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GPT-4o作为OpenAI推出的一款多模态大型语言模型代表了这一交互技术的重要发展方向。 GPT-4o是OpenAI推出的最新旗舰级人工智能模型它是GPT系列的一个重要升级其中的o代表Omni中文意思是“全能”凸显了其多功能特性。该模型被设计为能够实时对音频、视觉和文本进行推理是迈向更自然人机交互的重要一步。
强调这是一个全能或多模态的模型。GPT-4o的一大特点是其能够处理多种类型的数据输入和输出包括文本、音频和图像实现了跨模态的理解和生成能力。这意味着它不仅能理解和生成文本还能理解音频内容如语音和图像信息并能将这些不同模态的信息综合处理和输出极大地扩展了AI的应用场景和交互方式。 1一个原生的多模型大模型“端到端多模态大模型”。 2图像音频两个模态对齐于语言大模型。
背景痛点在推出GPT-4o之前使用语音模式与ChatGPT交流的延迟较长无法直接观察语调、多个说话者或背景噪音且无法输出笑声、歌唱或表达情感。
解决方案通过训练一个全新的端到端模型GPT-4o可以跨越文本、视觉和音频的多模态将所有输入和输出都由同一个神经网络处理从而提高了对多模态数据的理解和处理能力。
核心特点GPT-4o接受任何文本、音频和图像的组合作为输入并生成任何文本、音频和图像的组合输出。它在语音输入方面的响应速度为232毫秒平均为320毫秒与人类对话的响应时间相似。
优势GPT-4o在文本、推理和编码智能方面表现出与GPT-4 Turbo相当的性能水平同时在多语言、音频和视觉能力方面创下新的高水平。
安全性和限制GPT-4o在设计上跨越多种模态并通过过滤训练数据和后期训练调整模型行为等技术来确保安全性。对于新添加的模态如音频GPT-4o认识到存在各种新的风险并采取了相应的安全干预措施。
总体而言GPT-4o代表了深度学习在实际可用性方面的最新进展提供了更加灵活、高效和安全的多模态智能解决方案。 二 基本原理 GPT-4o基于Transformer架构这是一种深度学习模型特别适合处理序列数据如文本、音频波形和图像像素序列。它利用了大规模的预训练方法在互联网上抓取的海量多模态数据集上进行训练学习到语言、声音和视觉世界的复杂模式。通过自注意力机制模型能够理解输入数据中的长程依赖关系并在生成输出时考虑上下文的全面信息。
与之前的单模态模型相比GPT-4o通过联合训练实现了跨模态的表示学习使得模型能够理解不同模态之间的联系实现更自然、更综合的人机交互。此外它还优化了推理速度和成本效率使其更加实用和广泛适用。 以下是GPT-4o的一些关键特点和原理它们揭示了下一代人机交互技术的可能面貌 多模态交互GPT-4o支持文本、图像、音频和视频等多种输入模态能够理解和生成跨模态的内容。这意味着用户可以通过语音、文字、图片或视频与系统交互而系统也能够以相应的形式提供反馈34。 实时处理GPT-4o能够实时处理语音、视觉和文本信息响应速度接近人类自然对话的速度4。这为即时交互提供了可能使得人机对话更加流畅和自然。 端到端训练GPT-4o实现了多模态端到端训练所有的输入和输出都由同一个神经网络处理。这种设计减少了信息在不同处理阶段之间的丢失提高了交互的准确性和效率4。 性能和效率GPT-4o在性能上取得了显著提升运行速度是前代模型的两倍同时成本减半3。这使得它能够被更广泛地应用于各种场景包括客户服务、教育、娱乐等领域。 情绪识别与响应GPT-4o能够检测和响应用户的情绪状态调整其语气和响应方式使得交互更加自然和有同理心3。 安全性GPT-4o在设计时考虑了安全性虽然语音模态带来了新的安全挑战但OpenAI表示已将风险控制在中等水平以下4。 可扩展性GPT-4o的API定价比前代产品便宜速度更快调用频率上限更高这使得开发者和企业能够更容易地将GPT-4o集成到他们的应用程序中4。 特殊任务的tokenGPT-4o可能采用了特殊的token来标记不同的任务以便模型能够生成对应的内容这有助于提高模型在特定任务上的表现4。
通过这些特点和原理我们可以看到下一代人机交互技术正朝着更加智能、直观和个性化的方向发展。GPT-4o作为这一趋势的代表展示了未来人机交互的潜力和可能性。下一代人机交互技术的核心在于实现更自然、更直观的交互方式让机器能够更好地理解和响应人类的指令和需求。 1. Data Engineering输入 语音输入通过语音识别系统将用户的语音转换成文本, 参考 Whisper v3 与 Text 结合作为 Multitask training format 再编码图像输入使用图像识别技术来解析和理解输入的图像内容,借鉴 Sora 的 Spacetime Patches 极致编码压缩文本输入LLM 仍然是主战场投入人力超1/2将用户的文本输入新的 Tokenizer直接送入模型, 2. Super Aligning(模态融合) 将不同模态的信息转换为统一的内部表示将语音识别后的文本、图像识别的特征向量等融合。 https://openai.com/index/introducing-superalignment/?utm_sourcetldrai 端到端 E2E 的 MLM 大模型对齐不同模态的输入统一作为 Transformer 结构的长序列输入让能力弱的大模型监督能力强的大模型LLM supervise MLM 3. Transformer Decoder(模型) 纯 Transformer Decoder 架构更加方便训练进行千卡、万卡规模的并行推理使用大融合算子Flash Attention进行极致加速符合 OpenAI 一贯 Everything Scaling Law 的方式 4. Output 输出可配置、可选择 text/audio/images因此是 Conducting 的case统一 Transformers Tokens 输入可实现Images 依然借鉴 SORA 使用 DiT 作为生成但此处生成的为 Images not VideosAudio 与 Text 应该会有对齐保持同声传译 可能要用到的中间件 语音识别系统ASR如Whisper v3等用于将语音转换为文本。 图像识别系统如Sora等用于图像的解析和特征提取。 自然语言处理NLP工具用于文本的预处理、语义理解等。 深度学习框架如TensorFlow、PyTorch用于构建和训练模型。 文本到语音TTS系统如Text-to-Speech API等用于生成语音输出。 多模态融合框架自定义或开源框架用于整合不同模态的信息。 API网关用于管理API请求如API Gateway等。 数据存储和处理如使用MongoDB、Redis等进行数据存储和快速检索。 机器学习平台用于模型的训练和部署如 AI Platform、AWS SageMaker等。 安全和隐私保护确保数据安全和用户隐私如使用OAuth、JWT等进行认证和授权。 多模态数据工程 1.LLM tokens 减少让大模型的输入序列 Tokens 结合多模态统一为 Signal 长序列 2.词表增大 Token 减少 分词从 100K 到 200KLLM 编码率进一步增强 3.Video 借鉴 SORA 对 spacetime patch 对时序极高编码率 模型训练 1.弱监督/自监督为主否则多模态对齐进行统一模式训练非常难 模型结构与训练 1.通过 Super Aligning 对 Text、Audio、Video 三种模态进行对齐 2.仍然以 LLMGPT4 能力为主加入多模态维度 Tokens 形成一个大模型
