Resolvendo um Problema de Classificação de 350 Imagens com GPT-4
Uma pequena empresa de IA enfrentou um desafio de reconhecimento de imagem: identificar 350 ilustrações de carros muito semelhantes. Abordagens tradicionais de visão computacional e realidade aumentada falharam. A equipe tentou aprendizado de transferência MobileNet e aumento de dados, mas os resultados foram inconsistentes. Finalmente, eles combinaram inteligentemente uma busca de incorporação de imagem baseada em KNN com GPT-4, enviando imagens candidatas para o GPT-4 para correspondência final. Embora não seja perfeito, essa solução melhorou significativamente a precisão e foi aplicada com sucesso em um aplicativo de museu, melhorando também a linha de produtos principal da empresa. Isso demonstra como os grandes modelos de linguagem estão se tornando ferramentas versáteis no desenvolvimento de produtos, simplificando o processo de aplicação de IA.
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