GPT-4 — большая трансформерная языковая модель семейства Generative Pre-trained Transformer, разработанная для генерации текста, понимания естественного языка и решения сопутствующих задач. Модель обучается методом предварительного обучения на больших корпусах текстовых данных с последующей донастройкой для конкретных задач. В результате она способна выполнять широкий спектр функций: ответ на вопросы, суммирование текстов, перевод, создание творческих и технических текстов, а также помощь в анализе и структурировании информации.
Исторически GPT-4 следует за предыдущими версиями серии и представляет собой эволюцию подходов к масштабированию архитектуры трансформеров и улучшению качества генерации. Архитектурные и тренировочные детали могут варьироваться в разных реализациях: это включает специфику набора данных, методы регуляризации, схемы дообучения и механизмы контроля за безопасностью и этичностью вывода. Публичная информация о точных параметрах и тренировочных данных ограничена; описание ниже опирается на общедоступные сводные сведения о моделях этого класса и типичных сценариях их применения.
- Языковое понимание: способность анализировать и интерпретировать структурированные и неструктурированные тексты для извлечения смысла и намерений.
- Генерация текста: создание связных и контекстно релевантных ответов, эссе, описаний, сценариев и других типов писменного контента.
- Перевод и парафразирование: переформулировка и перевод между языками с учётом стиля и контекста.
- Диалоговые интерфейсы: поддержка интерактивного общения в формате вопрос–ответ и длительных бесед с учётом контекста.
- Инструменты для творчества и кодирования: генерация идей, помощь в написании программного кода, создание прототипов текстовых материалов.
- Суммирование и извлечение информации: конденсация длинных документов и выделение ключевых фактов или тезисов.
- Контекстная адаптация: подстройка стиля и тона вывода под указанные требования или целевую аудиторию.
- Ограничения и риски: возможные ошибки фактического характера, генерация правдоподобной, но неверной информации, а также необходимость внешних проверок при использовании в критичных приложениях.