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OpenAI今天宣布推出了一款全新的小型模型，名为GPT-4oMini，旨在为开发者提供经济实惠的选择。这款模型是GPT-4o的轻量版本，定位于解决之前一些开发者因成本而避免使用先进AI模型的问题。相比之下，例如谷歌的Gemini 1.5 Flash和Anthropic的Claude 3 Haiku，GPT-4oMini以更低的价格提供了可比的性能。
作为成本效益最高的小模型之一，GPT-4oMini的每百万输入价格为15美分，每百万输出为60美分，相当于每2500页书的成本。这比之前的前沿模型便宜了一个数量级，比如GPT3.5Turbo便宜了超过60%。在性能方面，它在MMLU测试中获得了82%的得分，在LMSYS机器人竞技榜上甚至超过了GPT-4（0125版本）。
这款模型的低成本和低延迟使得它在多API调用、大规模上下文处理和实时客户互动等多种任务中表现突出，为开发者提供了经济高效的解决方案。目前，GPT-4oMini支持文本和视觉输入，并计划未来扩展至音视频输入。它能处理128K的上下文窗口，并且每次请求最多可输出16K标记，知识库更新至2023年10月。与GPT-4o共享改进的分词器使得它在处理非英语文本时成本效益更高。
从学术测试和基准测试的结果来看，GPT-4oMini在文本智能、多模态推理和语言支持方面与GPT-4o相媲美，甚至超越了GPT-3.5Turbo等小型模型。在MMLU测试中，它在文本和视觉推理任务上获得了82.0%的得分，远超GeminiFlash和ClaudeHaiku。在数学和编码能力方面，它也表现出色，在MGSM测试和HumanEval测试中分别获得了87.0%和87.2%的高分。
对于开发者而言，GPT-4oMini已经作为文本和视觉模型在AssistantsAPI、ChatCompletionsAPI和BatchAPI中可用，并将在未来推出微调功能。对于不想立即转向GPT-4oMini的开发者，仍可通过API访问GPT-3.5Turbo，不过OpenAI也表示GPT-3.5将在未来某个时间退出API。对于OpenAI的免费、Plus和团队用户，今天起即可使用GPT-4oMini，而企业用户则将在下周开始使用。
GPT-4oMini的推出为那些希望以低成本构建AI应用程序的开发者提供了强有力的选择。它已经在金融科技初创公司Ramp和电子邮件客户端Superhuman的测试中展现了潜力，为各种应用场景提供了创新的解决方案。
GPT4是OpenAI研发的人工智能语言模型。 更具体地说，GPT4是OpenAI在2023年3月14日正式发布的新模型，是一个多模态大模型。 相比上一代的GPT3，GPT4可以更准确地解决难题，具有更广泛的常识和解决问题的能力：更具创造性和协作性；能够处理超过个单词的文本，允许长文内容创建、扩展对话以及文档搜索和分析等用例。 从技术角度来看，GPT4是OpenAI在深度学习技术领域的最新成果。 深度学习技术是一种基于人工神经网络的机器学习技术，它通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。 GPT4利用了深度学习技术的最新进展，包括Transformer算法架构的使用，该架构允许模型在处理和生成文本时更好地捕获上下文信息。 最终，GPT4的发布在人工智能领域引起了广泛的关注和讨论。 它代表了当前深度学习技术的最新进展，并在许多自然语言处理任务中展示了卓越的性能。 然而，像所有的人工智能技术一样，GPT4也不是完美的，并且可能在某些情况下过于自信或产生错误。 因此，在使用这种强大的技术时，我们应始终谨慎并意识到它的局限性。
ChatGPT是是由人工智能研究实验室OpenAI在2022年11月30日发布的全新聊天机器人模型，一款人工智能技术驱动的自然语言处理工具。 它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话，不仅上知天文下知地理，知识渊博，还能根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样来聊天交流，但ChatGPT不单是聊天机器人的简单，甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。 同时也引起无数网友沉迷与ChatGPT聊天，成为大家讨论的火爆话题。
GPT模型的全称为“生成式预训练模型”，它是OpenAI公司的一个研究项目，旨在提高自然语言处理的效率和准确性。 它是一种基于深度学习的人工智能模型，可用于各种自然语言处理任务，如文本分类、文本生成和翻译。 GPT模型使用了一种称为Transformer的神经网络结构，其中包含了多个编码器和解码器，用于处理输入文本和生成输出文本。 该模型使用了大量的预训练数据集来训练模型参数，从而使其能够更好地理解自然语言。 此外，GPT模型还使用了一种称为“自回归”的生成方法，这种方法可以保证生成的文本连贯、流畅。 由于其高效的处理能力和出色的性能，GPT模型已经在各种自然语言处理任务中被广泛使用。 例如，它可以用于生成自然语言文本，如文章摘要、新闻报道和小说章节。 此外，GPT模型还可以用于文本分类、情感分析和机器翻译等任务。 总之，GPT模型是一种出色的人工智能模型，它为自然语言处理任务提供了高效、准确的解决方案。 随着技术的不断发展，GPT模型在未来可能会成为更多自然语言处理任务的首选算法。
