GPT4 Turbo 功能

  • Token 更长
    • 3.2W->12.8W 个 token
    • 很好，但影响不是很大，一次传那么多也很贵
  • JSON 响应，对程序更友好
    • GPT3.5 的 JSON 已明显好于其它模型，更进一步
  • 检索功能 + 分析资料 +2023.4 月知识库
    • 之前这些功能由外围提供，纳入外围
  • 多模态集成
    • 之前大家自行实现，降维打击，构建生态
  • GPT-4 fine-tuning
    • 不知道能做成什么样？如何收费？
  • 速度 x2, 版权问题，定价 1/3（真材实料）
    • 输入 token 价格 0.01 美元 / 1000 token
    • 输出 token 价格 0.03 美元 / 1000 token

开发

  • 与周边产品结合：执行程序
  • Agent & 定制
  • GPT 应用，demo 一些应用场景
  • 更丰富的 API，集成了之前的外围功能，可以和函数交互，和文档交互，历史记录
  • 新的交互的方式，像一个身边的助手，除了问答，还可以作为 agent 执行操作，接入应用

一些思考

  • 看了两遍，第一遍挺震惊的；冷静下来又细看了一下
  • 作为 OPENAI，做到 GPT-4 之后，相当于做完 80%，剩余的 20% 在模型层面很难提升；底层建设得差不多了；似乎将注意力从研究转向了应用和服务
  • 我们解决旧问题的时候，需要变换一些新的思考方式
  • 做新功能时不妨先用 GPT 试试能否直接解决
  • 程序员后面可能更关注需求，交互，架构，而把实现细节交给机器
  • 理论上每个模块都可以交给机器，但似乎就是差了点儿什么
  • 目前为止 OPENAI 还是最好的；但长久看，也不太可能一家独大，他们关注的点，确实是一些很重要的方向