אנו נרגשים להודיע על השקת הדגם החדש והמתקדם שלנו, GPT-4 OMNI. מערכת בינה מלאכותית מהפכנית זו מביאה את עוצמת הבינה המלאכותית ברמת GPT-4 לכל אחד, כולל למשתמשים החינמיים שלנו.

GPT-4 OMNI היא צעד משמעותי קדימה מבחינת מהירות, יעילות וגישה. היא מהירה פי 2, זולה ב-50% ובעלת קצב גבוהה פי 5 לעומת GPT-4 Turbo. זה אומר שכעת אתם יכולים ליהנות מאותן יכולות בינה מלאכותית באיכות גבוהה במחיר נמוך יותר ובזמני תגובה מהירים יותר.

אחת התכונות המרכזיות של GPT-4 OMNI היא היכולת לחשוב על פני קול, טקסט וראייה. הגישה המשולבת הזו מאפשרת חוויית שיתוף פעולה חלקה ושקועה, מבטלת את העיכוב והפרעה שהיו קשורים למצב קול בעבר. עם GPT-4 OMNI, אתם יכולים כעת להפריע למודל, לקבל תגובות בזמן אמת ואפילו לגרום לבינה המלאכותית להבין את הרמזים הרגשיים שלכם.

GPT-40 מביא רמה חדשה של אינטראקציה קולית שקועה למשתמשים. בהשוואה לחוויית הקול הקודמת, GPT-40 מציע מספר שיפורים מרכזיים:

1. הפרעות חלקות: המשתמשים יכולים כעת להפריע למודל בכל עת, מבלי להצטרך להמתין עד שהוא יסיים את התגובה שלו. זה מאפשר שיחות טבעיות יותר, הלוך ושוב.

2. תגובתיות בזמן אמת: התגובות של המודל מסופקות כעת בזמן אמת, עם עיכוב מינימלי, יוצרות חוויה חלקה ומעורבת יותר.

3. מודעות רגשית: GPT-40 יכול כעת לזהות את המצב הרגשי של המשתמש ולהתאים את הטון והמסירה בהתאם. לדוגמה, הוא היה מסוגל לזהות כאשר המדבר היה מרגיש מתוח ולספק הצעות מרגיעות כדי לעזור לו להירגע.

GPT-40 לא רק מביא את עוצמת הבינה המלאכותית ברמת GPT-4 למשתמשים שלנו, אלא גם הופך טכנולוגיה זו לנגישה למפתחים דרך ממשק התכנות שלנו (API). זה אומר שמפתחים יכולים כעת להתחיל לבנות יישומי בינה מלאכותית מדהימים ולהטמיע אותם בקנה מידה גדול.

כמה נקודות מרכזיות של ממשק התכנות (API) של GPT-40:

• מהירות פי 2: GPT-40 מהיר פי 2 מ-GPT-4 Turbo, מאפשר אינטגרציות יעילות ומהירות יותר.
• זול ב-50%: ממשק התכנות (API) של GPT-40 זול ב-50% לעומת GPT-4 Turbo, מה שהופך אותו לנגיש יותר למפתחים.
• קצב גבוה פי 5: מפתחים יכולים לבצע עד 5 פעמים יותר בקשות בדקה עם ממשק התכנות (API) של GPT-40, מאפשר להם לבנות יישומים בעלי ביצועים גבוהים.

במהלך ההדגמה החיה, המרצה הציג את היכולות המרשימות של GPT-4 בפתרון משוואות ליניאריות. להלן תקציר שלב אחר שלב של כיצד GPT-4 הנחה את המשתמש בתהליך:

1. בידוד המשתנה: המשתמש תחילה כתב משוואה ליניארית, 3x + 1 = 4, והראה אותה ל-GPT-4. הבינה המלאכותית הציעה לגרוע 1 משני הצדדים כדי לבודד את המשתנה x בצד אחד.

2. חלוקה למציאת הפתרון: לאחר בידוד המשתנה, GPT-4 זיהה שהשלב הבא הוא לחלק את שני הצדדים ב-3 כדי לפתור את x. המשתמש עקב את ההנחיה והגיע לפתרון, x = 1.

3. מתן עידוד ומשוב: לאורך התהליך, GPT-4 סיפק משוב חיובי ועידוד, עזר למשתמש להרגיש בטוח יותר ביכולות הפתרון שלו.

בהדגמה זו, הצגנו את היכולות המתקדמות של GPT-40 בניתוח ופירוש של ויזואליזציות נתונים. המודל היה מסוגל לספק תיאור קצר במשפט אחד של התרשים, המציג ממוצע מחליק, מינימום ומקסימום של טמפרטורות לאורך 2018, עם הערה מרכזית המסמנת אירוע משמעותי של גשם בסוף ספטמבר.

יתרה מכך, כאשר התבקש לזהות את החודשים החמים ביותר והטווחים המתאימים של הטמפרטורה, המודל זיהה בדיוק את יולי ואוגוסט כחודשים החמים ביותר, עם טמפרטורות מקסימליות בין 25°C ל-30°C (77°F ל-86°F).

GPT-4 הפגין את יכולות התרגום השפתי המרשימות שלו, מאפשר תקשורת רציפה ובזמן אמת בין דוברים של שפות שונות. בהדגמה החיה, העוזר הבינה המלאכותי היה מסוגל לתרגם מיידית בין אנגלית לאיטלקית, מאפשר למציגים לשוחח בקלות למרות מחסום השפה.

תכונה זו היא משחק מחולל, שובר מחסומי שפה ומאפשר אינטראקציות אמיתיות וטבעיות. על ידי תרגום מיידי לשתי הכיוונים, הטכנולוגיה מבטיחה שכל המשתתפים יוכלו להשתתף ולהבין זה את זה באופן מלא, מקדם שיחות כוללניות ופוריות יותר.

צ'אט GPT הפגין את היכולת שלו לזהות ולנתח ביטויי פנים במהלך ההדגמה החיה. על ידי הסתכלות פשוטה בתמונה עצמית, המודל היה מסוגל לזהות בדיוק את המצב הרגשי של המשתמש, תיאר אותו כ"די שמח ומרוצה עם חיוך גדול ואפילו קצת התרגשות".

יכולת זו מציגה את המיומנויות המתקדמות של צ'אט GPT בראייה ממוחשבת וזיהוי רגשות. המודל יכול לעבור מעבר לזיהוי רגשות בסיסיים כמו שמחה, עצב או כעס, ולזהות רמזים רגשיים עדינים יותר ותבעות פנים מורכבות.

השקת GPT-40 מסמנת віהמשך התקדמות משמעותית בטכנולוגיית הבינה המלאכותית. דגם דגל חדש זה מביא את היכולות העוצמתיות של GPT-4 לקהל רחב יותר, כולל למשתמשים החינמיים, באמצעות הביצועים, המהירות והעלות-יעילות המרשימים שלו.

ההדגמות החיות הציגו את הגיוון של המודל, מהרגעת עצבים ומסירת סיפורי שינה מרגיעים ועד לפתרון בעיות מתמטיות מורכבות והבנת קוד. האינטגרציה החלקה של יכולות קול, טקסט וראייה מדגישה את יכולת המודל לחשוב על פני מספר מודליות, מספקת חוויית משתמש טבעית ושקועה יותר.