🔥Модель Orion gpt и GPT-5: Преемник GPT-4, революция в ИИ от OpenAI – новости ии о новой модели нейросети

OpenAI загружает ИИ будущего: Orion GPT - GPT-5, преемник GPT-4, и новые горизонты искусственного интеллекта в разработке

Всем привет! Слышали про флагманский проект чат-бот Orion GPT?
Думаю, что пока нет, но подождите, скоро это будет хит)
Нейросеть, которая будет самой точной, умной и дорогой, позволит решать математику любого уровня и помогать с написанием и ревью кода и тд!
Но обо все по порядку.

Для тех, кто не понимает о чем я, точнее вообще ничего (кто понимает вам вниз):

Что вообще за искусственный интеллект?
Объясню простыми словами
Нейросети — это компьютерные программы, которые работают как мозг человека, только проще. Они помогают компьютерам "учиться" делать что-то, глядя на примеры, а не выполняя строго заданные команды.

Как работает искусственный интеллект?
Представьте, что у нас есть огромная сеть из "клеток" (как в мозгу) — они называются нейроны. Эти клетки соединены между собой, и каждая может "передавать" информацию дальше, как при игре в телефон. Когда нейросеть видит много примеров чего-то, она начинает понимать, как это работает.

Например, чтобы нейросеть научилась распознавать кошек на картинках, ей показывают тысячи картинок с кошками и без. С каждым разом она становится всё лучше в распознавании, "запоминая", что общего у всех кошек.
Как это помогает?
Распознавание образов с использованием продвинутых нейросетей.. Нейросети могут "видеть" и распознавать изображения. Например, камера может использовать нейросеть, чтобы понять, кто или что находится на фото.

Как это помогает?

• Обработка текста. Они помогают анализировать и понимать текст. Вот как ChatGPT: он "понимает" ваши вопросы и дает осмысленные ответы.
• Прогнозы и анализы. Нейросети используются в банках или больницах, чтобы предсказывать будущее. Например, банк может с их помощью определить, насколько вероятно, что кто-то не сможет выплатить кредит.
• Перевод и обработка речи с использованием синтетических моделей ИИ.. Они могут переводить речь с одного языка на другой или даже преобразовывать устную речь в текст.

Нейросети полезны, потому что они могут обрабатывать огромные объёмы данных намного быстрее и точнее, чем человек. Например, вместо того чтобы вручную сортировать тысячи фотографий, можно научить нейросеть делать это автоматически.
Главное, что нужно помнить: нейросеть — это просто инструмент, который помогает решать задачи на основе примеров. Чем больше примеров она видит, тем лучше становится в выполнении задачи, что позволяет ей использовать данные для обучения более эффективно.
Интересно)
Можно обучить искусственный интеллект редактировать фото или монтировать видео и зарабатывать пассивно)

Окей! Какие модели ai бывают?
Хочу рассказать так как каждую можно использовать под себя и это также упростит жизнь!

Текстовые ai: продвинутые модели, которые разрабатываются для улучшения взаимодействия.
Эти модели работают с текстом: они понимают, обрабатывают и генерируют текстовые данные.

• ChatGPT (OpenAI): Модель для общения, ответов на вопросы, написания текстов и ведения диалогов.
• Bard (Google): Аналог ChatGPT от Google для общения и генерации текста.
• Claude (Anthropic): Ещё одна текстовая модель для диалогов и выполнения задач на основе текста.
• DeepL: Модель, которая специализируется на точных переводах с одного языка на другой, используя данные для обучения.

Фото и изображение:
Эти нейросети работают с изображениями: распознают, редактируют или генерируют их.

• DALL·E (OpenAI): Генерирует изображения на основе текстовых запросов, ожидаем новых возможностей в 2024. Например, если вы попросите создать картину с определёнными объектами, нейросеть создаст картинку.
• MidJourney: Похожая модель, которая тоже генерирует изображения по текстовому описанию, популярна среди художников.
• Stable Diffusion: искусственный интеллект, создающий изображения по текстовому запросу, известная своей открытостью для использования.
• CLIP (OpenAI): Модель для понимания связи между изображениями и текстом, позволяет находить картинки по описанию и распознавать объекты.
• Tesla Vision: Система нейросетей, используемая в автопилоте Tesla для распознавания объектов на дороге (автомобили, знаки, пешеходы).

Видео:
Эти модели работают с видеоконтентом, позволяя его генерировать или редактировать.

