文章主题:ChatGPT-4V, 多模态能力, 物体检测, 人脸识别

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在这篇文章中,我们将深入探讨ChatGPT-4V的多模态功能,这包括物体识别、人脸识别、文本分析和复杂验证码的识别等。多模态功能的实现使得ChatGPT-4V能够更准确地理解和处理各种场景和问题。如果您对这些内容感兴趣,欢迎继续阅读我们的文章,以便更深入地了解这些强大的技术特性。

ChatGPT-4V:多模态能力引领未来人工智能发展

今天 OpenAI 发布重大更新,支持多模态语音和图像,模型叫 GPT-4V。

ChatGPT 是一款功能强大的语言模型,最初被设计为一个完美的词语接龙工具。但现在它已经升级了,能够理解并回应用户的语音和图像输入,甚至可以进行对话。

千万不要想,这个更新没新东西,有人已经拿它开始赚钱了!

Spotify 发布了一款名为“Voice Translation for podcasts”的人工智能(AI)工具,它能够将播客内容翻译成多种语言,同时保留发言者的原始语音风格。这款创新性的工具为全球范围内的 podcast 制作人和收听者提供了极大的便利。通过利用先进的 AI 技术,该工具能够准确地翻译音频内容,使得不同语言的听众都能够理解并享受播客节目。此外,它还能自动调整发音和语调,使翻译后的播客听起来与原文一模一样。这样一来,podcast 制作者就可以轻松地将他们的作品推广到全球市场,而无需担心语言障碍。总之,Spotify 发布的这款 AI 工具为播客行业带来了巨大的变革,让更多的人能够享受到世界各地的优质 podcast 内容。

好像比同声翻译还厉害了点(目前接口还没有对外开放)。

对于开发者来说,研发成本大幅度降低。是不是可训练一个可以说话的小助理了?

讲点实用,那这个更新,我们可以用来干什么?

我就基于官方的更新说明,逐个分析给大家。

一、GPT-4V说明

1. 物体检测

检测和识别图像中的常见物体,如汽车、动物、家居用品等。

这个能干啥?

官方给了一个例子:比如“如何调整自行车座椅高度”。

当你遇到拍摄的照片或使用的工具无法满足需求时,可以考虑将它们发送给ChatGPT,它会为你提供相应的建议和解决方案。同时,如果你对ChatGPT的回答有任何疑问或不理解,也可以继续向我提问,我会尽力帮助你解决问题。

就像在现实世界中,身边有个专家,手把手教你怎么解决问题。

ChatGPT-4V:多模态能力引领未来人工智能发展

这个能力是可以工业化的,因为ChatGPT是可以调用外部接口。

ChatGPT 能看到图像,并且可以通过接口,调用工具来处理一些复杂的事务。比如机器人等。

2. 人脸识别

作为一名文章写作高手,我将重新组织原文内容并赋予其新的生命。在计算机视觉领域,人脸识别技术一直备受关注。其中,可以识别图像中的人脸并根据面部特征实现性别、年龄和种族属性识别,是当前研究的热点之一。这一技术的实现依赖于先进的数据集,如FairFace和LFW等,这些数据集为算法提供了丰富的训练素材,从而确保了算法的准确性和鲁棒性。

那接下来是不是可以识别抑郁症等疾病?

虽然官方重点声明了 “目前在科学研究和医疗用途中性能不可靠”。

但未尝不是一个突破点。

3. 文本识别

有字符识别 (OCR) 功能,可以检测图像中的打印或手写文本,并将其转录为可读文本。

这相当于对当前图片转文字技术的能力实现了提升,不再仅仅具备识别的功能,还能够进行推理和修正错误的 information,对于开发者而言这是一个非常有利的消息。

目前我认识的朋友,就有这个需求,一下子就解决了他的问题。

4. 识别复杂验证码能力

能通过视觉推理,来识别基于文本和图像的验证码,这表明 GPT 有高级的解谜能力!

可能会暴力破解一些验证码工具,或者在科研领域,会有一些意想不到的效果。

5. 地理定位

可根据图中的风景,识别出是在哪个城市。

二、GPT-4V 视觉推理不足的地方

官方重点声明了“目前在科学研究和医疗用途中性能不可靠”。

总结一下:GPT-4V 在空间的识别上,能力不足。

1. 复杂图像

该模型难以准确解释复杂的科学图表、医学扫描或具有多个重叠文本组件的图像。它没有上下文细节,不能有效地提供服务。

2. 空间关系

模型很难理解图像中,物品的精确空间布局和位置。它无法正确传达物品之间的相对位置。

3. 重叠

当图像中的物品严重重叠时,GPT-4V 有时无法区分一个物品结束位置和下一个对象的开始位置。它会将不同的对象混合在一起。

4. 背景/前景

模型并不总是准确地感知图像的前景和背景中的对象。它可能会错误地描述对象关系。

5. 遮挡

当图像中某些对象被其他对象部分遮挡或遮挡时,GPT-4V 可能无法识别被遮挡的对象或错过它们与周围对象的关系。

6. 小细节

模型经常会错过或误解非常小的物体、文本或图像中的复杂细节,从而导致错误的关系描述。

7. 下文推理

GPT-4V 缺乏强大的视觉推理能力,来深入分析图像的上下文,并描述对象之间的隐式关系。

8. 置信度

模型可能会错误地描述对象关系,与图像内容不符。

最后,GPT-4V(ision)的训练完成于2022年,我们和Open的差距,看来不止3个月啊!

加油啊,国内的大模型厂家!

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题图来自 Unsplash,基于 CC0 协议

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