Kunstig intelligens har kommet langt de siste årene, og OpenAIs GPT-4 er satt til å bli det neste store innen Natural Language Processing (NLP). Tekstgenereringsspråkmodellens nåværende versjon, GPT-3.5, har overgått folks forventninger med samtaleevner som spenner fra chat-selskap til kodegenerering.
Det er offentlig informasjon at OpenAI, selskapet bak ChatGPT, utvikler GPT-4, 3.5s etterfølger. Kommende modelldetaljer er ikke avslørt, men det spekuleres i en mer robust og kapabel versjon.
Skybasert dataanalyse av GPT-4, integrert med mikrokontrollerbaserte plattformer som Arduino, vil tilby DIYers en mer produktiv tilnærming til produktutvikling.
Multi-Modal AI og DIY: Hva er en Multi-Modal AI?
Multimodal AI refererer til AI-modeller som kan behandle og forstå ulike typer data, som tekst, bilder og videoer. Få dette, hvis GPT-4 blir en multimodal AI, vil det være en game changer for DIY-entusiaster.
Dette betyr at GPT-4 potensielt kan generere DIY-prosjektideer basert på visuelle input, for eksempel en brukers opplastede bilder av materialer eller ferdige prosjekter.
Det kan også gi trinnvise instruksjoner som inneholder både tekst og visuelle signaler, noe som gjør det lettere for brukere å følge med. Med multimodale muligheter kan GPT-4 åpne opp en helt ny verden av muligheter for gjør-det-selv-entusiaster som ønsker å ta på seg mer komplekse prosjekter.
Hvordan vil GPT-4 fremskynde DIY-utvikling?
Ettersom NLP-feltet fortsetter å utvikle seg, er utgivelsen av GPT-4 svært etterlengtet på grunn av potensialet til å akselerere DIY-utvikling.
Avanserte språkbehandlingsevner
Storskala språkgenerering er en funksjon som vil tillate generering av store, sammenhengende og nøyaktige tekster som gir informative svar til DIY-entusiaster. En flerspråklig støttefunksjon vil også diversifisere bruken av språkmodellen av gjør-det-selv-fellesskapet, og dermed fremme samarbeid og fremskynde dannelsen og implementeringen av ideer.
AI-baserte IDE-plugins
Integreringen av AI-verktøy og utvidelser i IDE-er tar allerede fart med moduler som f.eks GitHub Copilot. GitHub Copilot er et verktøy fra GitHub som drives av OpenAI Codex, en GPT3-basert modell.
Slike verktøy som er tilgjengelige i utviklingsmiljøer hjelper til med generering av feilfri kode, og fremskynder prosessen med å skrive kode for komplekse DIY-prosjekter – for ikke å glemme feilsøkingsfunksjoner.
Integrasjon av maskinlæringsalgoritmer
Integrering av algoritmer kan forbedre modellens responsrelevans og nøyaktighet, noe som fører til personlige DIY-anbefalinger basert på brukeratferd. ML-algoritmer kan gjenkjenne DIY-relaterte søkeord og skreddersy brukerspesifikke svar, noe som letter produktforsknings- og utviklingsprosessen.
Fremtiden til mikrokontroller-baserte plattformer
Mikrokontrollerbaserte plattformer kan ha stor nytte av fremskritt i AI-modeller som ChatGPT4. Integrering av disse modellene kan utvide prosessorkraften og minnet til plattformene, noe som fører til mer nøyaktig dataanalyse fra innebygde og IoT-systemer. Når vi snakker om dette, har vi dekket mange Arduino IoT-prosjekter du kan prøve uten å vente på GPT-fremskritt.
Prediktive vedlikeholdstiltak kan også utvikles ved hjelp av disse dataene. I fremtiden kan lette AI-versjoner til og med integreres i enheter for DIY-prosjekter ved hjelp av komprimeringsteknikker. Vanligvis vil gjør-det-selv-deltakere snart være i stand til effektivt å tenke, forske på, implementere og endre prosjekter.
Tar AI til DIY-verdenen
GPT-4 vil utvilsomt transformere DIY-industrien. Generering av personlige og nøyaktige svar, flerspråklig støtte, virtuell gjør-det-selv-hjelp, kodeassistent og feilsøkingsfunksjoner er bare toppen av isfjellet av mulighetene den kommende språkmodellen har å tilby felt.