OpenAI представила GPT-4 — новое поколение языковой модели, которая работает уже не только с текстом, но и с изображениями на входе. Это первый по-настоящему массовый шаг к мультимодальности: система может разбирать схему, скриншот или фотографию и рассуждать о её содержимом так же, как о письменном запросе. Для индустрии это не косметическое обновление, а смена планки качества генеративного контента.
Коротко: Нейросети и ИИ, 14 марта 2023
- Что произошло
- OpenAI выпустила GPT-4 — мультимодальную модель нового поколения
- Когда
- 14 марта 2023
- Суть
- OpenAI представила GPT-4 — модель, понимающую текст и изображения и сдающую профэкзамены на уровне топ-10% специалистов.
- Что это значит для бизнеса
- GPT-4 ускорил переход к ответам, которые ИИ собирает сам, а не отдаёт ссылками.
- Источник
- techcrunch.com
Текст схемы и все данные
Коротко: Нейросети и ИИ, 14 марта 2023
- Что произошло
- OpenAI выпустила GPT-4 — мультимодальную модель нового поколения
- Когда
- 14 марта 2023
- Суть
- OpenAI представила GPT-4 — модель, понимающую текст и изображения и сдающую профэкзамены на уровне топ-10% специалистов.
- Что это значит для бизнеса
- GPT-4 ускорил переход к ответам, которые ИИ собирает сам, а не отдаёт ссылками.
- Источник
- techcrunch.com
Показатели говорят сами за себя. GPT-4 прошла имитацию адвокатского экзамена с результатом в топ-10% сдающих, тогда как предыдущая версия GPT-3.5 оказывалась в нижних 10%. Скачок на профессиональных тестах означает, что модель перестаёт быть генератором правдоподобного текста и становится инструментом, которому можно доверять более сложные аналитические задачи. При этом важно помнить про ограничения больших языковых моделей — фактические ошибки и галлюцинации никуда не исчезли.
Доступ к модели OpenAI открыла платным подписчикам ChatGPT Plus и разработчикам через API по листу ожидания. Это значит, что GPT-4 быстро попадёт в продукты, ассистенты и поисковые надстройки — а вместе с ними изменится и то, как пользователи получают ответы. Мы в AOSA рассматриваем релиз как один из триггеров перехода к нейропоиску: чем сильнее модели, тем чаще ответ формируется прямо в интерфейсе, минуя клик по ссылке.
Для бизнеса ключевой вопрос не в том, насколько умна модель, а в том, попадёт ли бренд в её ответы. Когда генеративные системы синтезируют рекомендацию из множества источников, видимость сайта определяется уже не только позициями в классической выдаче, но и тем, как контент структурирован и цитируется. Здесь на первый план выходит оптимизация под нейропоиск (AEO) — работа над тем, чтобы материалы компании становились источником для ИИ-ответов.
Одновременно растёт цена качества самого контента. Модели уровня GPT-4 легко генерируют тексты, и поисковики реагируют ужесточением требований к экспертности и оригинальности — достаточно вспомнить логику Helpful Content и принципы E-E-A-T. Выигрывают не те, кто штампует контент нейросетью, а те, кто использует ИИ как инструмент при сохранении живой экспертизы. Подробнее о механике мы писали в материале что такое AEO: полный гайд.
GPT-4 задал направление, в котором затем двинулась вся отрасль — от поисковых ассистентов до корпоративных продуктов. Для владельцев сайтов это сигнал готовиться к среде, где трафик и доверие распределяются между классическим поиском и ИИ-ответами одновременно.
GPT-4 ускорил переход к ответам, которые ИИ собирает сам, а не отдаёт ссылками. Бизнесу стоит заранее адаптировать контент под цитируемость в нейросетях — это закладывает фундамент для комплексного SEO+AEO и устойчивой видимости бренда.
Источник: techcrunch.com