliwa?
Chociaż dziedzina badań nad sztuczną inteligencją poczyniła znaczne postępy w ostatnich latach, jednym z obszarów, któremu poświęcono stosunkowo niewiele uwagi, jest rozwój samouczącej się sztucznej inteligencji. Obecne modele są zdolne do „wyłaniania się”, gdzie nowe umiejętności powstają w wyniku zwiększonej ilości danych treningowych, ale prawdziwie samoucząca się sztuczna inteligencja stanowiłaby duży krok naprzód.
Altman z OpenAI mówił o sztucznej inteligencji, która może samodzielnie uczyć się i ulepszać swoje umiejętności, bez polegania na wielkości swoich danych szkoleniowych. Tego rodzaju sztuczna inteligencja wykraczałaby poza tradycyjny paradygmat wersji oprogramowania, w ramach którego firmy udostępniają przyrostowe aktualizacje, a zamiast tego rozwijałaby się i ulepszała w sposób autonomiczny.
Chociaż Altman nie potwierdził, że GPT-4 będzie posiadał taką możliwość, zasugerował, że OpenAI pracuje nad tym i że jest to całkowicie możliwe. Pomysł samouczącej się sztucznej inteligencji jest intrygujący i może mieć dalekosiężne implikacje dla przyszłości sztucznej inteligencji i naszego świata.
Jeśli się powiedzie, rozwój ten może zapoczątkować nową erę sztucznej inteligencji, w której maszyny są w stanie nie tylko przetwarzać ogromne ilości danych, ale także samodzielnie uczyć się i doskonalić własne umiejętności. Taki przełom może zrewolucjonizować wiele dziedzin, od medycyny po finanse i transport, i zmienić sposób, w jaki żyjemy i pracujemy w sposób, który trudno sobie wyobrazić.
GPT-4 już tu zostanie
Wyczekiwana wersja GPT-4 jest już dostępna dla wybranych abonentów sieci Plus i oferuje najnowocześniejszy multimodalny model językowy, który akceptuje szereg danych wejściowych, w tym tekst, mowę, obrazy i wideo, oraz zapewnia odpowiedzi tekstowe.
OpenAI umieściło GPT-4 jako kamień milowy w swoich wysiłkach na rzecz skalowania głębokiego uczenia się i chociaż może nie przewyższyć wydajności człowieka w wielu rzeczywistych scenariuszach, wykazało wydajność na poziomie człowieka w wielu profesjonalnych i akademickich testach porównawczych.
Popularność ChatGPT, konwersacyjnego chatbota, który wykorzystuje technologię sztucznej inteligencji GPT-3 do generowania ludzkich odpowiedzi na zapytania w oparciu o dane zebrane z Internetu, gwałtownie wzrosła od czasu jego uruchomienia 30 listopada.
Uruchomienie ChatGPT wywołało wyścig zbrojeń AI między gigantami technologicznymi Microsoftem i Google, z których oba walczą o zintegrowanie generatywnych technologii AI do tworzenia treści z ich wyszukiwarkami internetowymi i produktami biurowymi.
Wydanie GPT-4 i trwająca rywalizacja między tytanami technologii podkreśla rosnące znaczenie sztucznej inteligencji i jej potencjał do zrewolucjonizowania sposobu, w jaki wchodzimy w interakcje z technologią.
Tych, którzy szukają bardziej technicznej i dogłębnej eksploracji multimodalnej sztucznej inteligencji, zapraszamy do głębszego zgłębienia tematu i dowiedzenia się więcej o tym przełomowym odkryciu w dziedzinie sztucznej inteligencji.
Czym jest multimodalna sztuczna inteligencja?
Multimodalna sztuczna inteligencja to wysoce wszechstronny rodzaj sztucznej inteligencji, który może przetwarzać i rozumieć szereg danych wejściowych z różnych trybów lub modalności, takich jak tekst, mowa, obrazy i filmy. Ta zaawansowana funkcja umożliwia rozpoznawanie i interpretację różnych form danych, dzięki czemu jest bardziej elastyczna i dostosowana do różnych kontekstów.
