OpenAI 的 GPT-4o：改变人机交互的多模式 AI 模型

OpenAI 发布了迄今为止最新、最先进的语言模型 – GPT-4o也称为“全“ 模型。这一革命性的人工智能系统代表了一次巨大的飞跃，其能力模糊了人类和人工智能之间的界限。

GPT-4o 的核心在于其原生的多模式特性，使其能够无缝处理和生成文本、音频、图像和视频内容。这种将多种模式集成到单一模型中的做法尚属首次，有望重塑我们与人工智能助手互动的方式。

但 GPT-4o 不仅仅是一个多模式系统。与前身 GPT-4 相比，它拥有惊人的性能改进，并将 Gemini 1.5 Pro、Claude 3 和 Llama 3-70B 等竞争型号远远甩在身后。让我们更深入地探讨一下是什么让这个人工智能模型真正具有开创性。

无与伦比的性能和效率

GPT-4o 最令人印象深刻的方面之一是其前所未有的性能能力。根据 OpenAI 的评估，该模型比之前表现最好的 GPT-60 Turbo 领先 4 Elo 点。这一显着优势使 GPT-4o 独树一帜，甚至超越了目前最先进的人工智能模型。

但原始性能并不是 GPT-4o 的唯一亮点。该模型还拥有令人印象深刻的效率，运行速度是 GPT-4 Turbo 的两倍，而运行成本仅为 GPT-4 Turbo 的一半。卓越的性能和成本效益的结合使 GPT-XNUMXo 对于希望将尖端人工智能功能集成到其应用程序中的开发人员和企业来说极具吸引力。

多模式功能：混合文本、音频和视觉

也许 GPT-4o 最具突破性的方面是其原生的多模态特性，这使得它能够跨多种模态（包括文本、音频和视觉）无缝处理和生成内容。这种将多种模式集成到单一模型中的做法尚属首次，它有望彻底改变我们与人工智能助手互动的方式。

借助 GPT-4o，用户可以使用语音进行自然、实时的对话，模型可以立即识别和响应音频输入。但功能并不止于此 - GPT-4o 还可以解释和生成视觉内容，为从图像分析和生成到视频理解和创建的应用开辟了一个充满可能性的世界。

GPT-4o 多模态功能最令人印象深刻的展示之一是它能够实时分析场景或图像，准确描述和解释其感知的视觉元素。此功能对于视障者辅助技术等应用以及安全、监控和自动化等领域具有深远的影响。

但 GPT-4o 的多模式功能不仅仅限于理解和生成不同模式的内容。该模型还可以无缝地融合这些模式，创造真正身临其境且引人入胜的体验。例如，在 OpenAI 的现场演示中，GPT-4o 能够根据输入条件生成一首歌曲，将对语言、音乐理论和音频生成的理解融入到一个有凝聚力且令人印象深刻的输出中。

使用 Python 使用 GPT0

import openai
# Replace with your actual API key
OPENAI_API_KEY = "your_openai_api_key_here"
# Function to extract the response content
def get_response_content(response_dict, exclude_tokens=None):
if exclude_tokens is None:
exclude_tokens = []
if response_dict and response_dict.get("choices") and len(response_dict["choices"]) > 0:
content = response_dict["choices"][0]["message"]["content"].strip()
if content:
for token in exclude_tokens:
content = content.replace(token, '')
return content
raise ValueError(f"Unable to resolve response: {response_dict}")
# Asynchronous function to send a request to the OpenAI chat API
async def send_openai_chat_request(prompt, model_name, temperature=0.0):
openai.api_key = OPENAI_API_KEY
message = {"role": "user", "content": prompt}
response = await openai.ChatCompletion.acreate(
model=model_name,
messages=[message],
temperature=temperature,
)
return get_response_content(response)
# Example usage
async def main():
prompt = "Hello!"
model_name = "gpt-4o-2024-05-13"
response = await send_openai_chat_request(prompt, model_name)
print(response)
if __name__ == "__main__":
import asyncio
asyncio.run(main())

我有：

• 直接导入openai模块，而不是使用自定义类。
• 将 openai_chat_resolve 函数重命名为 get_response_content 并对其实现进行了一些细微更改。
• 将 AsyncOpenAI 类替换为 openai.ChatCompletion.acreate 函数，这是 OpenAI Python 库提供的官方异步方法。
• 添加了一个示例主函数，演示如何使用 send_openai_chat_request 函数。

请注意，您需要将“your_openai_api_key_here”替换为您的实际 OpenAI API 密钥，代码才能正常工作。