LLM多模态——GPT-4o改变人机交互的多模式 AI 模型应用

1. 概述

OpenAI 发布了迄今为止最新、最先进的语言模型 – GPT-4o也称为““ 模型。这一革命性的人工智能系统代表了一次巨大的飞跃,其能力模糊了人类和人工智能之间的界限。

GPT-4o 的核心在于其原生的多模式特性,使其能够无缝处理和生成文本、音频、图像和视频内容。这种将多种模式集成到单一模型中的做法尚属首次,有望重塑我们与人工智能助手互动的方式。

但 GPT-4o 不仅仅是一个多模式系统。与前身 GPT-4 相比,它拥有惊人的性能改进,并将 Gemini 1.5 Pro、Claude 3 和 Llama 3-70B 等竞争型号远远甩在身后。让我们更深入地探讨一下是什么让这个人工智能模型真正具有开创性。

2. 无与伦比的性能和效率

GPT-4o 最令人印象深刻的方面之一是其前所未有的性能能力。根据 OpenAI 的评估,该模型比之前表现最好的 GPT-60 Turbo 领先 4 Elo 点。这一显着优势使 GPT-4o 独树一帜,甚至超越了目前最先进的人工智能模型。

但原始性能并不是 GPT-4o 的唯一亮点。该模型还拥有令人印象深刻的效率,运行速度是 GPT-4 Turbo 的两倍,而运行成本仅为 GPT-4 Turbo 的一半。卓越的性能和成本效益的结合使 GPT-XNUMXo 对于希望将尖端人工智能功能集成到其应用程序中的开发人员和企业来说极具吸引力。

3. 多模式功能:混合文本、音频和视觉

也许 GPT-4o 最具突破性的方面是其原生的多模态特性,这使得它能够跨多种模态(包括文本、音频和视觉)无缝处理和生成内容。这种将多种模式集成到单一模型中的做法尚属首次,它有望彻底改变我们与人工智能助手互动的方式。

借助 GPT-4o,用户可以使用语音进行自然、实时的对话,模型可以立即识别和响应音频输入。但功能并不止于此 - GPT-4o 还可以解释和生成视觉内容,为从图像分析和生成到视频理解和创建的应用开辟了一个充满可能性的世界。

GPT-4o 多模态功能最令人印象深刻的展示之一是它能够实时分析场景或图像,准确描述和解释其感知的视觉元素。此功能对于视障者辅助技术等应用以及安全、监控和自动化等领域具有深远的影响。

但 GPT-4o 的多模式功能不仅仅限于理解和生成不同模式的内容。该模型还可以无缝地融合这些模式,创造真正身临其境且引人入胜的体验。例如,在 OpenAI 的现场演示中,GPT-4o 能够根据输入条件生成一首歌曲,将对语言、音乐理论和音频生成的理解融入到一个有凝聚力且令人印象深刻的输出中。

4. 使用 Python 使用 GPT0

4.1 代码调用

import openai
# Replace with your actual API key
OPENAI_API_KEY = "your_openai_api_key_here"
# Function to extract the response content
def get_response_content(response_dict, exclude_tokens=None):if exclude_tokens is None:exclude_tokens = []if response_dict and response_dict.get("choices") and len(response_dict["choices"]) > 0:content = response_dict["choices"][0]["message"]["content"].strip()if content:for token in exclude_tokens:content = content.replace(token, '')return contentraise ValueError(f"Unable to resolve response: {response_dict}")# Asynchronous function to send a request to the OpenAI chat APIasync def send_openai_chat_request(prompt, model_name, temperature=0.0):openai.api_key = OPENAI_API_KEYmessage = {"role": "user", "content": prompt}response = await openai.ChatCompletion.acreate(model=model_name,messages=[message],temperature=temperature,)return get_response_content(response)
# Example usageasync def main():prompt = "Hello!"model_name = "gpt-4o-2024-05-13"response = await send_openai_chat_request(prompt, model_name)print(response)
if __name__ == "__main__":import asyncioasyncio.run(main())
  • 直接导入openai模块,而不是使用自定义类。
  • 将 openai_chat_resolve 函数重命名为 get_response_content 并对其实现进行了一些细微更改。
  • 将 AsyncOpenAI 类替换为 openai.ChatCompletion.acreate 函数,这是 OpenAI Python 库提供的官方异步方法。
  • 添加了一个示例主函数,演示如何使用 send_openai_chat_request 函数。

