1 分钟诞生一个新 GPT!3 天内定制 GPT 大爆发,理想型男友、科研利器全网刷屏
【新智元導讀】短短 3 天,全球迎來了 GPT 應用大爆發,時代爆款已現雛形。
1 分鐘誕生一個新的 GPT!
不到一周的時間,各種定制 GPT 全球大爆發,增長速度已經完全超乎所有人的想象。
這恰恰,印證了 Altman 在開發者大會所說的一句話,「我們正在孕育新物種,它們正在迅速增殖。」
全網都在唱衰 Agent 初創公司,甚至就連開發者的研究方向將要發生翻天覆地的變化。
另一邊,Karpathy 一條推文推波助瀾,更是暴露了 OpenAI 的野心 —— 讓 GPT 模型成為大模型的操作系統。
他以一種調侃的方式,還給出了大模型 OS 具體的「技術規格」:
?LLM:OpenAI GPT-4 Turbo 256 核(批大小)處理器 @ 20Hz(token / s)
·RAM:128K token
?文件系統:Ada002
順提一句,Sam Altman 剛剛宣布,新版 GPT-4 Turbo 也上線 ChatGPT 了,也就是說 128k 上下文大家可以用到手了。
GPTs 開放后,人們的創作熱情瞬間被激發,而它的潛力就在于天才的創意爆發,這種 UGC 形式總會出現時代爆款。
定制版 GPT 最全系列總結
原來,ChatGPT 其實只是一個試用版,GPTs 才是 OpenAI 推出的真正的 AI 產品。
GPT-4 發布以后,OpenAI 只用了半年多點的時間,就讓自己從全世界最好的基礎大模型提供商,成為了全世界最好的 AI 應用提供商。
現在網上各種平臺收錄的 GPTs 應用,已經多達 3000+!
在 GPTs 里,全世界各行各業最有創意的人,都在用自己的經驗和數據,幫助 OpenAI 開發 AI 應用。
從專業領域的精準信息服務,到人生問題的答疑解惑。
再到學術科研的強力助手,這短短 3 天時間出現的 GPTs 適用范圍幾乎覆蓋了任何你能想象到的所有領域。
實在沒想到,AI 大佬那句名言,「所有應用都需要被 AI 重構」,短短 3 天就已經發生了。
我們挑選了現在網上最火的那些 GPTs,帶大家看看這個兔子洞到底有多深!
C-RPG 游戲生成 GPT
一個名為 Retro Adventures 的 GPT 應用。它可以現場給你制作一個像素風的 C-RPG 文字游戲。
只需要給他一個特定的主題,它就能生成具體的游戲。我們選擇了《海底兩萬里》,這是它生成的開頭:
在通過一張圖片和一段文字介紹了游戲的背景之后,這個游戲就制作完成了。玩法就很像 C-RPG 或者 mud 游戲一樣,通過對話來體驗游戲內容。
在選擇了駕駛潛艇探索神秘水域之后,游戲繼續:
玩家可以從每次生成的 3 個選項中選擇一個推進游戲,也可以直接輸入自己想做的事,Retro Adventures 都可以給你生成很有意思的游戲內容。
這次,我沒有尊崇它的建議,選擇按自己的想法來推進游戲,回復說:我在海底發現了一個火鍋店,進去試了試。
結果它真的能順著我的思路,帶我進去體驗了一下海底兩萬里吃火鍋是什么體驗!
然后我們又重新開了一個《西部世界》,游戲體驗也非常有意思。
夢境貼紙制作器
還有一個是 ChatGPT 官方制作的「夢境貼紙」GPT,可以讓用戶把自己做過的夢的內容直接做成可以用的貼紙,直接快遞到家里!
按照介紹里的說法,我們就創作了一個非常「狂野」的夢境:
理想型男友來了
知名博主 @dotey 老師應廣大網友呼聲,做了一個「男友 GPT」。
這個男友人設,包容心強。
特點:幽默不失深度、赤子之心不失分寸、理想主義不失質樸,最重要的是在命運面前永保倔強與善良。
https://chat.openai.com/g/g-IlNu7BVYQ-your-boyfriend-alex/c/b9d330d5-a4e5-4b76-a0ba-7a7690446f75
都來考驗考驗,這個男友合不合格?
