編譯 | 屠敏
出品 | CSDN（ID：CSDNnews）
今天，OpenAI 宣布 GPT-4 Turbo with Vision 版（具有視覺功能的最新 GPT-4 Turbo 模型）已經透過 OpenAI API 正式上線。
GPT-4 Turbo 是一種強大的多模態模型，能夠處理文本和影像輸入，並憑借其廣泛的常識和先進的推理能力提供準確的輸出。
OpenAI 在去年 11 月的 ，展示了其增強的功能和截至 2023 年 4 月的擴充套件知識庫。憑借 128k 上下文視窗，該模型可以在單個 Prompt 中處理超過 300 頁的文本。
時下這個最新的模型保持了原有 GPT-4 Turbo 的 128k 上下文視窗， 模型訓練的數據截 止 日期更新為 2023 年 12 月。 而主要更新在於它的視覺功能，可以理解影像和視覺內容。
升級後的 GPT-4 Turbo 模型有望提高效能，並且不久之後也將在 ChatGPT 中推出。
此前，GPT-4 Turbo 的顯著亮點之一是其最佳化的效能，從而大幅降低使用者的成本。與之前的 GPT-4 模型相比，輸入 token 的價格現在降低了三倍，而輸出 token 的成本則降低了一半，這使得此次升級對不少使用者來說既高效又經濟，而且還為各種用例開啟了新大門。
在 X 平台上，OpenAI 也隨之分享了一些開發人員使用該模型的具體方法， 例如，AI 軟體工程助手 Devin 利用 GPT-4 Turbo with Vision 來更好地協助編碼。
健康和健身套用 Healthify 使用 GPT-4 Turbo with Vision 掃描使用者的膳食照片，並透過照片辨識提供對營養的見解。
Make Real 使用 GPT-4 Turbo with Vision 將使用者的草圖轉換成可執行的網站。
一張草圖生成一個網站似乎已經逐漸成為了現實。
不過就在 GPT-4 Turbo with Vision 正式釋出之際，也有一位網友 Paul-Gauthier 對編碼功能展開了評測。
有些出乎意料的是，Paul-Gauthier 稱，「 GPT-4 Turbo with Vision 版本在 aider 的編碼基準套件中的表現比之前所有的 GPT-4 模型都要差。尤其是，與現有的 GPT-4 Turbo "預覽"模型相比，它似乎更容易在編碼方面「偷懶」。
程式碼編輯能力
Aider 依靠程式碼編輯基準來定量評估 LLM 對現有程式碼進行修改的能力。該基準使用 aider 嘗試完成 133 個 Exercism Python 編碼練習（https://github.com/exercism/python）。
對於每個練習，LLM 會嘗試兩次來解決每個問題：
在第一次嘗試中，它將獲得初始存根程式碼和編碼任務的英文描述。如果測試全部透過，我們就完成了。
如果有測試失敗，aider 會向 LLM 發送失敗的測試輸出，並讓它進行第二次嘗試以完成任務。
GPT-4 Turbo with Vision 在這項基準測試中的得分僅為 62%，是現有 GPT-4 模型中得分最低的。 其他模型的得分在 63-66% 之間時，這個最新的模型只是稍有退步，與 gpt-4-0613 相比差距並不明顯。
編碼的惰性測試
還記得彼時 GPT-4 Turbo preview 模型因在編碼時「偷懶」，受到了不少業界開發者的批評。它們經常省略所需的程式碼，而在註釋中留下「在此處實作方法」之類的語句，如
def some_complex_method(foo, bar)： # ... 在此處實作方法 ...
Aider 使用一個「懶惰」基準套件，旨在激發和量化懶惰編碼。它由 89 個 Python 重構任務組成，這些任務往往會讓 GPT-4 Turbo 以懶惰的方式編碼。
新的 GPT-4 Turbo with Vision 模型在 aider 的重構基準測試中只獲得了 34% 的分數，是所有 GPT-4 Turbo 模型中最懶惰的編碼工具。
完整的評測可以詳見：https://aider.chat/2024/04/09/gpt-4-turbo.html
最後，你是否體驗上了 GPT-4 Turbo with Vision 版本，有什麽樣的感受？
來源：
https://www.zdnet.com/article/openai-makes-gpt-4-turbo-with-vision-available-for-developers/
https://twitter.com/OpenAIDevs/status/1777769468996845718
https://aider.chat/2024/04/09/gpt-4-turbo.html
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