请注意,您需要将“your_openai_api_key_here”替换为您的实际 OpenAI API 密钥,代码才能正常工作。

4.2情商和自然互动

GPT-4o 的另一个突破性方面是它能够解释和生成情绪反应,这是人工智能系统长期以来无法实现的一种能力。在现场演示中,OpenAI 工程师展示了 GPT-4o 如何准确检测和响应用户的情绪状态,从而相应地调整其语气和响应。

在一个特别引人注目的例子中,一名工程师假装换气过度,GPT-4o 立即从他们的声音和呼吸模式中识别出了痛苦的迹象。然后,该模型平静地引导工程师进行一系列呼吸练习,将其音调调整为舒缓和放心的方式,直到模拟的痛苦消退。

这种解释和响应情绪线索的能力是迈向与人工智能系统真正自然和类人交互的重要一步。通过了解对话的情感背景,GPT-4o 可以以一种感觉更自然、更有同理心的方式定制其响应,最终带来更具吸引力和令人满意的用户体验。

4.3 无障碍服务

OpenAI 决定向所有用户免费提供 GPT-4o 的功能。这种定价模型设定了一个新标准,竞争对手通常会收取大量订阅费来访问其模型。

虽然 OpenAI 仍将提供付费的“ChatGPT Plus”等级,并具有更高的使用限制和优先访问权等优势,但 GPT-4o 的核心功能将免费提供给所有人。

4.4 实际应用和未来发展

GPT-4o 功能的影响是巨大而深远的,潜在应用跨越众多行业和领域。例如,在客户服务和支持领域,GPT-4o 可以彻底改变企业与客户的互动方式,跨多种方式(包括语音、文本和视觉辅助)提供自然、实时的帮助。

在教育领域,GPT-4o 可以用来创造沉浸式和个性化的学习体验,该模型可以调整其教学风格和内容交付,以满足每个学生的需求和偏好。想象一下,一个虚拟导师不仅可以通过自然语言解释复杂的概念,还可以即时生成视觉辅助工具和交互式模拟。

娱乐行业是 GPT-4o 多模式功能大放异彩的另一个领域。从为视频游戏和电影生成动态且引人入胜的叙事,到创作原创音乐和配乐,可能性是无限的。

展望未来,OpenAI 制定了雄心勃勃的计划,将继续扩展其模型的功能,重点是增强推理能力并进一步整合个性化数据。一个诱人的前景是将 GPT-4o 与针对特定领域(例如医学或法律知识库)训练的大型语言模型相集成。这可以为高度专业化的人工智能助手铺平道路,使其能够在各自领域提供专家级的建议和支持。

未来发展的另一个令人兴奋的途径是 GPT-4o 与其他人工智能模型和系统的集成,从而实现跨不同领域和模式的无缝协作和知识共享。想象一下这样一个场景:GPT-4o 可以利用尖端计算机视觉模型的功能来分析和解释复杂的视觉数据,或者与机器人系统协作,在物理任务中提供实时指导和支持。

5.道德考虑和负责任的人工智能

与任何强大的技术一样,GPT-4o 和类似人工智能模型的开发和部署提高了 重要的道德考虑。 OpenAI 一直直言不讳地致力于负责任的人工智能开发,实施各种保障措施和措施来减轻潜在风险和滥用。

一个关键问题是 GPT-4o 等人工智能模型是否有可能延续或放大现有模型 偏见以及训练数据中存在的有害刻板印象。为了解决这个问题,OpenAI 实施了严格的去偏差技术和滤波器,以最大限度地减少模型输出中此类偏差的传播。

另一个关键问题是 GPT-4o 的功能可能被滥用于恶意目的,例如生成 deepfakes、传播错误信息或参与其他形式的数字操纵。 OpenAI 实施了强大的内容过滤和审核系统,以检测和防止滥用其模型进行有害或非法活动。

