1. Przegląd modeli OpenAI

OpenAI wydało serię modeli sztucznej inteligencji przeznaczonych do rozwiązywania problemów o różnym stopniu skomplikowania. Od serii GPT do zrozumienia i generowania naturalnego języka lub kodu, poprzez DALL·E do tworzenia i edytowania obrazów, aż po TTS i Whisper do transformacji tekstu i mowy, te modele posiadają różne mocne strony i obejmują szeroki zakres scenariuszy zastosowań.

  • GPT-4 i GPT-4 Turbo: Stanowią najnowszą technologię przetwarzania naturalnego języka, zdolne do dokładnego wykonywania skomplikowanych zadań i głębokiego zrozumienia języka naturalnego.
  • GPT-3.5: Dalsze ulepszenie w porównaniu do GPT-3, kładące nacisk na wysoką rentowność przy jednoczesnym posiadaniu potężnych zdolności generowania naturalnego języka oraz kodu.
  • DALL·E: Wykorzystuje zaawansowane techniki uczenia głębokiego do tworzenia realistycznych obrazów.
  • TTS: Zamienia tekst na mowę, nadaje się do różnych aplikacji wymagających wyjścia dźwiękowego.
  • Whisper: Wszechstronny model rozpoznawania i tłumaczenia mowy (mowa na tekst), obsługuje wiele języków.
  • Osadzenia: Konwertuje tekst na reprezentacje numeryczne, powszechnie stosowane w wyszukiwaniu, klasyfikacji, systemach rekomendacji i innych.
  • Moderacja: Wykrywanie treści wrażliwych w tekście, pomaga w przestrzeganiu zasad użytkowania.

Modele OpenAI są regularnie ulepszane zgodnie z różnymi potrzebami i zapewniają stabilne stare wersje dla programistów, aby zapewnić spójność aplikacji.

2. Modele GPT-4 i GPT-4 Turbo

GPT-4 to duży model multimodalny, który nie tylko przyjmuje dane tekstowe, ale także przetwarza dane z obrazów i generuje tekst. GPT-4 wyróżnia się w szerokim zakresie wiedzy ogólnej i głębokiego rozumowania, osiągając wyższą dokładność niż jakikolwiek poprzedni model.

GPT-4 Turbo wprowadził ulepszenia w obsłudze "leniwych" zachowań, czyli gdy model nie wykona zadania. Dodatkowo, GPT-4 obsługuje bardziej zaawansowane funkcje takie jak:

  • Zwiększona zdolność do kierowania instrukcjami
  • Tryb JSON
  • Reprodukowalne wyniki
  • Równoległe wywołania funkcji

Dla aplikacji wymagających przetwarzania dużych ilości danych i skomplikowanych instrukcji, GPT-4 oferuje ogromne okno kontekstu zawierające 128 000 tokenów, co daje mu naturalną przewagę w przetwarzaniu długich spójnych tekstów.

3. Model GPT-3.5

Model GPT-3.5 jest znacząco bardziej rentownym modelem zdolnym do zrozumienia i generowania naturalnego języka lub kodu. GPT-3.5 Turbo to zoptymalizowana wersja GPT-3.5, specjalnie zaprojektowana do optymalizacji rozmów, a także wydajnie realizuje tradycyjne zadania.

Dla większości podstawowych zadań, różnica między modelami GPT-4 i GPT-3.5 nie jest znacząca. Jednakże, w bardziej skomplikowanych scenariuszach rozumowania zdolności GPT-4 znacznie przewyższają te z GPT-3.5 oraz jego poprzedników.

4. Model Generowania Obrazów DALL·E

DALL·E to kolejna innowacyjna technologia opracowana przez OpenAI, która potrafi generować realistyczne obrazy na podstawie opisów językowych. Na przykład, użytkownicy mogą poprosić o stworzenie "ośmiornicy w skafandrze kosmicznym", a DALL·E wygeneruje obraz pasujący do opisu.

5. Modele Tekstu-na-Mowę (TTS)

Tekst-na-mowę (TTS) to technologia przekształcająca informacje tekstowe w mowę, z istotnymi zastosowaniami w różnych scenariuszach, takich jak wspomaganie osób niewidomych w czytaniu, umożliwianie inteligentnych odpowiedzi asystentów oraz automatyczne powiadomienia głosowe.

OpenAI oferuje dwie warianty modeli TTS — tts-1 i tts-1-hd. Spośród nich, tts-1 jest zoptymalizowany dla scenariuszy rzeczywistego przekształcania tekstu na mowę, osiągając szybkość, podczas gdy tts-1-hd jest zoptymalizowany dla wyższej jakości dźwięku i bardziej odpowiedni dla scenariuszy o wysokich wymaganiach dotyczących jakości dźwięku.

6. Model Rozpoznawania Mowy Whisper

Whisper to wszechstronny model rozpoznawania mowy (mowa-na-tekst) przeszkolony do rozpoznawania mowy w wielu językach, z możliwością tłumaczenia mowy oraz rozpoznawania języka. Whisper jest trenowany przy użyciu różnorodnych dużych zbiorów danych mowy, co umożliwia szerokie zastosowania.

Funkcje modelu Whisper

Whisper może rozpoznawać mowę w wielu językach i posiada następujące funkcje:

  1. Rozpoznawanie mowy o wysokiej dokładności.
  2. Obsługa tłumaczenia mowy na wiele języków.
  3. Zdolności rozpoznawania języka.

7. Model Osadzania Tekstu

Model osadzania tekstu umożliwia konwersję tekstu na formy wektorowe, umożliwiając obliczenie korelacji między tekstami. Powszechnie stosowany w wyszukiwaniu, grupowaniu, systemach rekomendacji, wykrywaniu anomalii oraz zadaniach klasyfikacji, wśród innych.

8. Model Przeglądu Treści

Model przeglądu treści może sprawdzać, czy treść jest zgodna z zasadami użytkowania OpenAI, automatycznie identyfikując różne rodzaje treści wrażliwych i pomagając w utrzymaniu standardów społeczności.