作爲生成式 AI 聊天機器人的行業領導者，OpenAI 的下一次更新承諾爲更精確的應用提供更細致、類人的對話。

使用 AI創建的圖像

Sam Altman 主持了 11 月 6 日在舊金山舉行的 OpenAI 首屆开發者大會。

圖片來源：OpenAI/YouTube

OpenAI 今天在其首屆开發者大會上推出了 GPT-4 Turbo，將其描述爲 GPT-4 的更強大且更具成本效益的繼任者。該更新增強了上下文處理能力，並具有微調以滿足用戶需求的靈活性。

GPT-4 Turbo 有兩種版本：一種以文本爲中心，另一種也處理圖像。據 OpenAI 稱，GPT-4 Turbo 已“針對性能進行了優化”，價格低至每 1,000 個文本令牌 0.01 美元，每 1,000 個圖像令牌 0.03 美元，幾乎是 GPT-4 定價的三分之一。

ChatGPT 爲您量身定制

這種微調功能爲何讓 GPT-4 Turbo 如此特別？

“微調通過訓練超出提示範圍的更多示例來改進小樣本學習，讓您在大量任務上取得更好的結果，”OpenAI 解釋道。從本質上講，微調彌合了通用人工智能模型和針對特定應用量身定制的定制解決方案之間的差距。它承諾“比提示更高質量的結果，通過更短的提示節省代幣，以及更快的請求響應。”

微調包括向模型提供大量自定義數據以學習特定行爲，將 GPT-4 等大型通用模型轉換爲用於利基任務的專用工具，而無需構建全新模型。例如，根據醫療信息調整的模型將提供更准確的結果，並且會更像醫生一樣“說話”。

在圖像生成器的世界中可以看到一個很好的類比：經過微調的穩定擴散模型往往會產生比原始穩定擴散 XL 或 1.5 更好的圖像，因爲它們是從專門的數據中學習的。

在這項創新之前，OpenAI 允許通過自定義指令對其 LLM 的行爲進行有限的修改。對於那些尋求 OpenAI 模型定制的人來說，這已經是質量上的重大飛躍。微調通過向模型數據集引入新數據、語氣、上下文和語音來提升這一點。

微調的價值是顯着的。隨着人工智能越來越融入我們的日常生活，對適應特定需求的模型的需求也越來越大。

OpenAI 在其官方指南中指出：“微調 OpenAI 文本生成模型可以使它們更好地適應特定應用，但這需要仔細投入時間和精力。”

該公司一直在不斷增強其模型的背景、多模式功能和准確性。隨着今天的宣布，這種能力在 Claude 或谷歌的 Bard 等主流閉源法學碩士中是無與倫比的。

雖然像 LlaMA 或 Mistral 這樣的开源法學碩士可以進行微調，但它們在功能和專業可用性方面達不到要求。

GPT-4 Turbo 的推出及其對微調的重視標志着人工智能技術的重大轉變。用戶可以預期更加個性化和高效的交互，其潛在影響涵蓋從客戶支持到內容創建。

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