הבינה המלאכותית עברה דרך ארוכה בשנים האחרונות, וה-GPT-4 של OpenAI עומד להיות הדבר הגדול הבא בעיבוד שפה טבעית (NLP). הגרסה הנוכחית של מודל השפה ליצירת טקסט, GPT-3.5, עלתה על הציפיות של אנשים עם יכולות שיחה, החל משיתוף בצ'אט ועד ליצירת קוד.
זהו מידע ציבורי ש-OpenAI, החברה מאחורי ChatGPT, מפתחת את GPT-4, היורש של 3.5. פרטי הדגם הקרובים אינם נחשפים, אך משערים כי מדובר בגרסה חזקה ובעלת יכולת יותר.
ניתוח נתונים מבוסס ענן על ידי GPT-4, משולב עם פלטפורמות מבוססות מיקרו-בקר כמו Arduino, יציע לאנשי ה-DIY גישה פרודוקטיבית יותר לפיתוח מוצרים.
Multi-Modal AI ו-DIY: מה זה Multi-Modal AI?
AI רב-מודאלי מתייחס למודלים של AI שיכולים לעבד ולהבין סוגים שונים של נתונים, כגון טקסט, תמונות וסרטונים. קבל את זה, אם GPT-4 יהפוך לבינה מלאכותית רב-מודאלית, זה יהיה מחליף משחק עבור חובבי עשה זאת בעצמך.
המשמעות היא ש-GPT-4 עשוי ליצור רעיונות לפרויקט עשה זאת בעצמך על סמך קלט חזותי, כגון תמונות של חומרים שהועלו על ידי משתמש או פרויקטים מוגמרים.
זה יכול גם לספק הוראות שלב אחר שלב המשלבות גם טקסט וגם רמזים חזותיים, מה שמקל על המשתמשים לעקוב אחריהם. עם יכולות רב-מודאליות, GPT-4 יכול לפתוח עולם חדש לגמרי של אפשרויות לחובבי עשה זאת בעצמך המעוניינים לקחת על עצמם פרויקטים מורכבים יותר.
כיצד GPT-4 יאיץ את פיתוח ה-DIY?
ככל שתחום ה-NLP ממשיך להתפתח, השחרור של GPT-4 צפוי מאוד בשל הפוטנציאל שלו להאיץ את פיתוח ה-DIY.
יכולות עיבוד שפה מתקדמות
יצירת שפה בקנה מידה גדול הוא תכונה שתאפשר יצירת טקסטים גדולים, קוהרנטיים ומדויקים המספקים תשובות אינפורמטיביות לחובבי עשה זאת בעצמך. תכונת תמיכה רב-לשונית גם תגוון את השימוש במודל השפה על ידי קהילת ה-DIY, ומכאן תקדם שיתוף פעולה ויזרז היווצרות ויישום של רעיונות.
תוספי IDE מבוססי AI
האינטגרציה של כלי AI והרחבות ב-IDEs כבר ממריאה עם מודולים כגון GitHub Copilot. GitHub Copilot הוא כלי מבית GitHub המופעל על ידי OpenAI Codex, דגם מבוסס GPT3.
כלים כאלה זמינים בסביבות פיתוח מסייעים ביצירת קוד ללא רבב, ומאיצים את תהליך כתיבת הקוד עבור פרויקטי עשה זאת בעצמך מורכבים - בלי לשכוח תכונות ניפוי באגים.
אינטגרציה של אלגוריתמים של למידת מכונה
שילוב אלגוריתמים יכול לשפר את הרלוונטיות והדיוק של תגובת המודל, ולהוביל להמלצות DIY מותאמות אישית המבוססות על התנהגות המשתמש. אלגוריתמי ML יכולים לזהות מילות מפתח הקשורות ל-DIY ולהתאים תגובות ספציפיות למשתמש, ולהקל על תהליך המחקר והפיתוח של המוצר.
העתיד של פלטפורמות מבוססות מיקרו-בקר
פלטפורמות מבוססות מיקרו-בקר יכולות להפיק תועלת רבה מההתקדמות בדגמי AI כגון ChatGPT4. שילוב מודלים אלו יכול להרחיב את כוח העיבוד והזיכרון של הפלטפורמות, ולהוביל לניתוח נתונים מדויק יותר ממערכות משובצות ו-IoT. אם כבר מדברים על זה, כיסינו רבים פרויקטי IoT של Arduino אתה יכול לנסות מבלי לחכות להתקדמות GPT.
ניתן לפתח גם אמצעי תחזוקה חזויים באמצעות נתונים אלה. בעתיד, ניתן אפילו לשלב גרסאות AI קלות במכשירים עבור פרויקטי עשה זאת בעצמך באמצעות טכניקות דחיסה. בדרך כלל, משתתפי עשה זאת בעצמך יוכלו בקרוב לחשוב, לחקור, ליישם ולשנות פרויקטים ביעילות.
הבאת AI לעולם העשה זאת בעצמך
GPT-4 ללא ספק ישנה את תעשיית ה-DIY. יצירת תשובות מותאמות אישית ומדויקות, תמיכה רב לשונית, סיוע וירטואלי בעשה זאת בעצמך, עוזר קידוד, ו תכונות איתור באגים הן רק קצה הקרחון של היכולות שיש למודל השפה הקרוב להציע את שדה.
