Quartz 4

GPT-4

3 min read

🎯 Definicja

GPT-4 to duży, zaawansowany model językowy stworzony przez OpenAI, charakteryzujący się multimodalnością (może przyjmować zarówno tekst, jak i obrazy jako wejście) oraz wysoką skutecznością w zadaniach wymagających znajomości języka naturalnego, rozumowania i analizy. Uzyskuje wyniki na poziomie lub powyżej ludzkim w wielu branżowych i akademickich benchmarkach.

🔑 Kluczowe punkty

  • Wielomodalność: GPT-4 przyjmuje jako wejście tekst oraz obrazy i generuje wyjście tekstowe.
  • Wysoka skuteczność: Model osiąga top 10% zdających w symulowanym egzaminie adwokackim; jest bardzo silny w testach MMLU, HellaSwag i innych benchmarkach.
  • Poprawiona rzeczowość: Udoskonalenia obejmują lepszą sterowalność, spójność odpowiedzi i zmniejszoną halucynacyjność w porównaniu do GPT-3.5.
  • Obsługa system promptów: „System” prompt definiuje styl i sposób zachowania modelu w czasie całej interakcji.
  • Zaawansowane techniki promptowania: GPT-4 świetnie radzi sobie z instrukcjami few-shot, chain-of-thought, samokonsystencji oraz technikami steering.

📚 Szczegółowe wyjaśnienie

Wprowadzenie i wydajność

GPT-4 to ewolucja architektury Transformer. Model jest szkolony na dużych zbiorach danych tekstowych, a nowością względem GPT-3.5 jest możliwość przetwarzania multimodalnych wejść (obecnie publicznie dostępny jest tylko tryb tekstowy).

W benchmarkach akademickich GPT-4 zajmuje czołowe pozycje m.in. w egzaminie adwokackim, MMLU i HellaSwag. Osiąga poziom ekspercki na wielu testach zawodowych oraz znaczny progres w pracy z językami innymi niż angielski.

Przykład:

  • Wynik ~90 percentyla na symulowanym egzaminie adwokackim
  • Świetna skuteczność w zadaniach reasoningowych, Q&A, kodowania

Vision Capabilities

Chociaż tylko tekstowy interfejs API jest publicznie dostępny, model ma zaimplementowane funkcje analizy obrazu, np. odczyt wykresów lub interpretacja zdjęć w połączeniu z instrukcją tekstową.
Przykład promptu sterującego reasoning krok po kroku:
“Podaj uzasadnienie krok po kroku przed udzieleniem odpowiedzi.”
Model przechodzi wtedy w tryb ‘Chain-of-Thought’, uzasadniając decyzje i ułatwiając interpretację wyniku przez użytkownika.

Steering i personalizacja

Możesz definiować styl odpowiedzi i zachowanie modelu przez systemowy prompt, np.

SYSTEM: Jesteś asystentem AI i zawsze zwracasz wyniki w formacie JSON.

To polecenie będzie nadpisywać dalsze prośby użytkownika w zakresie formatu. Przykładowo, jeśli użytkownik poprosi o odpowiedź w XML, model pozostanie przy JSON, co umożliwia zachowanie spójności formatu.

Ograniczenia

  • GPT-4 nadal może popełniać błędy i halucynować odpowiedzi.
  • Często nie posiada wiedzy o aktualnych wydarzeniach po wrześniu 2021 r.
  • Model może nie radzić sobie z mniej popularnymi językami lub specjalistycznymi dziedzinami.
  • Ograniczona dostępność multimodalności (API tekstowe publicznie udostępnione, wejścia obrazowe dopiero planowane).
  • Pełna skuteczność zależy od jakości i precyzji prompów (w tym chain-of-thought czy self-consistency).

Techniki inżynierii podpowiedzi

  • Few-shot prompting: Umożliwia dostarczenie kilku przykładowych wejść/wyjść bez pełnego fine-tuningu.
  • Chain-of-Thought Prompting: Zachęca do wyjaśniania rozumowania krok po kroku dla zadań złożonych.
  • Self-Consistency: Pozyskuje wiele reasoningów i wybiera najczęstszy rezultat, zwiększając jakość predykcji.
  • System prompt steering: Precyzyjnie ustala styl, ton, język i format odpowiedzi.
  • Augmented context: Łączenie z bazami wektorowymi lub narzędziami RAG (Retrieval-Augmented Generation) dla poprawy jakości i faktograficzności odpowiedzi.

💡 Przykład zastosowania

W systemie obsługi klienta dla e-commerce GPT-4, ustawiony system prompt sprawia, że odpowiedzi są zawsze zgodne z polityką firmy i formatowane do wybranego stylu (np. lista zaleceń w JSON).
Dla automatyzacji analiz biznesowych promptuje się model:
“Przeanalizuj przesłane dane, przedstaw krok po kroku uzasadnienie i wyciągnij końcowe wnioski w formie tabeli Markdown.”
Pozwala to osiągnąć powtarzalność i przewidywalność wyników w codziennych procesach decyzyjnych.

📌 Źródła

👽 Brudnopis

  • GPT-4: multimodalny, bardzo wysoka skuteczność reasoningowa, odporność na zamianę stylu promptu
  • System prompts = spójność i sterowalność, zwłaszcza dla enterprise
  • Self-Consistency, Chain-of-Thought oraz Augmented Context – najlepsze wyniki dla najtrudniejszych tasków
  • Hallucynacje i błędy nadal obecne — potrzeba walidacji
  • Wydajność top-10% — testy prawnicze i MMLU
  • Benchmarki: TruthfulQA, HellaSwag, MMLU — przewaga nad GPT-3.5
  • Ograniczenia: data cutoff, knowledge update tylko przez API/tools, brak real-time web
  • Przykład: „Wygeneruj 10 przykładowych tweetów w formacie CSV na temat AI”

Graph View

Backlinks