GPT-4 可以透過 OpenAI 的API接口使用。用戶需註冊OpenAI帳號，獲取API密鑰，並根據文檔中的指南進行配置。它廣泛應用於文本生成、自然語言理解和對話系統等領域。

GPT-4 不提供直接下載。它是基於雲端的服務，通過OpenAI提供的API進行接入和使用。

OpenAI 提供有限的免費訪問GPT-4的API，但這通常有使用限制。完整功能通常需要根據API使用量付費。

GPT-4 的使用根據API呼叫次數收費。具體費用取決於使用量和所選擇的訂閱計劃。

GPT-4（Generative Pre-trained Transformer 4）是OpenAI開發的最新一代大型語言預訓練模型。它在自然語言處理方面具有先進的能力，能生成高度自然和相關的文本。

GPT-4 是由OpenAI開發的AI語言模型，代表了在自然語言理解和生成方面的最新進展。它通過OpenAI的API供用戶使用。

GPT-4 的功能包括文本生成、語言翻譯、情感分析、問答系統、內容摘要和自然語言理解等。

ChatGPT支持中文，能夠進行中文的文本生成、對話和其他與語言相關的任務。它能理解並回應中文輸入，適用於中文語境的對話和文本處理。

探索 GPT-4 Turbo：釋放先進人工智慧的潛力

在推出 GPT-4 八個月后，OpenAI 以 GPT-4 Turbo 的發布再次邁出了巨大的一步。這一最新版本是在 OpenAI 的首次開發者大會上亮相的，代表了人工智慧技術的重大進步。

什麼是 GPT-4 Turbo？

GPT-4 Turbo 是 OpenAI 推出的大型語言模型系列中的最新成員，繼 GPT-4 取得成功之後而推出的。您可以在這裡了解更多關於 GPT-4 的資訊。那麼，GPT-4 Turbo 有何獨特之處呢？

知識更豐富，資訊更及時

與其前身相比，GPT-4 Turbo 最重要的改進之一是其豐富的知識庫。與原始的 GPT-4 不同，後者的數據更新截止日期是 2021 年 9 月，而 GPT-4 Turbo 包含的數據截止日期為 2023 年 4 月。這一更新為模型提供了額外的 19 個月資訊，極大地增強了其對最新發展和主題的理解能力。

以下是 GPT-4 Turbo 基於截至 2023 年 4 月的更新知識庫生成的回應。

然而，GPT-4 仍然具有較早的截止日期，如下所示：

擴展上下文窗口

GPT-4 Turbo 擁有令人印象深刻的 128,000 個令牌上下文窗口，能夠在單個提示中處理相當於約 96,000 個詞的內容。這相比之前的 32,000 個令牌容量是一項重大擴展。然而，值得注意的是，該模型的輸出仍然限制在 4,000 個令牌。另一個模型，Anthropic 公司的 Claude（可在 AWS 上使用），提供類似的上下文長度，限製為 100,000 個令牌。

這個擴展的上下文窗口不僅為未來的應用做好了準備，還允許更複雜的互動，減少了模型在對話中失去追蹤的風險。這在聊天機器人、數字助手、教育系統和其他涉及長時間交流的場景中尤為有價值。

多模態能力（預覽）

GPT-4 Turbo 通過引入多模態功能增強了其前身的功能，使其能夠處理圖像。這意味著您現在可以將圖像提供給 GPT-4 Turbo，用於自動生成標題、視覺內容分析以及圖像中的文本識別等任務。

以下是一個傳遞給 GPT-4 Turbo 進行分析的圖表示例：

提示： 用摘要和詳細見解解釋圖表。

圖像輸入：

輸出：（由 GPT-4 Turbo 生成）

該圖表顯示了一個名為「學術界 IT 研究領域當前和重要領域（2023 年 1 月 - 2023 年 9 月）」的條形圖。它視覺化了在指定時期內學術界不同 IT 研究領域的總出版物數量。

_摘要：該圖表列出了每個類別的總出版物數量，表明了該資訊技術領域內研究活動的水平和重要性。X 軸列

出了研究類別，而 Y 軸顯示了總出版物數量。_

主要見解：

機器學習是領先的研究領域，擁有最多的出版物（7,441 份）。
電腦視覺和模式識別緊隨其後，擁有大量出版物（6,840 份）。
接下來是計算與語言（3,555 份出版物）和機器人學（2,247 份出版物）。
密碼學和安全性也是一個重要的研究領域，有 2,210 份出版物。
人工智慧有 1,946 份出版物，表明對此領域的興趣和研究產出相當可觀。
資訊理論（1,688 份）、圖像和影片處理（1,399 份）以及軟體工程（1,349 份）也有所涉及，表明存在積極的研究活動，但與前幾個類別相比出版物較少。
在這一時期內，人機交互領域似乎擁有最少的出版物，總計為 1,349 份。