此外,该公司强调人工智能开发中透明度和问责制的重要性,定期发布有关其模型和方法的研究论文和技术细节。这种对更广泛科学界的开放和审查的承诺对于培养信任并确保负责任地开发和部署 GPT-4o 等人工智能技术至关重要。

6. 结论

OpenAI 的 GPT-4o 代表了人工智能领域真正的范式转变,开创了多模式、情感智能和自然人机交互的新时代。凭借其无与伦比的性能、文本、音频和视觉的无缝集成以及颠覆性的定价模型,GPT-4o 有望实现尖端人工智能功能的民主化,并从根本上改变我们与技术交互的方式。
虽然这一突破性模型的影响和潜在应用是巨大且令人兴奋的,但至关重要的是,其开发和部署必须以对道德原则和负责任的人工智能实践的坚定承诺为指导。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/pingmian/14602.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

AWPortrait1.4更新,人物的生成更加趋近真实感,将SD1.5人像的真实感提升到了一个新的高度

AWPortrait1.4更新,人物的生成更加趋近真实感,将SD1.5人像的真实感提升到了一个新的高度 经过5个月,AWPortrait终于迎来了1.4。 本次更新基于1.3训练,使得人物的生成更加趋近真实感,将SD1.5人像的真实感提升到了一个新…

uview1.0 u-form表单回显校验不通过

提交到后端的数据,回显后不做任何修改无法通过表单校验 原因,u-form表单校验的类型默认为string,但是后端返回的是integer类型,导致无法通过校验 解决,既然后端返回的是整数形,那么我们就将校验规则的type…

【企业动态】东胜物联成为AWS硬件合作伙伴,助力实现边缘智能

近日,AIoT硬件设备供应商东胜物联与全球领先的云计算服务提供商亚马逊云(AWS)达成合作关系,共同致力于推动物联网技术的发展,为企业客户提供更智能、灵活的硬件解决方案,助力智能化升级和数字化转型。 作为…

Android studio关闭自动更新

Windows下: 左上角file - setting - Appearance & Behavier - system setting - update - 取消勾选

图书管理系统(Java版本)

文章目录 前言要求1.设置对象1.1.图书1.2.书架2.管理员3.功能的实现 2.搭建框架2.1.登录(login)2.2.菜单2.3.操作方法的获取 3.操作方法的实现3.1.退出系统(ExitOperation)3.2.显示图书(ShowOperation)3.3.查阅图书(FindOperation)3.4.新增图书(AddOperation)3.5.借出图书(Borr…

链游:区块链技术的游戏新纪元

随着区块链技术的快速发展,越来越多的行业开始探索与其结合的可能性,其中,游戏行业与区块链的结合尤为引人注目。链游,即基于区块链技术的游戏,正以其独特的优势,为玩家带来全新的游戏体验。本文将对链游进…

QQ技术导航源码附带交易系统

网站功能 QQ登录 友联自助交换 友情链接交易功能 多功能搜索 ico小图标本地化 网站图片本地化 蜘蛛日志 文章评论 网站评论 自助链接匿名提交站点,添加友链访问网站自动审核通过 VIP 会员等级 VIP 付费升级 单个文章或者站点付费快审 多背景图片可自定义背景图片…

200smart【编程入门】

说明 编程时,遇到困难就按【F1】 【I】输入 200smart 上限 i0.0~i31.7 255bit【255个输入点】 i0.0~i31.7 八进制 【布尔 bool 】 ib0~ib127 【单字节】 8bit iw0~iw127 …

springBoot+springSecurity基本认证流程

springBootspringSecurity认证流程 整合springSecurity 对应springboot版本&#xff0c;直接加依赖&#xff0c;这样版本不会错 <dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-security</artifactId…

SpringMVC接收请求参数的方式:

接收简单变量的请求参数 直接使用简单变量作为形参进行接收&#xff08;这里简单变量名称需要与接收的参数名称保持一致&#xff0c;否则需要加上RequestParam注解&#xff09;&#xff1a; 细节&#xff1a; 1&#xff1a;SpringMVC会针对常见类型&#xff08;八种基本类型及…

