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中信建投点评OpenAI首届开发者大会:利好相关应用厂商和AI大模型商业化推进(4)

2023-11-08 14:07:30来源:互联网

文章导读
中信建投 11月8日 研报 指出,北京时间11月7日凌晨,OpenAI首届开发者大会召开,发布全新的GPT4-Turbo、GPT Store、Assistants API及版权保护机制Copyright Shield,其中GPT4-Turbo在支持更多功能的升级后降低了调用价格,GPT-Store允许用户和企业上传定制化的GPT应用并获得利润分成,Assistants API帮助非专业和专业开发者简化开发流程并缩短开发时间,Copyright Shield承诺保护商业客户免受与OpenAI应用程序和服务相...

  据Open AI官网,Open AI首届开发者大会将于11月6日在旧金山举行,来自全国各地的数百名开发人员和Open AI团队将参与其中,预览新工具并交流想法。据路透社,开发者大会旨在吸引更多开发者付费访问Open AI模型,长期基于OpenAI模型构建新生态系统。

  简评

  我们预计开发者大会可能发布公司在GPT-4、DALLE等模型的新进展,主要包括:1)发布内存存储API,减少重复上传历史文本带来的token耗用,从而降低API调用成本;2)持续推进多模态布局,推出GPT-4 V和DALLE 3的API调用服务等。

  1、内存存储API有望有效降低API调用成本

  目前大量token用于历史文本传输,内存存储API有望降低API调用成本达95%。据公司官网,目前通过GPT-4、GPT-3.5Turbo上传750词的文档分别需要0.06、0.003美元(以最高速度计算)。2023年6月,公司CEO Sam Altman接受AI开发平台Humanloop采访时曾透露公司的发展路线图,包括推出“有记忆的API”,解决大量token用于历史文本传输的情况。据路透社,内存存储API可能在开发者大会中推出,提高大模型计算速度,降低开发者的API调用成本达95%。

  1)降低API调用成本:当前运行AI应用时,都需要将其历史记录通过API上传至大模型,以便大模型依据历史记录进行内容生成,导致大量token用于历史记录传输。内存存储API推出后,使用AI应用时,只需通过API上传最新的对话记录,大模型即可结合该记录和其维护的历史记录,生成新的内容,以此降低token使用量。

  2)提高大模型计算速度:内存存储API推出后,大模型只需进行新记录的计算,无需对历史记录进行重复计算,可以提高计算速度,减小算力浪费。

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  2、多模态持续推进,GPT-4和DALLE 3或将向开发者开放

  GPT-4新版本开启灰度测试,提升多模态体验。据theverge,公司于10月底向部分ChatGPT PLUS用户开放了新版本的GPT-4,主要功能更新包括:

  1)支持多格式文件上传:旧版本中,用户需要使用“Advanced Data Analysis”等功能完成PDF文档上传和信息提取;新版本中,用户可以直接上传PDF、数据文件等多种格式文件,未来或将支持更多文件类型;

  2)一站式工具整合:GPT-4的不同模式各具优势和功能短板,其中多模态模式可以同时处理文本、图像、声音等多种类型数据,但仅支持图片上传;数据分析模式具备较强的数据处理和分析能力,但不能实时联网;实时联网模式和DALL-E则不支持文件上传。旧版本中,用户需要自主进行模式选择;新版本中,GPT-4将根据用户需求,自动选择和编排多个工具完成任务,向AI智能体角色迭代。

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  GPT-4V和DALLE 3可能推出API接口。据路透社,公司可能在开发者大会上推出多模态API,功能为处理和生成除文本以外的多种类型数据,包括图像和音视频,开发者可以借此构建具有多模态能力的AI应用。基于目前公司的大模型,我们预计GPT-4V和DALLE 3的API接口可能推出:

  1)GPT-4V:据领英,Logan Kilpatrick是OpenAI首位负责开发者关系的工程师,于2022年12月入职,长期通过X(Twitter)与开发者交流。11月1日他发布新帖子,宣布ChatGPT于9月更新的多模态功能将很快面向所有人开放,并就通过API接口向GPT-4V上传图片,回答开发者希望获得的信息。由此我们预计,公司或将在开发者大会推出GPT-4V的API接口。

  2)DALLE 3:2023年9月,公司推出图像生成模型DALLE 3,目前已向ChatGPT PLUS和企业用户开放。据公司官网,其计划于今年秋季开放API接口。

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  风险提示:国际政治风险、生成式AI技术发展不及预期、VR硬件效果不及预期、各领域技术融合进度不及预期的风险、算力支持程度不及预期、数据质量及数量支持程度不及预期、用户需求不及预期、技术垄断风险、原始训练数据存在偏见风险、算法偏见与歧视风险、算法透明度风险、增加监管难度风险、政策监管风险、商业化能力不及预期、相关法律法规完善不及预期、版权归属风险、深度造假风险、人权道德风险、影响互联网内容生态健康安全风险、企业风险识别与治理能力不足风险、用户审美取向发生变化的风险。

  05、海外AI再迎催化,关注大模型行业相关投资机会


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