Zasadniczo multimodalna sztuczna inteligencja może „widzieć”, „słyszeć” i „rozumieć” jak człowiek, ułatwiając bardziej naturalną i intuicyjną interakcję z otaczającym ją światem. Ta przełomowa technologia stanowi znaczący krok naprzód w dziedzinie sztucznej inteligencji i może zmienić wiele branż i dziedzin, od opieki zdrowotnej po edukację i transport.
Multimodalne aplikacje AI
Multimodalna sztuczna inteligencja posiada szeroki wachlarz możliwości obejmujących wiele branż i dziedzin. Oto kilka przykładów tego, co może osiągnąć ta przełomowa technologia:
- Rozpoznawanie mowy: Multimodalna sztuczna inteligencja może rozumieć i transkrybować język mówiony, ułatwiając interakcje z użytkownikami poprzez przetwarzanie języka naturalnego i polecenia głosowe.
- Rozpoznawanie obrazu i wideo: Multimodalna sztuczna inteligencja może analizować i interpretować dane wizualne, takie jak obrazy i filmy, w celu identyfikacji obiektów, ludzi i działań.
- Analiza tekstu: Multimodalna sztuczna inteligencja może przetwarzać i rozumieć tekst pisany, w tym przetwarzanie języka naturalnego, analizę sentymentu i tłumaczenie na język.
- Integracja multimodalna: Multimodalna sztuczna inteligencja może integrować dane wejściowe z różnych modalności, aby uzyskać pełniejsze zrozumienie sytuacji. Na przykład może wykorzystywać wskazówki wizualne i dźwiękowe do rozpoznawania emocji danej osoby.
To tylko kilka przykładów ogromnego potencjału multimodalnej sztucznej inteligencji, która obiecuje zrewolucjonizować sposób interakcji z technologią i poruszania się po świecie. Możliwości są nieograniczone i możemy spodziewać się znaczących postępów i przełomów w tej dziedzinie w nadchodzących latach.
Jak działa multimodalna sztuczna inteligencja?
Multimodalne sieci neuronowe zazwyczaj składają się z kilku jednomodalnych sieci neuronowych, które specjalizują się w różnych modalnościach wejściowych, takich jak dane audio, wizualne lub tekstowe. Przykładem takiej sieci jest model audiowizualny, który obejmuje dwie oddzielne sieci – jedną dla danych wizualnych, a drugą dla danych audio. Te pojedyncze sieci niezależnie przetwarzają swoje dane wejściowe w procesie znanym jako kodowanie.
Po zakończeniu kodowania unimodalnego należy połączyć informacje wyodrębnione z każdego modelu. W tym celu dostępne są różne techniki łączenia, począwszy od podstawowej konkatenacji, a skończywszy na wykorzystaniu mechanizmów uwagi. Multimodalna fuzja danych jest kluczowym czynnikiem w osiągnięciu sukcesu w tych modelach.
Po etapie fuzji, ostatni etap obejmuje sieć „decyzyjną”, która przyjmuje zakodowane i połączone informacje i jest szkolona w zakresie określonego zadania.
W końcu architektury multimodalne składają się z trzech zasadniczych elementów – jednomodalnych koderów dla każdej modalności wejściowej, sieci fuzyjnej, która łączy cechy różnych modalności, oraz klasyfikatora, który dokonuje prognoz na podstawie połączonych danych. To wyrafinowane podejście do sztucznej inteligencji pozwala maszynom przetwarzać i interpretować złożone dane z różnych źródeł, ułatwiając bardziej naturalne i intuicyjne interakcje z otaczającym nas światem.
Multimodalna sztuczna inteligencja a inne modele
Multimodalna sztuczna inteligencja ma kilka zalet w porównaniu z tradycyjnymi modelami sztucznej inteligencji, które mogą obsługiwać tylko jeden typ danych naraz. Korzyści te obejmują:
- Zwiększona dokładność: Łącząc dane wejściowe z różnych modalności, multimodalna sztuczna inteligencja może poprawić dokładność swoich prognoz i klasyfikacji, uzyskując bardziej wiarygodne wyniki.
- Wszechstronność: Multimodalna sztuczna inteligencja jest w stanie obsługiwać wiele rodzajów danych, dzięki czemu można ją lepiej dostosować do różnych sytuacji i przypadków użycia.
