GPT4o (Omni) 对比 ggml.ai

GPT-4o（“o”代表“omni”）代表着人类与计算机之间更自然的交互的重大飞跃。它旨在处理文本、音频、图像和视频的混合输入，并可以输出文本、音频和图像。令人印象深刻的是，GPT-4o 平均只需 232 毫秒即可处理音频输入，几乎与人类对话中的响应时间相匹配。该模型不仅保留了 GPT-4 Turbo 在英语和编码任务中的高性能，而且在处理非英语语言方面也显示出显着的改进，同时通过其 API 速度更快，成本效益提高了 50%。此外，GPT-4o 在理解视觉和音频方面比以前的模型更出色。

模型功能包括：

• 两个 GPT-4os 互动和唱歌
• 面试准备
• 玩石头剪刀布
• 检测讽刺
• 与 Sal 和 Imran Khan 等人物进行数学讨论
• 音乐和谐
• 通过互动学习语言
• 实时会议翻译
• 唱摇篮曲或生日歌
• 用老爸笑话幽默
• 通过 BeMyEyes 等合作伙伴实时协助视障用户

先前的模型（如 GPT-3.5 和 GPT-4）在语音模式下涉及多步骤过程，延迟时间长达 5.4 秒。此过程使用单独的模型将音频转录为文本，处理文本，然后将响应转换回音频。这通常会导致语气、情绪或背景声音等细微信息的丢失。

GPT-4o 通过统一模型简化了这一过程，该模型可以端到端处理文本、视觉和音频，保留输入的丰富性并实现更具表现力的输出。作为我们首次尝试这种集成模型，GPT-4o 为探索多模态交互及其潜在应用开辟了新途径。

ggml.ai 处于人工智能技术的前沿，通过其创新的张量库将强大的机器学习功能直接带到边缘。 ggml.ai 专为通用硬件平台上的大型模型支持和高性能而构建，使开发人员能够实现先进的人工智能算法，而无需专门的设备。该平台采用高效的 C 编程语言编写，提供 16 位浮点和整数量化支持，以及自动微分和各种内置优化算法（如 ADAM 和 L-BFGS）。它拥有针对 Apple Silicon 的优化性能，并在 x86 架构上利用 AVX/AVX2 内在函数。基于 Web 的应用程序还可以通过 WebAssembly 和 WASM SIMD 支持来利用其功能。凭借零运行时内存分配和不存在第三方依赖项，ggml.ai 为设备上推理提供了一种最小且高效的解决方案。

诸如whisper.cpp和llama.cpp之类的项目展示了ggml.ai的高性能推理能力，其中whisper.cpp提供语音到文本的解决方案，llama.cpp专注于Meta的LLaMA大语言模型的高效推理。此外，该公司欢迎对其代码库做出贡献，并通过 MIT 许可证支持开放核心开发模型。随着 ggml.ai 的不断扩张，它正在寻找对设备上推理有共同愿景的有才华的全职开发人员加入他们的团队。

ggml.ai 旨在突破边缘人工智能的极限，证明了人工智能社区的游戏和创新精神。