一觉醒来,GPT4 出来了!总结要点:

一觉醒来,GPT4出来了!总结要点:-提升专业学术能力,各类考试超过90%的人类-真正的多模态,可以把纸笔画的原型直接写出网页代码。读论文时可以知道插图含意。-英文准确度提升,70%到85.5%-中文准确度提升,达到GPT3.5的英文水平。-事实准确性大幅提升-训练数据依然截止到2021年9月,其实base还是GPT3?-价格采用分离定价,输入0.03输出0.06,单位都是美金/1ktoken,非常贵。-记忆最多支持8192tokens,并且可以升级到32768tokens,价格翻倍应用层面,多模态的应用非常广阔-最直接的让盲人能够「看到」图片了。-OCR技术也不小心被碾压了-画一个图直接就边html代码了,前端工程师亚历山大-Sketch和figma这种产品也变成了中间形态目前限量供应中,只有ChatGPTPlus和Poe订阅可以体验。

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今日重磅:OpenAI正式推出GPT-4!在演示视频中,GPT-4可以实现:-问它如何清洁装满食人鱼的鱼缸里面?(回答惊喜连连~)-自动编写一个python脚本来分析我的月度财务情况(支持主流编程语言)-分析、理解图片,并「预测」可能性(这里的预测太酷了:杠杆那头的棒球会被击飞)综合来说:GPT-4是多模态。直接读取图片和文档等应用场景。(多模态意味着机器拥有了更多维度的输入数据处理能力,类似生物有了多感官能力。)GPT-4的高级推理能力超过了ChatGPT。上下文理解巨幅提升。GPT-4能够处理超过25,000字的文本,允许使用案例,如长形式的内容创建,扩展的对话,以及文件搜索和分析。中文准确度大幅提升。更多请访问OpenAI官网:https://openai.com/product/gpt-4Invalidmedia:

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GPT4在优化速度降低成本,智商也跟着大幅降低了。QuinnLeng: 可能很多重度用户跟我一样都感觉到ChatGPT最近几个月变傻了一些。还真是这样,这篇论文最近半年对GPT3.5和GPT4的研究发现:GPT4年初生成的代码52%概率可以直接执行,而现在大幅下降到10%。对素数的识别准确率从97.6%骤降到了2.4%https://arxiv.org/pdf/2307.09009.pdfhttps://t.co/28rsZECku1

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GPT4的四个能力示例-画小人,对人体的结构理解和视觉能力-文字解谜,对空间的感知能力-对话分析,对人类对话的深度理解能力-代码解释,用自然语言推导代码运行结果读过《千脑智能》的朋友应该还记得,人类的大脑里有一个世界模型,并在此模型内进行预测,而GPT4里也初步展现出“世界模型”。要注意,这只是没有经过视觉训练的GPT4的早期版本。GPT4多模态版本的真正的实力,除了OpenAI还没人知道。

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openAI开发者大会总结:自定义GPT发布,API升级多模态,成本进一步降低自定义GPT:GPT仅需3分钟便能创造一个属于自己的gpt,可以根据上传的内容,专业性的回答相关联内容,可以面向任何人开放,GPT开发者可以像IOS开发者一样,生成各种自定义的GPT,并通过这些GPT赚取利润,openAI未来还将上线GPTs商店,帮助开发者共创价值。API升级多模态:现有的GPT-4API升级为GPT-4Turbo,包含了全新的6项更新,分别是:上下文窗口提高到128k(相当于300页书籍);更多控制;多模态视觉、DALL-E3和语音API一起开放;GPT-4微调开放;双倍GPTR-4调用速率限制开放。此外全新AssistantsAPI,包含了检索、代码解释器等新功能。成本降低:GPT-4Turbo输入降价到原来的1/3,为1美分每千token,输出降价到原来的1/2,为3美分每千token,同时不再设置上下文长度区分,统一128k,代码解释器按绘画次数收费,每次三美分,检索则根据容量和天数收费。来源:

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看GPT-4现场demo的感想:

看GPT-4现场demo的感想:1.相比于官方宣传里强调的GPT-4在SAT、GRE考试上取得的成绩,它在多模态中展现出的能力更加让人感到惊艳。Demo中,Greg尝试了几张截图和照片,GPT-4都能够详细地讲述内容和细节,甚至可以根据一张手绘的草图写出对应的网页HTML代码。等视觉方面的能力开放出来之后我想要好好试试。2.在demo中,GPT-4基于开发者文档的内容提出有效的解决方案和代码,基于法律条文解答税务问题,并用通俗易懂的语言一步一步地解释,这种使用方式非常有趣。现实社会中的很多文章并不是为普通人写的:从法律条文到专业文献再到开发者文档,写作所追求的往往是准确度、覆盖面、专业度,但偏偏并不是普通人易读性。因此,我们需要雇佣专业工作者,例如律师、咨询顾问,来作为中间的桥梁,从一个实际问题中找到对应的文献,获得准确的解答。Demo中展示出来的效果是,GPT-4可以做类似的事情,基于专业文献找到答案,用通俗易懂的语言解答个人的疑问,达到为普罗大众赋能的作用。3.和上面第二点相关,像是专业的工具文档,之前是针对开发者写作,那未来是否会变为针对LLM写作,从格式到内容到呈现方式,都为了能够更好地被模型输入而优化?4.OpenAI的现场demo感觉非常好,苹果为硬件产品发布会树立了标杆,OpenAI为AI软件发布会也树立了一个好的榜样。5.一遍一遍提醒自己做预期管理:不要根据demo去推断GPT-4的能力,还是得到手之后试试。Interpolation不可取……

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