- Naturalna interakcja: Dzięki integracji wielu modalności multimodalna sztuczna inteligencja może wchodzić w interakcje z użytkownikami w bardziej naturalny i intuicyjny sposób, podobnie jak ludzie komunikują się ze sobą.
Te zalety sprawiają, że multimodalna sztuczna inteligencja zmienia zasady gry w dziedzinie sztucznej inteligencji, umożliwiając płynniejsze i skuteczniejsze interakcje z technologią oraz zapewniając potencjał do znaczących postępów w różnych branżach i dziedzinach.
Znaczenie multimodalnej sztucznej inteligencji
Pojawienie się multimodalnej sztucznej inteligencji jest ważnym osiągnięciem, które może zrewolucjonizować sposób interakcji z technologią i maszynami. Pozwalając na bardziej naturalne i intuicyjne interakcje za pomocą wielu modalności, multimodalna sztuczna inteligencja może tworzyć bardziej płynne i spersonalizowane doświadczenia użytkownika. Technologia ta ma ogromny potencjał zastosowań w różnych gałęziach przemysłu, w tym:
- Opieka zdrowotna: Multimodalna sztuczna inteligencja może pomóc lekarzom i pacjentom w skuteczniejszej komunikacji, szczególnie w przypadku osób o ograniczonej sprawności ruchowej lub osób, dla których dany język nie jest językiem ojczystym.
- Edukacja: Multimodalna sztuczna inteligencja może poprawić wyniki nauczania, zapewniając bardziej spersonalizowane i interaktywne instrukcje, które dostosowują się do indywidualnych potrzeb i stylu uczenia się ucznia.
- Rozrywka: Multimodalna sztuczna inteligencja może tworzyć bardziej wciągające i wciągające doświadczenia w grach wideo, filmach i innych formach mediów. Dzięki integracji wielu modalności doświadczenia te mogą stać się bardziej realistyczne, interaktywne i angażujące emocjonalnie, zmieniając sposób, w jaki konsumujemy rozrywkę.
Nowe modele biznesowe na horyzoncie
Multimodalna sztuczna inteligencja nie tylko poprawia wrażenia użytkownika, ale ma również potencjał do tworzenia nowych modeli biznesowych i strumieni przychodów. Oto kilka przykładów:
- Asystenci głosowi: Multimodalna sztuczna inteligencja może zapewnić bardziej wyrafinowanych i spersonalizowanych asystentów głosowych, którzy mogą wchodzić w interakcje z użytkownikami za pomocą mowy, tekstu i wyświetlaczy wizualnych. Ta technologia może zwiększyć zaangażowanie użytkowników i stworzyć nowe możliwości interakcji firm z klientami.
- Inteligentne domy: Multimodalna sztuczna inteligencja może tworzyć bardziej inteligentne i responsywne domy, które są w stanie zrozumieć i dostosować się do preferencji i zachowań użytkowników. Może to prowadzić do nowych produktów i usług, które usprawnią automatyzację domu i zarządzanie nim, tworząc nowe możliwości biznesowe.
- Wirtualni asystenci zakupowi: Multimodalna sztuczna inteligencja może pomóc klientom w nawigacji i personalizacji zakupów za pomocą interakcji głosowych i wizualnych. Ta technologia może zapewnić konsumentom bardziej angażujące i wydajne zakupy, a jednocześnie zapewnia firmom nowe możliwości wprowadzania na rynek i sprzedaży swoich produktów.
Potencjał multimodalnej sztucznej inteligencji do tworzenia nowych modeli biznesowych i strumieni przychodów jest znaczny, a jej zastosowania ogranicza jedynie nasza wyobraźnia. Ponieważ nadal badamy i rozwijamy tę technologię, ekscytujące będzie zobaczenie wielu innowacyjnych rozwiązań i możliwości, jakie wniesie ona do przyszłości biznesu i handlu.
Na przykład ChatGPT może być kluczem do zatrudnienia w przyszłości.
Czy AI zdominuje przyszłość?
