Світло маяків у цифровій темряві: GPT 4. 1 та перезавантаження OpenAI
Я пам’ятаю, як вперше почула про чат-боти. Це було уявіть собі, щось футуристичне, ніби з науково-фантастичного фільму, що от-от стане реальністю. І ось ми тут, у самому наприклад, серці цієї реальності, де штучний інтелект не просто говорить, а пише, кодує, розуміє відео. І це лише початок тому анонс GPT 4. 1 від OpenAI – це не просто оновлення, це свідчення того, як швидко розвивається світ навколо нас. Затамувавши подих, я спостерігала за цим релізом, пильно вдивляючись у кожен нюанс, що може змінити наше спільне майбутнє, приблизно так.
Найперше, що кидається в очі – це те, що GPT 4. 1 народжується припустимо, в API, призначеному переважно для розробників. І це вже про щось говорить. OpenAI, здається, зосереджується на бачите, створенні інструментів, що дають змогу розробникам будувати, експериментувати, творити. Це як надати художнику новий набір пензлів та фарб – можливостей стає безліч.
GPT 4. 1 – це, по суті, сімейство з трьох моделей: 4. 1, 4. 1 Mini та, знаєте, вперше в історії OpenAI, 4. Відверто кажучи, 1 Nano. І тут варто зауважити, що Nano – це не просто найменша модель, а скоріше маленький, але надзвичайно спритний помічник. Обіцяють, що кожна з моделей показує неймовірну швидкість і. Економічність, а найбільше вражає контекстне вікно на мільйон токенів! Уявляєте масштаб? Для порівняння, раніше обмежений розмір контексту часто був каменем спотикання. Зараз, з мільйоном токенів, можливості для обробки великих обсягів інформації просто вражають.
Авторка відео дуже слушно підкреслює: “Вони не просто дали їм дуже великі контекстні вікна. Вони насправді вміють їх добре використовувати” проте це справді ключовий момент. Мало мати велику кімнату, важливо вміти в ній орієнтуватися, десь так. І, судячи з усього, GPT 4. 1 це вміє.
Кодинг як мистецтво, а не просто інструкції
Один з найважливіших аспектів, на мій погляд, це покращення у сфері кодингу. Звичайно, gPT 4. 1 демонструє типу, вражаючі результати в SWEBench: поліпшення на. 21,4% порівняно з GPT40 начебто, та 26,6% порівняно з GPT4. 5 бо зрозуміло, це карколомні цифри! А бачите, ще більш вражає, що 4. 1 стала кращою за 4 хоча 5. Фактично, хоча 4 оскільки 5 вже відходить в минуле. Справа в тому, що але не будемо її списувати з рахунків, пізніше вона обов’язково здивує. Все ще попереду.
Не менш цікавими є результати в інших. Тестах, наприклад, у багатозадачному тесті інструкцій, де GPT 4. 1 показує зростання на 10,5%. У OpenAI анонсували ще й власний тест на виконання інструкцій. Це дуже важливо, адже дозволяє оцінити здатність моделі відповідати на складні запити, а також уникати непотрібних повторів та помилок. Більше того,
Мультимодальність: коли відео стає розумілим
Ще одна вражаюча особливість GPT 4. Простіше кажучи, 1 – це здатність розуміти мультимодальний контент. Зокрема, модель демонструє слухайте, значний прогрес у роботі з відео, збільшуючи. Результати на 6,7% у тесті на розуміння довгострокового відео без субтитрів. Це відкриває нові горизонти для аналізу відео, створення резюме, автоматичного розпізнавання.
GPU-голод та перехідна епоха
Окремої уваги заслуговує рішення OpenAI відмовитися від GPT4. 5 на користь API-орієнтованої моделі. Головна причина – потреба в обчислювальних ресурсах, зокрема, у потужних графічних процесорах (GPU). До речі, як пояснюється у відео, GPT4. 5 була великою, складною та повільною моделлю. Справа в тому, що відверто кажучи, тому перехід до більш зручної та ефективної API-моделі виглядає цілком логічним, десь так. Думаю, це просто необхідний крок в сучасних реаліях, особливо враховуючи шалений попит на графічні процесори.
Створення з думкою про розробників
Особливу увагу варто приділити тому, що GPT 4. Простіше кажучи, наприклад, 1 створювалася приблизно, у тісній співпраці з розробниками. OpenAI консультувалися з різними компаніями, включаючи Windsurf, для створення найкращої моделі для професійного використання. Відверто кажучи, на мій погляд, це найкращий підхід припустимо, – начебто, враховувати потреби тих, хто буде використовувати інструмент на практиці, приблизно так.
Погляд в глибину: швидкодія та ціна
На знаєте, основі. Графіка, який наводить автор відео, можна побачити, що GPT 4. 1 Nano має найнижчі показники інтелекту, проте працює найшвидше. А от GPT 4 хоча 1 Mini є справжнім відкриттям. З одного боку, інтелект майже на рівні з GPT40, а з. Іншого – майже вдвічі менше затримки та на 83% менша вартість.
Вартість – це ключовий фактор, особливо коли йдеться про API. Зрозуміло, чим дешевше, тим більше можливостей для розробників, тим більше вони можуть експериментувати та творити. Раніше, щоб отримати відповідь, треба було чекати, а тепер, завдяки API, процес стає автоматичним. Відверто кажучи,
Злети та падіння: відмінності між моделями
Для наглядності порівняла ключові характеристики різних. Моделей:
| Модель | Максимальний контекст | Орієнтовна швидкість | Призначення |
|---|---|---|---|
| GPT 4. 1 | 1 мільйон токенів | Висока | Універсальна, для різних задач codding |
| GPT 4. 1 Mini | 1 мільйон токенів | Дуже висока | Підходить для коду, інструкцій, агенти |
| GPT 4. 1 Nano | 1 мільйон токенів | Найвища | Автозавершення, класифікація |
Особливе. Захоплення викликає той факт, що всі моделі мають контекстне вікно на мільйон токенів. Насправді, а також те, що припустимо, OpenAI не стягують додаткову платню за використання великого контексту, на відміну від деяких конкурентів.
