文章转载来源:AI梦工厂
文章来源:新智元
短短3天,全球迎来了GPT应用大爆发,时代爆款已现雏形。
1分钟诞生一个新的GPT!
不到一周的时间,各种定制GPT全球大爆发,增长速度已经完全超乎所有人的想象。
这恰恰,印证了Altman在开发者大会所说的一句话,「我们正在孕育新物种,它们正在迅速增殖。」
全网都在唱衰Agent初创公司,甚至就连开发者的研究方向将要发生翻天覆地的变化。
另一边,Karpathy一条推文推波助澜,更是暴露了OpenAI的野心——让GPT模型成为大模型的操作系统。
他以一种调侃的方式,还给出了大模型OS具体的「技术规格」:
• LLM:OpenAI GPT-4 Turbo 256核(批大小)处理器 @ 20Hz(token/s)
• RAM:128K token
• 文件系统:Ada002
顺提一句,Sam Altman刚刚宣布,新版GPT-4 Turbo也上线ChatGPT了,也就是说128k上下文大家可以用到手了。
GPTs开放后,人们的创作热情瞬间被激发,而它的潜力就在于天才的创意爆发,这种UGC形式总会出现时代爆款。
原来,ChatGPT其实只是一个试用版,GPTs才是OpenAI推出的真正的AI产品。
GPT-4发布以后,OpenAI只用了半年多点的时间,就让自己从全世界最好的基础大模型提供商,成为了全世界最好的AI应用提供商。
现在网上各种平台收录的GPTs应用,已经多达3000+!
在GPTs里,全世界各行各业最有创意的人,都在用自己的经验和数据,帮助OpenAI开发AI应用。
从专业领域的精准信息服务,到人生问题的答疑解惑。
再到学术科研的强力助手,这短短3天时间出现的GPTs适用范围几乎覆盖了任何你能想象到的所有领域。
实在没想到,AI大佬那句名言,「所有应用都需要被AI重构」,短短3天就已经发生了。
我们挑选了现在网上最火的那些GPTs,带大家看看这个兔子洞到底有多深!
一个名为Retro Adventures的GPT应用。它可以现场给你制作一个像素风的C-RPG文字游戏。
只需要给他一个特定的主题,它就能生成具体的游戏。我们选择了《海底两万里》,这是它生成的开头:
在通过一张图片和一段文字介绍了游戏的背景之后,这个游戏就制作完成了。玩法就很像C-RPG或者mud游戏一样,通过对话来体验游戏内容。
在选择了驾驶潜艇探索神秘水域之后,游戏继续:
玩家可以从每次生成的3个选项中选择一个推进游戏,也可以直接输入自己想做的事,Retro Adventures都可以给你生成很有意思的游戏内容。
这次,我没有尊崇它的建议,选择按自己的想法来推进游戏,回复说:我在海底发现了一个火锅店,进去试了试。
结果它真的能顺着我的思路,带我进去体验了一下海底两万里吃火锅是什么体验!
然后我们又重新开了一个《西部世界》,游戏体验也非常有意思。
还有一个是ChatGPT官方制作的「梦境贴纸」GPT,可以让用户把自己做过的梦的内容直接做成可以用的贴纸,直接快递到家里!
按照介绍里的说法,我们就创作了一个非常「狂野」的梦境:
知名博主@dotey老师应广大网友呼声,做了一个「男友GPT」。
这个男友人设,包容心强。
特点:幽默不失深度、赤子之心不失分寸、理想主义不失质朴,最重要的是在命运面前永保倔强与善良。
https://chat.openai.com/g/g-IlNu7BVYQ-your-boyfriend-alex/c/b9d330d5-a4e5-4b76-a0ba-7a7690446f75
都来考验考验,这个男友合不合格?
