GPT-4o技术粗粗粗解

GPT-4o是一个非常优秀的多模态大模型。它的输入是语音、文字、图像/视频。输出自然有语音、文字、图像。如果说它像一个人的能力，那还真的差不多了。可能离AGI就不远了吧！在现有的AI能力路上，SamAltman那句逆言的忠耳一定要听：不要在OpenAI前进的路上；不要研究基础的AI能力。

可是OpenAI又不站在中国这一边，能怎么办呢？我们只能一边期望OpenAI达到AGI；一边既要努力研发芯片、一边又要努力研究模型；还要判断 GPT5是不是就极度接近AGI了呢？

不管这些，还是看看GPT-4o可能的技术吧。也许你看一个公司的产品发布是会得到它的技术端倪的。

从整体上看，GPT-4o是一个极其特殊的多模态模型。不太可能是多个模型组合的东西。所以，它的大概结构框架可能是这样的图

这里边有几个难点

流式的语音识别。尽管从架构上看，流式语音与批处理语音处理的差别不大。但是实际技术难度上是有相当大的区别的。因为批处理在数据预处理，模型数据的输入固定大小，模型的训练等方面与这个图像、文字可能没有什么差异，只要在数据预处理这块做个手脚，完成特征到嵌入的转换，可能就是一个标准的多模型模型就成了！

但是这个流式的处理，麻烦在于两点：实时性对于性能极其的敏感，这次的GPT-4o本身可以说在300ms左右解决了输入与输出这个响应，那在基础模型的优化计算、算力的大的集群调度上有了一个质的飞跃！甚至是Nvidia的显卡供货上都得到了优先保障！

另一个难点，可能是流式模型的嵌入转化。这方面的论文好像在去年才逐渐增加的。典型的是 onformer-Based on-Device Streaming Speech Recognition 一类的吧。
https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10023291

所以我觉得这个流式的问答一出来，所有搞语音AI助手的创业公司真的就死掉了！

SamAltman那句逆言的忠耳一定要听：不要在OpenAI前进的路上；不要研究基础的AI能力。

再就是不那么惊艳的文字与图像的能力，很明显过去在GPT-4这个阶段，我们是体会过这个东西的，但是说实话并没有达到特别好的程度。现在这个实时对话的那个图的识别，你感到的是什么？

它可能正在多模态，也就是图像这个领域达到它曾经在文字处理上达到的高度。真的能够跟人一样的认清这个世界的样子？

不过这个东西的架构上，大家可能差不多，至少在国内公开的模型中通义千问曾经做得不错的。

但是，当它能看到你看到的一样的东西，也能像你一样的理解这个世界？

你不觉得它可怕吗？

再看看这个程序的理解能力，你觉得程序员怕不怕？？？

就问你怕不怕？

在去年我就写过程序员这个职业要完蛋的文章。

今天我要更明确的说，程序员这个职业看到了落日！

如果你想，可能真的要去重新认识一下，人工智能这件事！

上面的介绍吧，都是GPT-4o 的简单分析，具体的训练方法，我这里就不多讲了，但我十分推荐你来听听，知乎知学堂的最近推出的这节《AI大模型公开课》。主要针对的就是想进阶AI方向的产品经理和程序员，讲大模型的技术原理和实战，对我的帮助很大，尤其是课程里关于Transformer 的原理、使用Fine-Tuning进行模型微调的技术一定要仔细听。

而且现在大模型正是行业趋势，AI全栈工程师才是未来的方向，如果都掌握了，白富美有没有我不知道，但是跳槽、涨薪都是个很好的加分项是一定的。

视频教程我直接给大家找过来了，现在直接微信扫码就可以，据说后面就要收费了⬇️

对了，如果你懂点Python，那这节课对你来说学起来会很轻松！大佬讲解的通俗易懂，出了前沿的技术，更有如今的人才需求、市场趋势分析等等，等极大的拓宽你的眼界，十分受益！

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最后，祝你能够成功的转型到人工智能时代吧，毕竟这个门已经在慢慢的关上了！