Ентерпрайз-кейс: коли документи стають зрозумілими
Ощо модель вражаюче працює з даними, дуже цінною. Є її здатність читати діаграми та документи, саме тому великий потенціал передбачено для корпоративного використання. Взяти хоча б приклад з припустимо, Nvidia – модель. Блискуче справляється з вичленуванням ключової в принципі, інформації з великих фінансових звітів.
Маємо тест від BoxAI Enterprise Eval, де. Протестували здатність моделі витягувати дані з різних типів документів. Результатом роботи 4 проте 1 стало подвоєння результатів. Це надзвичайно корисна функція для аналізу складних документів, звітності та юридичних питань.
GPT 4 але 1 Nano: робоча конячка
GPT 4. Справа в тому, що 1 Nano – це маленька, але дуже продуктивна модель, яка відмінно підходить для класифікації та автозаповнення. Вона стане незамінним інструментом для щоденної рутинної роботи, в такому дусі.
Агенти: розширення можливостей
Покращення у сфері інструкцій та розуміння великого контексту зробили GPT 4. 1 неймовірно ефективною для створення агентів ІІ.
Депрекація 4. Більше того, 5: коли минуле лишається в минулому
Досить неочікуваним кроком стало рішення OpenAI про припинення підтримки GPT 4. 5 preview. На мою думку, це досить різке рішення, якщо врахувати, що модель відносно недавно з’явилась. Хоча, можливо, це просто спосіб вивільнити ресурси для підтримки більш ефективної моделі. OpenAI наголошують, що 4. 5 була експериментом та використовувалась для дослідження. Надалі, думаю, з 4 бо 5 ще здивують.
Детальний аналіз бенчмарків
Подивімося більш детально на бенчмарки, згідно з якими GPT 4. Чесно кажучи, 1 випереджає попередників:
- SWEBench: Точність в перевірці коду досягає неймовірних результатів, перевершуючи навіть модель GPT-03 Mini High.
- Ader Polyglot: Модель демонструє покращення саме в роботі з диференційованими кодами (diffs). Цікаво,
- Інструкції: Внутрішній бенчмарк OpenAI показує значне зростання точності в розумінні інструкцій.
Всі ці ну, цифри – свідчення вражаючих можливостей нової моделі. Цікаво, щоб було ясно,
Кодування майбутнього у ваших руках
Ще один момент, на який варто звернути увагу, – це покращення у сфері фронтенд кодингу. Модель демонструє припустимо, значне покращення в створенні дизайну сторінок.
Погляд зсередини: досвід користувачів
Звичайно, неможливо обійти стороною досвід користувачів. Відомий виробник інструментів Windsurf показав, що GPT 4. 1 дає на 60% кращі результати, порівняно з GPT40, а в коді менше зайвих редагувань.
Компанія Kodo провела порівняльний тест GPT 4. 1 з іншими провідними моделями. Результати показали: GPT 4. Цікаво, 1 видає найкращі пропозиції в 55% випадків.
треба сказати слова генерального директора Windsurf, який зазначив, що GPT 4. 1, на відміну від інших моделей, не “балакучий”. Вона зосереджується приблизно, на суті і видає лаконічні відповіді, щось на зразок.
Інструкції: коли чарівництво стає реальністю
Вдосконалення в сфері виконання інструкцій – це просто неймовірно. Дивно, завдяки цьому, користувачі можуть бути впевнені, що модель не буде ігнорувати їхні команди, а з точністю дотримуватись їх. Тому, зникає потреба у хитрощах та “фокусах” у промтингу. Чесно кажучи, модель просто виконує те, що ви просите.
Голка в стігу сіна: сила контексту
Не можна не згадати про тест “голка в стігу сіна”. Модель продемонструвала 100% успіх при пошуку інформації в контекстному вікні на 1 мільйон токенів. Це дійсно вражає! Ілюстрацією є пошук потрібного рядка в тестовому лог-файлі з великою кількістю інформації.
Важливо не просто мати велике контекстне вікно, а й вміти його ефективно використовувати, в такому дусі.
Підводячи підсумки: ціна питання
Наостанок поговоримо про ціни. Ось порівняння цін, що представлені автором відео:
- GPT 4. 1: 2 долари за вхідні дані на мільйон токенів, 50 центів за кешований вхід, 8 доларів за вихідні дані (1,84 долари за мільйон в сукупності).
- GPT 4. Зрозуміло, 1 Mini: 40 центів за вхід, 10 центів за кешований вхід, 1,60 доларів за вихід (42 центи в сукупності).
- GPT 4. Цікаво, 1 Nano: 10 центів за вхід, 2,5 центи за кешований вхід, 40 центів за вихід (12 центів в сукупності).
Ціни справді дуже привабливі, особливо для моделей Mini та Nano.
Майбутнє вже настало
GPT 4. 1 – це не просто ще одна модель, це цілий крок вперед, типу того. Вона відкриває нові можливості для розробників та дослідників, дозволяє вирішувати ще більш складні задачі. Цей реліз – нагадування про те, як швидко розвивається технологічний світ. І, як мені здається, скажімо, ми лише на початку захоплюючої подорожі. GPT 4. 1 – один з маяків, що освітлює шлях у цифрове майбутнє.