来自Databricks的工程师Quinn Leng制作了一款「剁手GPT」。
它强大之处就在于,随手拍下来任何物品,可以自动识别,全网比价,还能提供购买建议。
比如你可以输入一个健身器材的图片,然后「剁手GPT」就开启全网搜索,为你总结出具体列表。
「AI Paper Polisher Pro」简直是一款AI科研利器。
它可以为完善AI会议论文提供直接明了的建议,重点关注论文结构、技术精度和视觉元素的LaTeX代码。
甚至,它还能分析论文截图,提供不同层面的反馈,包括总体布局和结构,以及详细的写作建议。
有网友表示,我要的就是这个!
国内一位开发者表示,现在涌现出上千个 GPTs,实在不知道如何下手,所以建了一个专门「推荐GPT」的GPT。
https://chat.openai.com/g/g-iD7sLuO9S-gptofgpts
比如说你想学英语,不用费劲去找,直接问「GPTofGPTs」就可以了。
GPT地址:https://chat.openai.com/g/g-VrmZ5hQPP-zhong-hua-xiao-chu-shen
除了告诉你怎么做菜,还能根据你的生活方式给你推荐各种菜式。
GPT地址:https://chat.openai.com/g/g-Z0f6pPPGc-gpt-builder-builder
GPT地址:https://chat.openai.com/g/g-W0lCzVAZH-3d-print-master
我们简单根据内容检索后发现,这4台推荐的型号确实还挺靠谱。
首届开发者日当天,Altman将GPT-4 API升级为GPT-4 Turbo,时间更新到2023年4月。
最重要的是,上下文长度最大可达128k,相当于300页的文字内容。
其价格约是GPT4的1/3,速度更是几乎飙升4倍。
究竟有多快,直观感受下。
但GPT-4 128K真实性能如何,一位工程师对其进行了压力测试。
结果发现,GPT-4的召回性能在prompt超过73K token时开始下降。
召回性能与召回事实所在的位置相关,当处在7%-50%之间时,性能低。如果事实在文档的开头,则无论上下文长度如何,都会被召回。
这就说明,GPT-4检索事实不能保证100%准确,不要假设它一定会检索出所有事实。
那有什么好的解决方案呢?
众所周知,较少的上下文=更高的准确度。提供较少的上下文输入可以提高GPT-4召回事实的准确率。
另外,事实所在文档中的位置也很重要。在文档开头和下半部分加入要召回的事实,更有利于模型回忆。
这位工程师Greg Kamradt的测试流程如下,使用Paul Graham的218篇文章作为「背景」token。
然后,在文档的不同深度放置一个随机语句,事实使用「在旧金山最幸福的事,就是在阳光明媚的日子里,坐在Dolores公园吃三明治」。
要求GPT-4仅使用提供的上下文来回答这个问题,使用LangChainAI evals另一个模型(GPT-4)来评估GPT-4s的答案。
再接着,对15个文档深度(从0%文档顶部到100%文档底部)和15个上下文长度(从1K到128Ktoken)重复这一过程。
在较大的上下文长度下运行了2次测试,以得出更高的性能。
最后,Kamradt表示,「虽然我认为这在方向上是正确的,但需要更多的测试才能更明确的掌握GPT4的能力」。
对于这次测试的费用,大约200美元(1457元),128K输入token的单次调用费用为1.28美元。
此测试的 API 调用费用为 ~200 美元
这一测试项目的源代码已开源,感兴趣的可以动手测试下。
https://github.com/gkamradt/LLMTest_NeedleInAHaystack
有网友发现OpenAI已经开始灰度测试2个新的功能:魔法创造(Magic create),还有Gizmo。
Gizmo这个模型的名字,或许很多人并不陌生,就是传说中的GPT-5。它的训练时间截止到2022年1月。
你们怎么看?
参考资料:
https://twitter.com/rickawsb/status/1723217817531801992
https://twitter.com/dotey
https://twitter.com/lencx_/status/1723226804671135958
来源:AI梦工厂
发布人:暖色
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