Описание GPT-4o

Основная информация

Название модели: GPT-4o
Разработчик: OpenAI
Дата выпуска: поэтапный запуск начиная с мая 2024 года
Версия: актуальная итерация серии GPT-4
Тип модели: мультимодальный ИИ (текст, изображения и будущая поддержка аудио)

Обзор

GPT-4o — флагманская модель OpenAI, созданная для объединения расширенных возможностей работы с текстом, изображениями и в ближайшее время аудио. Модель ориентирована на рассуждение в реальном времени и подходит для широкого спектра AI-сценариев.

Ключевые возможности

Мультимодальная работа с текстом, изображениями и будущей поддержкой аудио
Улучшенный function calling и JSON mode
Продвинутые визуальные возможности для более точного понимания изображений
Улучшенная поддержка языков, отличных от английского
Повышенные лимиты запросов и сниженные затраты на использование API

Больше подробностей можно найти в последнем блоге: ChatGPT-4o. 7 features you might’ve missed.

Предполагаемое применение

Модель хорошо подходит для разработчиков и компаний, которым нужен ai ассистент для современных AI-решений в различных сценариях: чат-боты, генерация текста, анализ сложных данных, автоматизация коммуникаций и интерпретация визуальной информации.

Также GPT-4o может применяться для медицинской визуализации, поскольку демонстрирует точность около 90% при интерпретации радиологических изображений, таких как рентгеновские снимки и МРТ. Подробнее об этом и других моделях, а также об их применении в здравоохранении, можно узнать в материалах OpenAI.

Поддержка языков

Улучшенная токенизация и поддержка множества языков делают модель более полезной для глобальных сценариев применения. Это особенно важно для тех, кто ищет мощный ии-чат на русском языке, gpt онлайн или современную нейросеть для текста с качественной работой на разных языках.

Технические детали

Архитектура

Модель построена на архитектуре Transformer и оптимизирована для высокой скорости работы и мультимодальной интеграции.

Обучающие данные

Обучение проводилось на разнообразном массиве интернет-текстов и структурированных данных по состоянию до октября 2023 года.

Источник и объём данных

Использовался масштабный датасет на основе интернет-источников. Точный объём данных не раскрывается.

Граница знаний

Знания модели ограничены октябрём 2023 года.

Разнообразие данных и предвзятость

Для обучения использовался разнообразный набор данных, направленный на снижение предвзятости и повышение устойчивости модели при работе с различными демографическими группами и типами запросов.

Показатели производительности

Сравнение с другими моделями

Согласно опубликованным OpenAI результатам тестов, GPT-4o показывает значительно лучшие или сопоставимые результаты по сравнению с другими LMM, включая предыдущие версии GPT-4, Claude 3 Opus от Anthropic, Gemini от Google и Llama3 от Meta.

Точность

По данным OpenAI, модель превосходит конкурирующие решения Meta и Google в задачах аудиоперевода, а также опережает Whisper-v3 от OpenAI, который ранее считался передовым решением в области автоматического распознавания речи (ASR).

Скорость

Среднее время отклика на аудиовход составляет 232 миллисекунды, а максимальное — 320 миллисекунд. Это сопоставимо с типичной скоростью реакции человека в разговоре. Кроме того, модель значительно быстрее в API и при этом на 50% дешевле в использовании по сравнению с рядом предыдущих решений. По качеству обработки английского текста и кода она соответствует GPT-4 Turbo, а в неанглоязычных текстах демонстрирует заметные улучшения.

Устойчивость

Модель лучше справляется с разнообразными типами входных данных и сохраняет стабильную производительность при работе с разными языками и модальностями.

Использование

Примеры кода / SDK

Чат.

Сценарии применения GPT-4o

OCR с GPT-4o

OCR — популярная задача компьютерного зрения, которая преобразует изображения в текст. Модель точно отвечает на запросы вроде «Прочитай серийный номер» и «Прочитай текст с изображения». Это делает её полезной как нейросеть для документов и для задач извлечения текста из фотографий, сканов и снимков экранов.

Понимание документов

Следующий важный сценарий — проверка того, насколько хорошо модель извлекает значимые детали из изображений с большим количеством текста. Например, при вопросе «Какую комиссию я заплатил?» по чеку или «Какова цена Ham Restaurant?» по меню модель надёжно даёт точные ответы в обоих случаях.

Приложения компьютерного зрения в реальном времени

Последние улучшения скорости, а также визуальные и аудиовозможности открыли путь к использованию GPT-4 в реальном времени, особенно в области компьютерного зрения. Возможность взаимодействовать с моделью на основе живых визуальных данных позволяет быстро собирать информацию и принимать решения.

Эта функция особенно ценна для следующих задач:

навигация;
перевод;
сопровождение и подсказки пользователю;
анализ сложной визуальной информации.

Поддержка клиентов

GPT-4 заметно изменил клиентский сервис и повлиял на то, как компании общаются со своими клиентами. Одно из ключевых направлений применения — чат-боты. Такие решения на базе ИИ точнее понимают обращения пользователей и дают более релевантные и эмпатичные ответы, обеспечивая круглосуточную персонализированную поддержку.

В этом контексте модель можно рассматривать как диалоговая модель, подходящую для сервисов поддержки, внутренних бизнес-инструментов, онлайн-консультантов и решений формата gpt-4o онлайн или gpt нейросеть для общения на русском языке.