1. Обзор моделей OpenAI

OpenAI выпустила серию моделей искусственного интеллекта, направленных на решение задач различной сложности. От серии GPT для понимания и генерации естественного языка или кода до модели DALL·E для создания и редактирования изображений, а также TTS и Whisper для преобразования текста и речи, эти модели имеют свои собственные преимущества и охватывают широкий спектр сценариев применения.

  • GPT-4 и GPT-4 Turbo: Представляют собой последние достижения в технологии обработки естественного языка, способные точно выполнять сложные задачи и обладающие глубоким пониманием естественного языка.
  • GPT-3.5: Дальнейшее усовершенствование GPT-3, акцентирующее внимание на высокой эффективности затрат при наличии мощных возможностей генерации естественного языка и кода.
  • DALL·E: Использует передовые техники глубокого обучения для создания реалистичных изображений.
  • TTS: Преобразует текст в речь, подходит для различных приложений, требующих речевого вывода.
  • Whisper: Универсальная модель распознавания и перевода речи (речь в текст), поддерживающая несколько языков.
  • Embeddings: Преобразует текст в числовые представления, широко используемые в поиске, кластеризации, рекомендательных системах и других областях.
  • Модерация: Способна обнаруживать чувствительный контент в тексте, помогая соблюдать политику использования.

Модели OpenAI регулярно обновляются в соответствии с различными потребностями и предоставляют стабильные старые версии для разработчиков, чтобы обеспечить согласованность использования.

2. Модели GPT-4 и GPT-4 Turbo

GPT-4 - это большая мультимодальная модель, которая не только принимает текстовый ввод, но и обрабатывает входные данные изображений и выдает текстовый вывод. GPT-4 отлично справляется с широким спектром общих знаний и глубоким рассуждением, обладая более высокой точностью, чем любая предыдущая модель.

GPT-4 Turbo внесла улучшения в обработку "ленивого" поведения, то есть, когда модель не может завершить задачу. Кроме того, GPT-4 поддерживает более продвинутые функции, такие как:

  • Улучшенная способность следовать инструкциям
  • JSON-режим
  • Воспроизводимые выводы
  • Параллельные вызовы функций

Для приложений, требующих обработки больших объемов данных и сложных инструкций, GPT-4 предоставляет огромное окно контекста из 128 000 токенов, что дает ему естественное преимущество при обработке длинных связных текстов.

3. Модель GPT-3.5

Модель GPT-3.5 - значительно более экономичная модель с возможностью понимания и генерации естественного языка или кода. GPT-3.5 Turbo - это оптимизированная версия GPT-3.5, специально разработанная для оптимизации чатов, а также успешно справляющаяся с традиционными задачами завершения.

Для большинства основных задач различия между моделями GPT-4 и GPT-3.5 несущественны. Однако в более сложных сценариях рассуждений возможности GPT-4 значительно превосходят возможности GPT-3.5 и ее предшественников.

4. Модель генерации изображений DALL·E

DALL·E - еще одна инновационная технология от OpenAI, способная генерировать реалистичные изображения на основе описаний естественного языка. Например, пользователи могут попросить ее создать "осьминога в скафандре", и DALL·E сгенерирует изображение, соответствующее описанию.

5. Модели текста в речь (TTS)

Текст в речь (TTS) - это технология, которая преобразует текстовую информацию в устный язык, с значительными применениями в различных сценариях, таких как помощь людям с ограниченными возможностями в чтении, возможность предоставления интеллектуальных ответов и автоматические голосовые уведомления.

OpenAI предлагает два варианта моделей TTS - tts-1 и tts-1-hd. Среди них tts-1 оптимизирована для сценариев реального времени текст в речь, обладая более быстрой скоростью, в то время как tts-1-hd оптимизирована для высокого качества и более подходит для сценариев с высокими требованиями к качеству звука.

6. Модель распознавания речи Whisper

Whisper - универсальная модель распознавания речи (речь в текст), обученная распознавать речь на нескольких языках, с возможностями перевода речи и распознавания языка. Whisper обучена на больших и разнообразных наборах данных для достижения широкого спектра применений.

Особенности модели Whisper

Whisper может распознавать речь на нескольких языках и обладает следующими возможностями:

  1. Высокоточное распознавание речи.
  2. Поддержка перевода речи на нескольких языках.
  3. Возможности распознавания языка.

7. Модель встраивания текста Embeddings

Модель встраивания текста может преобразовывать текст в числовые векторные формы, позволяя вычислять корреляцию между текстами. Она широко используется в поиске, кластеризации, рекомендательных системах, выявлении аномалий и задачах классификации, среди прочего.

8. Модель проверки контента Moderation

Модель проверки контента может проверять соответствие контента политикам использования OpenAI, автоматически определяя различные типы чувствительного контента и помогая поддерживать стандарты сообщества.