剁手 GPT,買買買無憂
來自 Databricks 的工程師 Quinn Leng 制作了一款「剁手 GPT」。
它強大之處就在于,隨手拍下來任何物品,可以自動識別,全網比價,還能提供購買建議。
比如你可以輸入一個健身器材的圖片,然后「剁手 GPT」就開啟全網搜索,為你總結出具體列表。
科研利器,AI 論文潤色專家上線
「AI Paper Polisher Pro」簡直是一款 AI 科研利器。
它可以為完善 AI 會議論文提供直接明了的建議,重點關注論文結構、技術精度和視覺元素的 LaTeX 代碼。
甚至,它還能分析論文截圖,提供不同層面的反饋,包括總體布局和結構,以及詳細的寫作建議。
有網友表示,我要的就是這個!
GPTs 太多,一問搞定
國內一位開發者表示,現在涌現出上千個 GPTs,實在不知道如何下手,所以建了一個專門「推薦 GPT」的 GPT。
https://chat.openai.com/g/g-iD7sLuO9S-gptofgpts
比如說你想學英語,不用費勁去找,直接問「GPTofGPTs」就可以了。
中華小廚神,一鍵生成各種經典中餐
GPT 地址:https://chat.openai.com/ g / g-VrmZ5hQPP-zhong-hua-xiao-chu-shen
除了告訴你怎么做菜,還能根據你的生活方式給你推薦各種菜式。
想做自己的 GPT 但是不會?讓 GPT 教你
GPT 地址:https://chat.openai.com/ g / g-Z0f6pPPGc-gpt-builder-builder
3D 打印大師,5 分鐘入門 3D 打印
GPT 地址:https://chat.openai.com/ g / g-W0lCzVAZH-3d-print-master
我們簡單根據內容檢索后發現,這 4 臺推薦的型號確實還挺靠譜。
GPT-4 Turbo 性能卡在 73K
首屆開發者日當天,Altman 將 GPT-4 API 升級為 GPT-4 Turbo,時間更新到 2023 年 4 月。
最重要的是,上下文長度最大可達 128k,相當于 300 頁的文字內容。
其價格約是 GPT4 的 1/3,速度更是幾乎飆升 4 倍。
究竟有多快,直觀感受下。
但 GPT-4 128K 真實性能如何,一位工程師對其進行了壓力測試。
結果發現,GPT-4 的召回性能在 prompt 超過 73K token 時開始下降。
召回性能與召回事實所在的位置相關,當處在 7%-50% 之間時,性能低。如果事實在文檔的開頭,則無論上下文長度如何,都會被召回。
這就說明,GPT-4 檢索事實不能保證 100% 準確,不要假設它一定會檢索出所有事實。
那有什么好的解決方案呢?
眾所周知,較少的上下文 = 更高的準確度。提供較少的上下文輸入可以提高 GPT-4 召回事實的準確率。
另外,事實所在文檔中的位置也很重要。在文檔開頭和下半部分加入要召回的事實,更有利于模型回憶。
這位工程師 Greg Kamradt 的測試流程如下,使用 Paul Graham 的 218 篇文章作為「背景」token。
然后,在文檔的不同深度放置一個隨機語句,事實使用「在舊金山最幸福的事,就是在陽光明媚的日子里,坐在 Dolores 公園吃三明治」。
要求 GPT-4 僅使用提供的上下文來回答這個問題,使用 LangChainAI evals 另一個模型(GPT-4)來評估 GPT-4s 的答案。
再接著,對 15 個文檔深度(從 0% 文檔頂部到 100% 文檔底部)和 15 個上下文長度(從 1K 到 128Ktoken)重復這一過程。
在較大的上下文長度下運行了 2 次測試,以得出更高的性能。
最后,Kamradt 表示,「雖然我認為這在方向上是正確的,但需要更多的測試才能更明確的掌握 GPT4 的能力」。
對于這次測試的費用,大約 200 美元(1457 元),128K 輸入 token 的單次調用費用為 1.28 美元。
此測試的 API 調用費用為~200 美元
這一測試項目的源代碼已開源,感興趣的可以動手測試下。
https://github.com/gkamradt/LLMTest_NeedleInAHaystack
GPT-5 開啟灰度測試?
有網友發現 OpenAI 已經開始灰度測試 2 個新的功能:魔法創造(Magic create),還有 Gizmo。
Gizmo 這個模型的名字,或許很多人并不陌生,就是傳說中的 GPT-5。它的訓練時間截止到 2022 年 1 月。
你們怎么看?
參考資料:
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https://twitter.com/rickawsb/status/1723217817531801992
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https://twitter.com/dotey
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https://twitter.com/lencx_/status/1723226804671135958
本文來自微信公眾號:新智元 (ID:AI_era)
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總結
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