• Runway ML: Платформа для создания и редактирования видео с использованием нейросетей и новых моделей ИИ. Можно создавать эффекты, редактировать видео и даже генерировать видео с нуля.
• Deepfake модели: Нейросети, которые могут заменять лица в видео или создавать подделки видеозаписей. Это технологии, которые используются для замены лиц в видеороликах с очень высокой точностью.
• Synthesia: Модель, которая создает видеоролики с виртуальными актёрами, где речь синтезируется по текстовому сценарию.
• Добавлю сюда Sora (если вышла) и MiniMax

Как-то так)
Можете их использовать, ну а я поведаю интересную инфу.
Какая нейросеть сейчас самая свежая? Новости одной строкой
Из творений OpenAI - ChatGPT-4o-mini.

Какая нейросеть под какие задачи:
Вернемся к чатам гпт, так как статья у нас про них, но про орион дальше)
1. ChatGPT 3.5: Простой и быстрый. Хорош для повседневных задач: чат, ответы на вопросы, генерация коротких текстов. Меньше точности в сложных запросах и контекстах.
2. ChatGPT 4: Мощнее и умнее. Отлично работает с большими текстами, сложными задачами, точными ответами. Медленнее и дороже, чем 3.5.
3. ChatGPT 4-turbo (ранее 4o): Быстрее и дешевле, чем GPT-4. Почти такая же мощь для сложных задач, но оптимизирован для скорости. Идеален для высоких нагрузок, где важна производительность в моделях искусственного интеллекта.
4. ChatGPT 4-turbo-mini: Самый легкий и быстрый. Подходит для простых запросов и повседневного использования. Меньше мощности, чем у 4-turbo, но быстрее.

Мы подходим к Orion GPT!
Orion GPT — это новая мощный искусственный интеллект, который отличается способностью глубоко анализировать и проверять информацию перед предоставлением ответа.

Суть работы у него такая же, как и у остальных нейросетей.
Есть нейронные сети, по сути человеческий мозг, принцип схож.
Просто ребята учат ее на более высоком уровне, больше машинного обучения, больше данных, задач, тестов и компьютерной мощности.
Особенностью модели ИИ является долгосрочное мышление, что позволяет тратить больше времени на размышления для достижения высокой точности ответов, хотя это замедляет скорость отклика. Orion GPT особенно эффективен в задачах, требующих логики и математического анализа, а также в работе с кодом, исследованиями и языковыми задачами, голосовыми и словесными головоломками.

Что круто) С этим у нейронок были проблемы.

Благодаря использованию модели Strawberry, Orion GPT “тренируют”, то есть записывает данные в него, а он учится на них, как ребенок, и ожидается, что он станет на уровень выше, чем Gemini, хотя любая нейросеть от открывающий ии выше.
Ребята говорят в своих аккаунтах, что тем самым они избавляют нейронку Орион от “Галлюцинаций”, разрабатывая новую модель искусственного интеллекта.

Факты:

• - Apple будет финансировать OpenAI, что ожидается как шаг к улучшению технологий ИИ. Потому что опен будет тратить очень много бабла на тренировку нейросети и создание других проектов. Также на подбор персонала, который будет способен справляться с этими инновациями.
• - OpenAI самая большая компания по капитализации, но на тренировку нейросетей они тратят почти все) В счета не заглядывал, но по предварительным данным это так.
• - Доступ к нейросети Strawberry имеет только сама компания и власти, видимо слишком мощная штука)

Плюсы:

• - Мощный искусственный интеллект будет, представьте с какой точностью она будет давать ответы?
• - Она даст много возможностей для бизнеса, там где нужна предельная точность, например в вычислительных станций, да даже маркетинговую кампанию с ней можно создать, она, как заверяет компания OpenAI на 5 умеют с этим работать.

Минусы:

• - Во первых скорость, на такие вычисления нужно время, мы же тоже не сразу даем ответ?)
• - Насколько я предполагаю она будет стоит дороже, так как на обработку данных нужны токены, а нейросеть дает самые четкие и умные ответы, то есть перед выходом их к нам она перерыла все = много токенов

Заключение
Что я думаю. Нейросеть довольно интересная и потенциал в ней есть. Ее мощности можно с успехом использовать в областях, где не нужен моментальный ответ.
Будут ли ее использовать все люди? Для простых задач нет, а вот если какая-то вузовская задача треплет мозг, то разочек да)
А что вы думаете по этому поводу?)