GPT-4 with Vision (GPT-4V) adalah model multimodal yang dikembangkan oleh OpenAI. Model ini memungkinkan pengguna untuk mengunggah gambar sebagai input dan mengajukan pertanyaan tentang gambar tersebut, yang dikenal sebagai visual question answering (VQA). GPT-4V merupakan perkembangan signifikan dalam mengintegrasikan analisis gambar ke dalam model bahasa besar (large language models). Penambahan modalitas tambahan, seperti input gambar, ke dalam model bahasa besar dianggap sebagai salah satu perbatasan penting dalam penelitian dan pengembangan kecerdasan buatan.

Dengan GPT-4V, pengguna dapat mengajukan pertanyaan tentang suatu gambar tanpa harus melalui proses dua tahap, seperti mengklasifikasikan gambar terlebih dahulu dan kemudian menggunakan hasilnya untuk mengajukan pertanyaan kepada model bahasa seperti GPT. Namun, ada keterbatasan pada pemahaman GPT-4V, sehingga pengujian kasus penggunaan untuk memahami kinerja model sangat penting. GPT-4V terkadang mengalami "hallucination" di mana model menghasilkan informasi yang tidak akurat.

Meskipun demikian, GPT-4V memiliki kemampuan yang mengesankan dalam menjawab pertanyaan umum tentang gambar dan menunjukkan pemahaman konteks pada beberapa gambar yang diuji. Misalnya, GPT-4V mampu menjawab pertanyaan tentang sebuah film yang muncul dalam gambar tanpa harus diberitahu teks mengenai judul film tersebut. GPT-4V juga mampu menjawab pertanyaan lanjutan tentang suatu topik. Hal ini membuat GPT-4V menjadi sangat menarik dalam konteks jawaban pertanyaan umum.

GPT-4 with Vision (GPT-4V) telah menarik perhatian dunia teknologi dengan inovasi terbarunya. Dengan menggabungkan kemampuan visual, model ini memiliki potensi untuk merevolusi berbagai industri, dimulai dari dunia akademik. Pengguna telah membagikan contoh bagaimana GPT-4 with Vision mampu menganalisis tulisan tangan, membuatnya menjadi alat yang sangat berguna.

Secara keseluruhan, GPT-4V merupakan perkembangan yang menarik dalam penggabungan analisis gambar ke dalam model bahasa besar. Meskipun memiliki keterbatasan, model ini memiliki potensi yang besar untuk digunakan dalam berbagai konteks, mulai dari visual question answering hingga analisis tulisan tangan.