本文主要是介绍GPT-4o,AI实时视频通话丝滑如人类,Plus功能免费可用,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!
不开玩笑,电影《她》真的来了。
OpenAI最新旗舰大模型GPT-4o,不仅免费可用,能力更是横跨听、看、说,丝滑流畅毫无延迟,就像在打一个视频电话。
现场直播的效果更是炸裂:
它能感受到你的呼吸节奏,也能用比以前更丰富的语气实时回复,甚至可以做到随时打断。
GPT-4o里的“o”是Omni的缩写,也就是**“全能”**的意思,接受文本、音频和图像的任意组合作为输入,并生成文本、音频和图像输出。
它可以在短至232毫秒、平均320毫秒的时间内响应音频输入,与人类在对话中的反应速度一致。
这还是一份给所有人的大礼,GPT4-o与ChatGPT Plus会员版所有的能力,包括视觉、联网、记忆、执行代码、GPT Store……
将对所有用户免费开放!
(新语音模式几周内先对Plus用户开放)
在直播现场,CTO Murati穆姐说:这是把GPT-4级别的模型开放出去,其实她还谦虚了。
在场外,研究员William Fedus揭秘,GPT-4o就是之前在大模型竞技场搞A/B测试的模型之一,im-also-a-good-gpt2-chatbot。
无论从网友上手体验还是竞技场排位来看,都是高于GPT-4-Turbo级别的模型了,ELO分数一骑绝尘。
而这样的超强模型也将提供API,价格打5折,速度提高一倍,单位时间调用次数足足是原来的5倍!
追直播的网友已经在设想可能的应用,可以替代盲人看世界了。以及确实感觉比之前的语音模式体验上强上不少。
鉴于之前不少人就已经和ChatGPT语音模式“谈恋爱”了,有大胆想法的朋友,可以把你们的想法发在评论区了。
总裁Brockman在线演示
知道OpenAI发布会为什么定在谷歌I/O前一天了——打脸,狠狠打脸。
谷歌Gemini发布会需要靠剪辑视频和切换提示词达成的伪实时对话效果,OpenAI现场全都直播演示了。
比如让ChatGPT在语言不通的两个人之间充当翻译机,听到英语就翻译成意大利语,听到意大利语就翻译成英语。
发布会直播之外,总裁哥Brockman还发布了额外的5分钟详细演示。
而且是让两个ChatGPT互相对话,最后还唱起来了,戏剧感直接拉满。
这两个ChatGPT,一个是旧版APP,只知道对话,另一个则是新版网页,具备视觉等新能力。(我们不妨取Old和New的首字母,分别叫TA们小O和小N)
Brockman首先向小O介绍了大致情况,告诉她要和一个拥有视觉能力的AI对话,她表示很酷并欣然接受。
接着,Brockman让她稍作休息,并向小N也介绍情况,还顺带展示了小N的视觉能力。
只见打完招呼后,小N准确地说出了Brockman的衣着打扮和房间环境。而对于要和小O对话这件事,小N也感到很有趣。
接下来就是小O和小N相互对白的时间了,TA们依然是从Brockman的衣着开始聊起,小O不断提出新的问题,小N都一一解答。
接着,他们又谈论了房间的风格、布置和光线,甚至小N还意识到了Brockman正站在上帝视角凝视着TA们。
如果你看了这段视频就会发现,画面中出现了一个女人在Brockman身后做了些恶搞的手势。
这可不是乱入,是Brockman和女人串通好,专门给小N设计的一道“考题”。
就在小O和小N聊的正开心的时候,Brockman选择加入,直接问有没有看到什么不正常的地方。
结果是小N直接识破了Brockman的小伎俩,直接复述出了女人在他身后做小动作的场景,小O听了之后直接感叹原来在这里享受乐趣的不只有我们两个。
Brockman把这句话当成了夸赞,并对小O表示了感谢,还愉快地加入了TA们的对话。
之后是最后也是最精彩的部分,在Brockman的指挥下,小O和小N根据刚才聊天的内容,直接开启了对唱模式。
只过了简单几轮,衔接地就十分密切,而且旋律悠扬,音色也是和真人毫无二致。
最后视频以Brockman唱出的一句Thank you结束,在视频外的推文中他还透露新的语音对话功能将在数周内向Plus用户开放。
端到端训练,一个神经网络搞定语音文本图像
正如奥特曼在发布会前所说,GPT-4o让人感觉像魔法一样,那么它是如何做到的呢?
非常抱歉,这次非但没有论文,连技术报告也不发了,只在官网Blog里有一段简短的说明。
在GPT-4o之前,ChatGPT语音模式由三个独立模型组成,语音转文本→GPT3.5/GPT-4→文本转语音。
我们也可以让旧版ChatGPT语音模式自己讲一下具体是怎么个流程。
这样一来,整个系统的延迟足足有2.8秒(GPT-3.5)和5.4秒(GPT-4),而且丢失了大量的信息,它无法直接感受音调、多个说话者或背景噪音,也无法输出笑声、唱歌声,或表达情感。
GPT-4o则是跨文本、视觉和音频端到端训练的新模型,这意味着所有输入和输出都由同一个神经网络处理。
在语音翻译任务上,强于OpenAI专门的语音模型Whisper-V3以及谷歌和Meta的语音模型。
在视觉理解上,也再次反超Gemini 1.0 Ultra与对家Claude Opus
虽然技术方面这次透露的消息就这么多了,不过也有学者评价。
一个成功的演示相当于1000篇论文。
One More Thing
除了OpenAI带来的精彩内容之外,也别忘了北京时间5月15日凌晨,谷歌将召开I/O大会。
到时量子位将继续第一时间带来最新消息。
另外根据网友推测,GPT-4o这么强,全都免费开放了,这是劝大家不续订ChatGPT Plus了的意思吗?
那肯定不是啊~
鉴于OpenAI春节期间在谷歌发布Gemini 1.5 Pro后半小时左右用Sora狙击了一把,明天OpenAI还有新活也说不定呢?
直播回放
https://www.youtube.com/watch?v=DQacCB9tDaw
参考链接:
[1]https://openai.com/index/hello-gpt-4o/
如何学习大模型 AI ?
由于新岗位的生产效率,要优于被取代岗位的生产效率,所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人,只能说是:
“最先掌握AI的人,将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话,放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期,都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里,指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑,所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限,很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升,故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
第一阶段(10天):初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识,对大模型 AI 的理解超过 95% 的人,可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解,别人只会和 AI 聊天,而你能调教 AI,并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么?
- 大模型是怎样获得「智能」的?
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例:向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段(30天):高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习,学会构造私有知识库,扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架,抓住最新的技术进展,适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示(Embeddings)
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段(30天):模型训练
恭喜你,如果学到这里,你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作,自己也能训练 GPT 了!通过微调,训练自己的垂直大模型,能独立训练开源多模态大模型,掌握更多技术方案。
到此为止,大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗?
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2:手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段(20天):商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知,可以在云端和本地等多种环境下部署大模型,找到适合自己的项目/创业方向,做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身:基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例:如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程,只要学习就会有挑战。天道酬勤,你越努力,就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务,那你堪称天才。然而,如果你能完成 60-70% 的内容,你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
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