最显著的区别之一是“gpt4v”引入了视觉处理能力。这意味着gpt4v能够处理图像输入并生成与图像相关的文本输出。用户可以通过提供图片或图表,要求模型对其进行分析、描述或生成相关内容。而传统的“gpt4”则仅限于文本输入和输出,专注于自然语言处理。这个差异使得gpt4v在处理多模态信息时,表现出更为强大的功能,特别适用...
综上所述，虽然GPT-4和GPT-4V都是非常先进的语言模型，但它们在多模态处理能力上存在明显的区别。GPT-...
从图 4 和图 5 的例子来看，GPT-4V 和 LLaVA-1.5 都不能准确地识别出平行线、正三角形、多边形以及其他的数学定理。这表明，对于 GPT-4V 来说，几何和数学仍然是一项具有挑战性的任务。具体地，在图 4 的上半部分，GPT-4V 和 LLaVA-1.5 能够记住著名的数学定理，但却无法在图像中识别出正确的平行线。
与GPT-4一样,GPT-4V的训练也在2022年完成,并且在2023年3月开始提供一些早期服务。 (AI模型的代差确实很大。。。而且,现在国内媒体的宣传混乱不堪,导致大家对每一个模型的性能(所有模型,是所有模型!)的认知都有偏差。。) 和GPT-4一样,GPT-4V也用到了RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)技术。...
GPT-4被吹的神乎其神,作为具备视觉能力的GPT-4版本——GPT-4V,也被大众寄于了厚望。 但如果告诉你,初中生都知道的勾股定理,只适用于直角三角形。 然而GPT-4V却自信将其用于钝角三角形中计算斜边长度。 还有更离谱的,GPT-4V直接犯了致命的安全
GPT-4V都搞不明白的未来推理有解法了！来自华科大&上科大 于恩 投稿量子位 | 公众号 QbitAI 多模态大语言模型展现了强大的图像理解和推理能力。但要让它们基于当前观测来对未来事件进行预测推理仍然非常困难。即便是当前最强大的GPT-4V（如下图所示），也无法很好地解决这一问题。△ GPT-4V的错误案例 现在，华...
在第六章,作者讨论了GPT4V 的时间和视频理解能力。尽管 GPT4V 主要以图像作为输入,但评估其对时间序列和视频内容的理解能力仍然是对其整体评估的一个重要方面。这是因为现实世界中的事件会随着时间的推移而展开,而人工智能系统理解这些动态过程的能力在现实世界的应用中至关重要。时序预测、时序排序、时序定位、时序推...
两只眼睛其实都是灰色,但让 GPT-4V 来描述图像时,它回答一只为蓝色,另一只做了灰度处理,无法得知颜色。 (3)这张就更别提了,直接被糊弄地死死的。 当然,这确实很难,大部分人类也识别不出来所有的球其实都是棕色。 其次是会产生动态错觉的图。 (1)有一点意外,当我们问 GPT-4V“你看见了什么?描述细节”时,...
比如将恶意代码插入漫画中的对话气泡中，本来任务是描述漫画信息的GPT-4V，毫不犹豫地开始执行代码。这种做法的危险性不言而喻，比如这段测试代码就是将用户和GPT的聊天内容直接发送到外部服务器，一旦涉及隐私数据就糟糕了。看完这些例子，不得不让人感叹：大模型实在太好骗了。随之，问题也来了：攻击原理这么简单...