Przyszłość technologii sztucznej inteligencji to ekscytująca granica, a naukowcy badają nowe sposoby tworzenia bardziej zaawansowanych i wyrafinowanych modeli sztucznej inteligencji. Oto kilka kluczowych obszarów zainteresowania:
- Samoucząca się sztuczna inteligencja: Naukowcy zajmujący się sztuczną inteligencją dążą do stworzenia sztucznej inteligencji, która może uczyć się i ulepszać samodzielnie, bez potrzeby interwencji człowieka. Może to prowadzić do bardziej elastycznych i odpornych modeli sztucznej inteligencji, które mogą obsługiwać szeroki zakres zadań i sytuacji. Rozwój samouczącej się sztucznej inteligencji może również doprowadzić do nowych przełomów w obszarach takich jak robotyka, opieka zdrowotna i systemy autonomiczne.
- Multimodalna sztuczna inteligencja: Jak wspomniano wcześniej, multimodalna sztuczna inteligencja może zmienić sposób, w jaki wchodzimy w interakcje z technologią i maszynami. Eksperci AI pracują nad stworzeniem bardziej wyrafinowanych i wszechstronnych multimodalnych modeli AI, które mogą rozumieć i przetwarzać dane wejściowe z wielu modalności. Wraz z rozwojem tej technologii może ona udoskonalić wiele branż i dziedzin, od opieki zdrowotnej i edukacji po rozrywkę i obsługę klienta.
- Etyka i zarządzanie: W miarę jak sztuczna inteligencja staje się coraz potężniejsza i wszechobecna, konieczne jest zapewnienie etycznego i odpowiedzialnego korzystania z niej. Naukowcy zajmujący się sztuczną inteligencją badają sposoby tworzenia bardziej przejrzystych i odpowiedzialnych systemów sztucznej inteligencji, które są zgodne z ludzkimi wartościami i priorytetami. Obejmuje to zajęcie się takimi kwestiami, jak uprzedzenia, prywatność i bezpieczeństwo oraz zapewnienie, że sztuczna inteligencja jest wykorzystywana z korzyścią dla całego społeczeństwa.
Jak stworzyć samouczącą się sztuczną inteligencję?
Naukowcy zajmujący się sztuczną inteligencją badają różne podejścia do tworzenia sztucznej inteligencji, która może się uczyć niezależnie. Obiecującym obszarem badań jest uczenie się przez wzmacnianie, które polega na nauczaniu modelu AI podejmowania decyzji i działań w oparciu o informacje zwrotne z otoczenia. Ten rodzaj uczenia się jest szczególnie przydatny w złożonych, dynamicznych sytuacjach, w których najlepszy sposób działania nie zawsze jest jasny.
Innym podejściem do samouczącej się sztucznej inteligencji jest uczenie się bez nadzoru, w którym model sztucznej inteligencji jest szkolony na nieustrukturyzowanych danych i wykorzystuje te dane do samodzielnego znajdowania wzorców i relacji. Takie podejście jest szczególnie przydatne w przypadku dużych ilości danych, takich jak obrazy lub tekst, gdzie ręczne etykietowanie i kategoryzowanie wszystkich danych może nie być możliwe.
Łącząc te i inne podejścia, naukowcy zajmujący się sztuczną inteligencją pracują nad stworzeniem bardziej zaawansowanych i autonomicznych modeli sztucznej inteligencji, które z czasem mogą się uczyć i ulepszać. Dzięki temu sztuczna inteligencja będzie mogła lepiej dostosowywać się do nowych sytuacji i zadań, a także poprawi swoją dokładność i efektywność. Ostatecznie celem jest stworzenie modeli sztucznej inteligencji, które mogą nie tylko rozwiązywać złożone problemy, ale także uczyć się i ulepszać własne rozwiązania.
Jak „multimodalny” jest GPT-4?
OpenAI zaprezentował swój najnowszy model języka AI, GPT-4, po wielu oczekiwaniach i spekulacjach. Chociaż zakres modalności modelu jest bardziej ograniczony, niż niektórzy przewidywali, ma on przynieść przełomowe postępy w multimodalnej sztucznej inteligencji. GPT-4 może jednocześnie przetwarzać tekstowe i wizualne dane wejściowe, dostarczając tekstowe dane wyjściowe, które wykazują wyrafinowany poziom zrozumienia. To znaczący kamień milowy w rozwoju modeli językowych sztucznej inteligencji, które nabierają rozpędu od kilku lat, w końcu przyciągając uwagę głównego nurtu w ostatnich miesiącach.
