OpenAi 免费GPT-4o来袭，音频视觉文本实现「大一统」

本文主要是介绍OpenAi 免费GPT-4o来袭，音频视觉文本实现「大一统」，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

今天凌晨，即北京时间5月14日1点整，OpenAI 召开了首场春季发布会，CTO Mira Murati 在台上和团队用短短不到30分钟的时间，揭开了最新旗舰模型 GPT-4o 的神秘面纱，以及基于 GPT-4o 的 ChatGPT，均为免费使用。

此前，有传言称 OpenAI 将推出 AI 搜索引擎，旨在与谷歌明天举办的 I/O 开发者大会一较高下，一度引发了公众的热烈讨论。

不过 Sam Altman 随后在 X（原推特）上表示，要展示的并非 GPT-5 或搜索引擎，而是一些令人期待的创新成果，他本人对此充满期待，认为其像魔法一样神奇。

那么，GPT-4o 是否真的如 Sam Altman 所说，是 OpenAI 带来的「新魔法」呢？

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多模态实时语音助手‍

更快更全更有情感

登台后，Mira Murati 宣布了 ChatGPT 的桌面版本和新 UI，紧接着就介绍了本场发布会的主角——GPT-4o 。

在发布会上，Mira Murati 与团队成员 Mark Chen、Barret Zoph一起，重点展示了基于 GPT-4o 的 ChatGPT 在不同任务中的实际表现，尤其展现了其语音能力。

若用关键词加以总结，搭载 GPT-4o 的 ChatGPT 可谓是又快、又全、又有情感。

与 ChatGPT 对话时，用户不必等 ChatGPT 说完，可以随时插话；模型能够实时响应，不存在尴尬的几秒延迟。

在 Mark 表示自己很紧张且捕捉到他急促的呼吸后，ChatGPT 还会提醒需要冷静情绪，识别其呼吸节奏并引导他做深呼吸。

模型能够以各种不同的风格生成声音。无论对话时让 ChatGPT 用唱歌的方式、机器人机械音还是戏剧化的语气讲故事，它都能迅速反应并输出。

基于 GPT-4o 强大的视觉能力，用户还可以语音让 ChatGPT 分析页面上的数据图表。

更强大的是，打开摄像头后写下一道数学题，ChatGPT 还会一步步引导该如何解下一步，其讲解的清晰度与耐心堪比幼教。

ChatGPT的「同传能力」也不容小觑，OpenAI 团队还在现场展示了一波英语和意大利语的实时互译，中间实现零延迟。

更有意思的是，ChatGPT 在对话中还会使用语气词，甚至是向 OpenAI 团队开玩笑和表达感谢。在「看到」他们写下「我爱 ChatGPT」的文字后，ChatGPT 甚至会在发出撒娇的声音后，再表扬其贴心。

ChatGPT 甚至还能和用户「视频聊天」。在演示中，Barret 让 ChatGPT 猜测自己的情绪，在他开始露出笑脸后，ChatGPT 直接语音回复「你看起来很开心，笑容灿烂，还有点激动。」

英伟达首席 AI 科学家 Jim Fan 曾讲述过当前实时语音助手（如 Siri ）的困境，即很难创造出沉浸式的使用体验。

用户在和 AI 语音助手对话时要经历三个阶段：语音识别（ASR），将音频转换为文本，例如 Whisper；大语言模型（LLM）规划接下来的话语，将第一阶段的文本转换为新的文本； 语音合成（TTS），将新文本转换回音频，如 ElevenLabs 或 VALL-E 。

如果简单地按顺序执行，就会产生巨大的延迟，特别是当每一步都需要等待几秒时，用户体验就会急剧下降，哪怕合成的音频听起来非常真实，也会让用户格外「出戏」，就更别提沉浸式的使用体验了。

以往的 ChatGPT 语音模式也是如此，依赖三个独立模型工作，平均延迟时间为 2.8 秒 (GPT-3.5) 和 5.4 秒 (GPT-4)，语音助手也总会出现信息丢失，既不能判断语调、多个说话者或背景噪音，也不能输出笑声、唱歌或表达情感。

而现在，GPT-4o 的音频输入响应时间最短为232毫秒，平均响应时间为320毫秒，与人类在对话中的反应时间极为相似。

作为一个全新的单一模型，GPT-4o 能端到端地跨文本、视觉和音频，所有输入和输出都由同一个神经网络处理，直接一步到位，在用户输入后（文本、语音、图像、视频均可）直接生成音频回答。

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GPT-4o ‍

一款免费的全能 GPT-4

Mira Murati 在发布会上表示，GPT-4o 最棒的地方在于，它将 GPT-4 的智能提供给每个人，包括免费用户，将在未来几周内迭代式地在公司产品中推出。

GPT-4o 中的字母 o 指 omni，在拉丁语词根中是「全」的意思，是涵盖了文字、语音、图片、视频的多模态模型，接受任何模态的组合作为输入，并能生成任何模态的组合输出。