總的來說，該圖表突顯出機器學習、電腦視覺和模式識別是學術界在這一時期內研究最多的領域，反映了它們在當前技術進步和學術追求中的重要性。

儘管這一功能目前處於預覽階段，但視覺理解極大地拓展了電腦視覺應用的範圍，也更接近人類感知和環境交互的方式。OpenAI 計劃在正式推出期間將視覺功能整合到主要的 GPT-4 Turbo 模型中。目前，API 允許以 base64 格式或直接圖像 URL 的形式提供圖像輸入。此功能的價格將根據輸入圖像的大小而變化。例如，通過 GPT-4 Turbo 處理 1080x1080 像素的圖像的價格為 0.00765 美元。

更優惠的價格

GPT-4 Turbo 的定價為每 1000 個輸入令牌 0.01 美元，每 1000 個輸出令牌 0.03 美元。與原始 GPT-4 的定價結構以及 Claude 的 100k 模型相比，這反映出輸入令牌成本降低了三倍，輸出令牌成本降低了兩倍。

以下是與其他模型的價格比較：

其他技術特點

功能：增強的指令遵循和 JSON 模式

GPT-4 Turbo 在執行對精確遵循指令特別要求的任務方面超越了早期的模型，特別是在生成指定格式（如持續以 XML 回應）方面。它還引入了創新的 JSON 模式，保證了有效的 JSON 響應。這是通過新的 API 參數「response_format」實現的，該參數指示模型生成語法正確的 JSON 對象。

這一功能在應用程式開發場景中特別有益，其中生成特定格式（如 JSON）是必要的。

功能：可預測的輸出和對數概率見解（測試版）

GPT-4 Turbo 引入了「seed」參數，確保模型大多數情況下提供一致的完成，從而實現可重複的輸出。這一測試版功能對於在調試過程中重放請求、製作詳細的單元測試以及更好地控制模型行為非常有益。OpenAI 發現這一功能在單元測試中非常有價值，對於確保從大型語言模型獲得可重複的輸出也非常有用。您可以在這裡找到一個示例筆記本。

GPT-4 Turbo 中的「seed」參數就像是一個固定的食譜，確保您每次使用它時都能獲得相同的結果。想象一下，如果每次使用相同的食譜烤蛋糕時，您都能得到不同口味的蛋糕，那將是不可預測的，如果您想要再次製作特定口味的蛋糕，這將不會有太大幫助。在更技術性的設置中，比如開發人員在測試軟體或建構應用程式時，這種一致性非常重要。這就像確保每次使用相同的食譜烤蛋糕時都能獲得相同的味道。這使得檢查一切是否正常工作以及建構更可靠和可預測的系統變得更加容易。

此外，在未來的幾周中，OpenAI 計劃引入一個功能，該功能將顯示由 GPT-4 Turbo 和 GPT-3.5 Turbo 生成的最可能的輸出令牌的對數概率。這將對開發搜索介面中的自動完成等功能非常有用。

OpenAI Devday的其他更新

除了發布GPT-4 Turbo之外，OpenAI還對GPT-3.5進行了改進，並引入了幾項功能：

DALL·E 3整合：ChatGPT Plus和企業用戶現在可以通過圖像API利用先進的圖像生成技術，提供多樣的格式、質量選擇以及內置的內容審查。
文字轉語音（TTS）API：這個API可以從文本創建接近人類的語音，包括六種聲音和兩個版本，分別用於實時應用和高質量應用。
GPT-4細微調整實驗性訪問：為那些尋求相比GPT-3.5有顯著改進的用戶提供的實驗性計劃，特別是那些使用細微調整的用戶。
定製模型計劃：為需要深度定製的組織設計，這個計劃提供獨家訪問自定義模型，無需數據共享或重用。

總之，OpenAI的Devday展示了GPT-4 Turbo的顯著能力——一個先進的疊代版本，以其擴展的知識庫、廣闊的上下文窗口和用於圖像處理的開創性多模式功能而聞名。這一發展，結合競爭性定價和增強的功能，代表了人工智慧技術的重大進步。除了GPT-4 Turbo的更新，GPT-3.5、DALL·E 3整合、文字轉語音API以及定製模型計劃的更新也標誌著實質性的發展。請關注Version 1 AI Labs，以獲得AI及其在您組織中的實際應用的最新更新。