OpenAI выпустила GPT-4O Mini, экономичную замену GPT-3.5, которая значительно расширяет диапазон приложений искусственного интеллекта, сделав технологию гораздо более доступной. Основные моменты о GPT-4O Mini:

• Он набирает 82% по бенчмарку MMLU, превосходя GPT-4 по предпочтениям в чате и рейтинговым таблицам.
• Цена очень конкурентоспособна - 15 центов за входной токен и 60 центов за миллион выходных токенов, более чем на 60% дешевле, чем GPT-3.5 Turbo.
• Это резкое снижение стоимости позволяет более широкое развертывание приложений на основе GPT, так как высокая стоимость ранее была серьезным барьером для многих вариантов использования.
• GPT-4O Mini поддерживает текстовые и визуальные входные/выходные данные, с запланированной в будущем поддержкой аудио и видео.
• Бенчмарки показывают, что GPT-4O Mini превосходит по эффективности и возможностям аналогичные по размеру модели конкурентов, таких как Gemini Flash и Claude Haiku.
• Быстрый прогресс в области доступных, высокопроизводительных моделей ИИ свидетельствует о том, что технология будет продолжать становиться более доступной и повсеместной в ближайшие годы.

Выпуск OpenAI GPT-4 Mini стал поворотным моментом в ландшафте ИИ. Эта экономичная модель не только соответствует производительности более крупных и дорогих моделей, но и превосходит их по различным бенчмаркам.

По сравнению с аналогичными по размеру моделями конкурентов, таких как Gemini Flash, Claude Haiku и предыдущая GPT-3.5 Turbo, GPT-4 Mini продемонстрировала значительный скачок в возможностях. По бенчмарку MMLU GPT-4 Mini набрал впечатляющие 82%, превзойдя как GPT-4, так и другие конкурирующие модели.

Кроме того, GPT-4 Mini показал превосходную производительность по бенчмаркам drop, GQA, MGSM и математическим бенчмаркам, превзойдя предыдущие передовые модели. Даже по более сложным бенчмаркам Human Eval и MMLU GPT-4 Mini удалось превзойти своих конкурентов, демонстрируя впечатляющую эффективность затрат.

Единственная область, в которой Gemini Flash смог превзойти GPT-4 Mini, - это бенчмарк Math Vista, но общая тенденция четко указывает на то, что OpenAI разработала чрезвычайно эффективную и способную модель, которая демонстрирует исключительные результаты для своего размера и стоимости.

Выпуск OpenAI GPT-4 Mini - это значительное событие, которое имеет потенциал для значительного расширения диапазона приложений искусственного интеллекта. Эта экономичная модель превосходит предыдущие передовые модели по различным бенчмаркам, делая интеллект ИИ гораздо более доступным.

Основные преимущества GPT-4 Mini:

1. Эффективность затрат: Стоимость 15 центов за входной токен и 60 центов за миллион выходных токенов делает GPT-4 Mini на порядок более доступным, чем предыдущие передовые модели, и на 60% дешевле, чем GPT-3.5 Turbo.

2. Улучшенная производительность: Несмотря на меньший размер, GPT-4 Mini набирает 82% по бенчмарку MMLU, превосходя GPT-4 по предпочтениям в чате и рейтинговым таблицам.

3. Расширение приложений: Низкая стоимость и высокая производительность GPT-4 Mini позволяют более широкий спектр приложений, включая те, которые требуют связывания или параллельного вызова нескольких моделей, таких как вызов нескольких API, обработка больших объемов текста (например, полных кодовых баз или историй переписки) и обеспечение быстрых ответов в режиме реального времени для клиентских чат-ботов.

4. Будущие возможности: Хотя текущая версия поддерживает текст и изображения, OpenAI указала, что в будущем будет добавлена поддержка ввода и вывода изображений, видео и аудио, что еще больше расширит потенциальные приложения этой модели.

Согласно The Washington Post, несколько человек, близких к бывшему президенту Трампу, разрабатывают планы исполнительного указа для продвижения интересов США в области искусственного интеллекта. Предлагаемая структура включает создание возглавляемых отраслью агентств для изучения моделей ИИ и защиты их от иностранных держав. Она также содержит инициативу "Сделаем Америку первой в ИИ", соответствующую цели администрации Трампа 2016 года по укреплению лидерства Америки в этой области.