据 OpenAI 官网，GPT-4o 不仅在文本和代码处理的性能上与GPT-4 Turbo持平，而且在 API 调用上速度更快，价格更是降低了50%。

文本能力测试

与GPT-4对比多语言考试能力

更重要的是，GPT-4o 的视觉理解能力在相关基准上取得了压倒性的胜利。

在音频方面，GPT-4o 的语音识别（ASR）也比 OpenAI 的语音识别模型 Whisper 性能更佳（越低越好）。

与 Meta、谷歌的语音转写模型相比，GPT-4o 同样领先（越高越好）。

若落实到实际生活的使用中，GPT-4o 究竟能给普罗大众带来什么变化呢？

OpenAI的官网展示了 GPT-4o 在海报创作、三维重建、字体设计、会议总结等等一系列充满可能性的应用。

比如，在输入人物图片、海报元素以及想要的风格后，GPT-4o 就能给用户生成一张电影海报。

或者，根据输入的诗歌文本，GPT-4o 能生成用手写体写着诗歌、画着画的单行本图片。

在输入6张 OpenAI 的 logo图后，GPT-4o 能三维重建出其立体动图。

甚至还可以让 GPT-4o 帮忙把 logo 印在杯垫上。

「今天，有 1 亿人使用 ChatGPT 来创作、工作、学习，以前这些高级工具只对付费用户可用，但现在，有了 GPT-4o 的效率，我们可以将这些工具带给每个人。」Mira Murati 如是说道。

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写在后面

发布会之外，OpenAI 研究员 William Fedus 透露，此前在大模型竞技场参与A/B测试并碾压全场的模型「im-also-a-good-gpt2-chatbot」，就是本次登场的 GPT-4o 。

截至2024年3月，OpenAI 在不到十年的运营时间内，已经完成了10轮的融资，累计筹集资金超过了140亿美元，其估值在2月的融资交易中已经飙升至800亿美元。

伴随着狂飙的市值，OpenAI 的技术版图已经横跨了多个 AI 的关键领域，形成了一个全面而深入的产品矩阵。

API 产品线提供了包括 GPT 模型、DALL·E 模型、Whisper 语音识别模型在内的多样化服务，并通过对话、量化、分析、微调等高级功能，为开发者提供技术支持；ChatGPT 为核心的产品线分别推出了个人版和企业版。

在音乐生成领域，OpenAI 也有一定的技术积累，比如经过训练的深度神经网络 MuseNet，可预测并生成 MIDI 音乐文件中的后续音符，以及能生成带人声音乐的开源算法 Jukebox。

再加上年初春节假期期间毫无征兆推出的 AI 视频生成大模型 Sora，更是让网友们感叹「现实，不存在了。」

毋庸置疑，OpenAI 是大模型这场擂台赛中当之无愧的擂主，其技术与产品的迭代更是整个行业的风向标，不少大模型创业者都遇过「OpenAI 不做，没人投；OpenAI 一做，人人投」的融资奇观。

但随着 Claude 3 和 Llama 3 的紧追与 GPT Store 上线2个月惨遭「滑铁卢」，不少 AI 行业从业者开始对 OpenAI 祛魅，认为「大模型护城河很浅，一年就赶上了。」

现在看来，OpenAI 果然还是 OpenAI。

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阶段1：AI大模型时代的基础理解

• 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
• 内容：
  • L1.1 人工智能简述与大模型起源
  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
    - L1.4.1 知识大模型
    - L1.4.2 生产大模型
    - L1.4.3 模型工程方法论
    - L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
• 内容：
  • L2.1 API接口
    - L2.1.1 OpenAI API接口
    - L2.1.2 Python接口接入
    - L2.1.3 BOT工具类框架
    - L2.1.4 代码示例
  • L2.2 Prompt框架
    - L2.2.1 什么是Prompt
    - L2.2.2 Prompt框架应用现状
    - L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
    - L2.2.4 Prompt框架与Thought
    - L2.2.5 Prompt框架与提示词
  • L2.3 流水线工程
    - L2.3.1 流水线工程的概念
    - L2.3.2 流水线工程的优点
    - L2.3.3 流水线工程的应用
  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
• 内容：
  • L3.1 Agent模型框架
    - L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
    - L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
    - L3.1.3 Agent模型框架的实现细节
  • L3.2 MetaGPT
    - L3.2.1 MetaGPT的基本概念
    - L3.2.2 MetaGPT的工作原理
    - L3.2.3 MetaGPT的应用场景
  • L3.3 ChatGLM
    - L3.3.1 ChatGLM的特点
    - L3.3.2 ChatGLM的开发环境
    - L3.3.3 ChatGLM的使用示例
  • L3.4 LLAMA
    - L3.4.1 LLAMA的特点
    - L3.4.2 LLAMA的开发环境
    - L3.4.3 LLAMA的使用示例
  • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。
• 内容：
  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景

学习计划：

• 阶段1：1-2个月，建立AI大模型的基础知识体系。
• 阶段2：2-3个月，专注于API应用开发能力的提升。
• 阶段3：3-4个月，深入实践AI大模型的应用架构和私有化部署。
• 阶段4：4-5个月，专注于高级模型的应用和部署。

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