探索OpenAI的GPT-4o及其在知识型机器人中的应用
本文由 GPT-4o 翻译。您可以通过此 链接 查看原文。
在过去的几个月里，从Claude 3到Llama 3，一系列新的大规模语言模型（LLM）已经发布。这些模型显著改进，引起了人们对OpenAI下一步举措的浓厚兴趣。2024年5月13日，OpenAI宣布了GPT-4o，被广泛誉为一场革命性的变革。本文将探讨GPT-4o与之前的模型有何不同以及它对知识型机器人的意义。
GPT-4o简介
GPT-4o中的“o”代表“Omni”，意思是“全部”或“整个”。GPT-4o可以处理文本、音频和图像输入和输出。我总结了OpenAI在演示视频中展示的GPT-4o的改进和特点。
GPT-4o的主要改进
GPT-4o之前的模型是2024年4月9日发布的GPT-4-turbo-2024-04-09。以下是OpenAI相比之前的模型引入的改进：
- 速度是上一个GPT-4的两倍
- 成本降低50%
- 比GPT-4 Turbo高五倍的速率限制
- 支持实时视频和音频
新的语音交互
ChatGPT应用程序提供了一种名为语音模式的界面，之前用户需要输入语音并等待响应。现在，响应几乎是即时的，实时提供。根据OpenAI的说法，平均响应时间约为320毫秒，类似于人类的反应时间。用户不必等待GPT说完；他们可以在响应过程中打断并进行互动。系统还允许表达情感和创建多样的声音。演示展示了诸如“更戏剧性地说”和“用机器人音调说话”的命令。
视频功能
演示强调了GPT-4o在实时解决纸上书写的数学问题和通过实时观察计算机屏幕提供代码分析的能力。
GPT-4o API发布
OpenAI还宣布在其API中支持GPT-4o，根据社区公告。之前提到的两倍速度、50%的成本降低和五倍的速率限制直接适用。虽然这些改进对所有用户都有利，但对于高使用率的API用户来说尤其重要。
另一个重要变化是支持音频输入。以前，对于基于语音的聊天机器人，需要使用STT（语音转文本）功能将文本发送到API。现在，可以直接将音频发送到API，使其更加高效，并且能够传输难以转换为文本的声音。OpenAI的目标是在几周内支持这一功能，我对这一备受期待的API新增功能感到非常兴奋。
GPT-4o简介的结论和回顾
GPT-4o在各个方面相比之前的模型都有显著改进。虽然一些功能尚未发布，但演示视频中展示的功能表明这是一场革命性的变革。尽管新模型的快速推出似乎威胁到OpenAI的地位，但这一创新确保了OpenAI在关注度和功能性方面保持领先。
音频输入和实时对话功能尤其令人印象深刻。GPT-4o语音对话功能的成功实现很大程度上归功于优秀的用户界面。Sam Altman在其博客中提到，新语音模式是他使用过的最好的界面，强调了界面在AI技术中的重要性。
在将聊天或聊天机器人等功能集成到服务中时，界面常常被忽视。虽然看似只需使用AI模型的API来传递消息，但构建一个好的聊天界面需要大量资源。Sendbird知道这一点，并为GPT-4o、Llama 3和Claude 3的集成提供了优秀的聊天界面。
GPT-4o在知识型机器人中的应用
LLM有其局限性，比如知识截止到特定日期和无法访问私人信息。为了克服这些限制，知识型机器人已经开发出来。用户可以以各种格式将特定信息导入这些机器人，例如URL、PDF和CSV文件。
在之前的文章中比较了Claude、GPT和Llama的性能，我探讨了哪种LLM最适合构建知识型机器人，包括GPT-4-turbo。文章得出的结论是，GPT-4-turbo在准确性和简洁性方面表现最佳。
由于GPT-4o是GPT-4-turbo的进步版，我预期它在知识型机器人中也会表现出色。当我应用相同的测试时，结果如预期般优秀，展示了出色的问答能力。
让我们来看一个例子。我在Sendbird的仪表板上注册了美国人口普查局的“2022年美国通勤”报告的PDF文件，并提出了各种问题。
请注意高质量的回答。您可以在我的GitHub上查看完整的问题和答案列表。
如果您有兴趣亲自体验结果，创建和测试自己的聊天机器人是一个很好的方法。Sendbird提供了一个简单的过程，可以在5个快速步骤和几分钟内创建一个适合您特定知识库的自定义AI聊天机器人。
速度：GPT-4-turbo vs. GPT-4o
左侧的聊天机器人使用GPT-4 turbo，右侧的使用GPT-4o。对相同问题同时提问时，响应生成速度有显著差异。
在之前的各种LLM模型比较文章中，我提到GPT-4的弱点是价格和速度，但在速度方面，这些弱点似乎已经完全克服。
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