Przełomowe modele GPT OpenAI pobudzają wyobraźnię społeczności sztucznej inteligencji od czasu opublikowania oryginalnego artykułu badawczego w 2018 r. Po ogłoszeniu GPT-2 w 2019 r. i GPT-3 w 2020 r., modele te zostały przeszkolone na ogromnych zbiorach danych tekstowych, pochodzą głównie z Internetu, który jest następnie analizowany pod kątem wzorców statystycznych. Takie podejście umożliwia modelom generowanie i podsumowywanie pisania, a także wykonywanie szeregu zadań tekstowych, takich jak tłumaczenie i generowanie kodu.
Pomimo obaw związanych z potencjalnym niewłaściwym wykorzystaniem modeli GPT, pod koniec 2022 r. firma OpenAI uruchomiła chatbota ChatGPT opartego na GPT-3.5, udostępniając technologię szerszemu gronu odbiorców. To posunięcie wywołało falę ekscytacji i oczekiwania w branży technologicznej, a inni główni gracze, tacy jak Microsoft i Google, szybko poszli w ich ślady, wprowadzając własne chatboty AI, w tym Bing jako część wyszukiwarki Bing. Uruchomienie tych chatbotów pokazuje rosnące znaczenie modeli GPT w kształtowaniu przyszłości sztucznej inteligencji oraz ich potencjał do zmiany sposobu, w jaki komunikujemy się i wchodzimy w interakcje z technologią.
W miarę jak modele językowe AI stają się coraz bardziej dostępne, przedstawiają nowe wyzwania i problemy dla różnych sektorów. Na przykład system edukacji napotkał trudności z oprogramowaniem, które może generować wysokiej jakości eseje na studiach, podczas gdy platformy internetowe mają trudności z obsługą napływu treści generowanych przez sztuczną inteligencję. Nawet wczesne zastosowania narzędzi do pisania AI w dziennikarstwie napotykały problemy. Niemniej jednak eksperci sugerują, że negatywne skutki były mniej dotkliwe, niż początkowo się obawiano. Podobnie jak w przypadku każdej nowej technologii, wprowadzenie modeli językowych sztucznej inteligencji wymaga starannego rozważenia i dostosowania, aby zapewnić maksymalizację korzyści płynących z technologii przy jednoczesnym zminimalizowaniu wszelkich negatywnych skutków.
Według OpenAI, GPT-4 przeszedł sześciomiesięczne szkolenie w zakresie bezpieczeństwa, a w testach wewnętrznych „82 procent rzadziej odpowiadał na prośby o niedozwolone treści i 40 procent częściej generował rzeczowe odpowiedzi niż GPT-3.5. ”
Ostatnie słowa
Wróćmy do naszego pierwotnego pytania: Czym jest multimodalna sztuczna inteligencja? Niedawne wydanie GPT-4 sprawiło, że multimodalna sztuczna inteligencja wyszła poza sferę teorii i stała się rzeczywistością. Dzięki swojej zdolności do przetwarzania i integrowania danych wejściowych z różnych modalności, GPT-4 otworzył świat możliwości i szans dla dziedziny sztucznej inteligencji i nie tylko.
Oczekuje się, że wpływ tej przełomowej technologii obejmie wiele branż, od opieki zdrowotnej i edukacji po rozrywkę i gry. Multimodalna sztuczna inteligencja zmienia sposób, w jaki wchodzimy w interakcje z maszynami, umożliwiając bardziej naturalną i intuicyjną komunikację i współpracę. Postępy te mają znaczący wpływ na przyszłość pracy i produktywności, ponieważ modele sztucznej inteligencji stają się bardziej biegłe w obsłudze złożonych zadań i poprawie ogólnej wydajności.
Nie zapomnij sprawdzić naszego porównania podpowiedzi ChatGPT w porównaniu z GPT-4 i GPT-3.5, aby dowiedzieć się więcej o możliwościach multimodalnej sztucznej inteligencji.
Source: Czym jest multimodalna sztuczna inteligencja: GPT-4, aplikacje i nie tylko