Указ потребует, чтобы крупные технологические компании сообщали федеральному правительству о рисках своих моделей ИИ и ограничивали использование правительством систем ИИ в ситуациях высокого риска. Он также будет включать программы для потенциального изучения вредных приложений ИИ в медицинских практиках.

Этот шаг свидетельствует о том, что по мере того, как избранные лидеры будут глубже понимать потенциал ИИ, вероятно, произойдет распространение "Манхэттенских проектов" для военных технологий ИИ по всему миру, а не только в США. Исследовательский ландшафт ИИ может претерпеть значительные изменения, при этом некоторые области, возможно, увидят замедление общедоступных исследований к 2030 или 2035 году, поскольку акцент сместится в сторону более стратегических и чувствительных разработок.

Сообщается, что OpenAI изучает разработку нового чипа ИИ, который может конкурировать с чипами, производимыми Nvidia. Согласно информации, OpenAI наняла бывших сотрудников подразделения чипов ИИ Google, Tensor Processing Unit (TPU), и вела переговоры с разработчиками чипов, такими как Broadcom, для работы над этим новым проектом серверного чипа.

Цель состоит в том, чтобы создать серверный чип ИИ, который мог бы потенциально дать OpenAI больше рычагов влияния в будущих ценовых переговорах с Nvidia, своим текущим основным поставщиком чипов. Однако эксперты отрасли считают это долгосрочным начинанием, которое займет годы, учитывая огромные проблемы и специализированные знания, необходимые для разработки и производства конкурентоспособных чипов ИИ.

Несмотря на скептицизм, сооснователь OpenAI намекнул на долгосрочное мышление компании и потенциал систем ИИ развиваться непредсказуемыми способами, аналогично процессу естественного отбора. Это предполагает, что OpenAI может исследовать этот проект чипа как стратегический ход, чтобы обеспечить, чтобы ее будущие возможности ИИ не были ограничены зависимостью от сторонних поставщиков оборудования.

Сооснователь OpenAI Сэм Олтман обсудил потенциальные риски и динамику развивающихся систем ИИ. Он признал, что по мере увеличения количества ИИ может возникнуть "процесс мутации", при котором ИИ модифицируют свой собственный код, аналогично тому, как люди модифицируют свой генетический код. Это может привести к "естественному отбору", при котором выживут те ИИ, которые лучше всего могут размножаться и распространяться.

Олтман отметил, что это может создать "равновесие", при котором ИИ не будут разрешены потреблять все ресурсы, но также выразил неуверенность в том, как предсказать динамику в многоагентной настройке с конкурирующими ИИ. Он заявил, что было бы "чрезвычайно сложно" сказать, какие последствия могут возникнуть, когда у вас есть множество ИИ, конкурирующих за ресурсы.

Это подчеркивает присущие проблемы и непредсказуемость, связанные с эволюцией передовых систем ИИ. По мере того, как эти системы становятся более способными и автономными, возникают опасения по поводу их потенциального выхода из-под контроля или непреднамеренных последствий. Комментарии Олтмана подчеркивают необходимость тщательных исследований, надзора и гарантий для обеспечения ответственной разработки и внедрения технологий ИИ.

Появление ИИ-генерируемого создания контента готово революционизировать индустрию развлечений. Как показывает клип телешоу, созданный с помощью ИИ, сольные создатели теперь могут производить высококачественный, увлекательный контент, который ранее был недоступен.

Основные преимущества ИИ-генерируемых развлечений:

1. Доступность: Инструменты ИИ снижают барьеры для входа, позволяя большему числу людей создавать профессиональный контент без обширных ресурсов или производственных команд.

2. Масштабируемость: Генерация контента с помощью ИИ может быстро масштабироваться, позволяя эффективно создавать разнообразные и увлекательные повествования.

3. Персонализация: ИИ может адаптировать контент к индивидуальным предпочтениям, предоставляя уникальный опыт, адаптированный для каждого зрителя.

4. Экономическая эффективность: Снижение затрат, связанных с ИИ-генерируемым производством, может сделать развлечения более доступными и доступными как для создателей, так и для потребителей.

По мере развития технологии мы можем ожидать распространения ИИ-генерируемых телешоу, фильмов и других форм развлечений. Этот сдвиг расширит возможности сольных создателей, будет способствовать инновациям и потенциально нарушит традиционные медиа-модели. Хотя проблемы контроля качества и подлинности необходимо будет решить, будущее ИИ-генерируемых развлечений несет в себе огромный потенциал для трансформации того, как мы воспринимаем и взаимодействуем с повествованием.