MQTT到串口的转发(node.js)

本文针对以下应用场景&#xff1a;已有通过串口通信的设备或软件&#xff0c;想要实现跨网的远程控制。 node.js安装 从 Node.js — Run JavaScript Everywhere下载LTS版本安装包&#xff0c;运行安装程序。&#xff08;傻瓜安装&#xff0c;按提示点击即可&#xff09; 设置环…

网络传输层

叠甲&#xff1a;以下文章主要是依靠我的实际编码学习中总结出来的经验之谈&#xff0c;求逻辑自洽&#xff0c;不能百分百保证正确&#xff0c;有错误、未定义、不合适的内容请尽情指出&#xff01; 文章目录 1.端口号的基础2.传输层两协议2.1.UDP 协议2.1.1.协议结构2.1.2.封…

CPP Con 2020:Type Traits I

先谈谈Meta Programming 啥是元编程呢&#xff1f;很简单&#xff0c;就是那些将其他程序当作数据来进行处理和传递的编程&#xff08;私人感觉有点类似于函数式&#xff1f;&#xff09;这个其他程序可以是自己也可以是其他程序。元编程可以发生在编译时也可以发生在运行时。…

LAMDA面试准备(2024-05-23)

有没有学习过机器学习&#xff0c;提问了 FP-Growth 相比 Apriori 的优点 1. 更高的效率和更少的计算量&#xff08;时间&#xff09; FP-Growth 通过构建和遍历 FP-树 (Frequent Pattern Tree) 来挖掘频繁项集&#xff0c;而不需要像 Apriori 那样生成和测试大量的候选项集。具…

5.23.2 深度学习提高乳房 X 光检查中乳腺癌的检测率

开发了一种深度学习算法&#xff0c;该算法可以使用“端到端”训练方法在筛查乳房 X 光检查中准确检测出乳腺癌&#xff0c;该方法有效地利用了具有完整临床注释或仅具有整个图像的癌症 标签 的训练数据集。 在这种方法中&#xff0c;仅在初始训练阶段才需要病变注释&#xff…

springboot vue 开源 会员收银系统 (2) 搭建基础框架

前言 完整版演示 前面我们对会员系统https://blog.csdn.net/qq_35238367/article/details/126174288进行了分析 确定了技术选型 和基本的模块 下面我们将从 springboot脚手架开发一套收银系统 使用脚手架的好处 不用编写基础的rabc权限系统将工作量回归业务本身生成代码 便于…

Tensorflow入门实战 P01-实现手写数字识别mnist

目录 1、背景&#xff1a;MNIST手写数字识别 2、完整代码&#xff08;Tensorflow&#xff09;&#xff1a; 3、运行过程及结果&#xff1a; 4、小结&#xff08;还是很清晰的&#xff09; 5、 展望 &#x1f368; 本文为&#x1f517;365天深度学习训练营 中的学习记录博客…

Kafka之【生产消息】

消息&#xff08;Record&#xff09; 在kafka中传递的数据我们称之为消息&#xff08;message&#xff09;或记录(record)&#xff0c;所以Kafka发送数据前&#xff0c;需要将待发送的数据封装为指定的数据模型&#xff1a; 相关属性必须在构建数据模型时指定&#xff0c;其中…

JavaEE技术之分布式事务(理论、解决方案、Seata解决分布式事务问题、Seata之原理简介、断点查看数据库表数据变化)

文章目录 JavaEE技术之分布式事务准备:1. 本地事务回顾1.1 什么是事务1.2 事务的作用1.3 事务ACID四大特性1.4 事务的并发问题1.5 MySQL事务隔离级别1.6 事务相关命令(了解)1.7 事务传播行为&#xff08;propagation behavior&#xff09;1.8 伪代码练习1.9 回滚策略1.10 超时事…

144.栈和队列:有效的括号(力扣)

题目描述 代码解决 class Solution { public:bool isValid(string s) {// 如果字符串长度为奇数&#xff0c;不可能是有效的括号字符串if(s.size() % 2 ! 0) return false;// 使用栈来存放括号stack<char> st;// 遍历字符串中的每一个字符for(int i 0; i < s.size();…