另一个就是512×512的图像区域。这里有很多针对这个计费逻辑来猜测GPT-4V背后的架构逻辑,其中最吸引人的应该是Fuyu-8b模型,因为Fuyu-8b的image-newline与这个计算逻辑十分吻合,具体的信息这里不多说,参考原文:OpenAI最新的GPT-4V的多模态API接口是如何计算tokens的?这些计算逻辑背后透露了GPT-4V什么样的模型架构信息?
试用GPT-4V API 之后,感觉它的内部架构有可能类似 DeepMind 的 Flamingo(arxiv.org/pdf/2204.1419) Flamingo 架构 为什么呢?从 GPT-4V 的价格计算器可以看出来。 GPT-4V 价格计算 图片输入的计费标准就像玩积木游戏。图片被切成一块块的 “积木”,每一块的尺寸和细节水平决定了它的价值。简而言之,图片的大小和...
当然,猎奇不是目的,更多的是希望能够启发我们思考未来GPT-4V等多模态模型(LMMs)的应用场景与方向,特别是在GPT-4V的API开放以后,相信未来会有更多的创新AI应用涌现。 按照原报告的顺序,内容大致分为几个部分: GPT-4V的输入模式与提示方式 GPT-4V的多模态能力展示 GPT-4V的一些新兴应用亮点 利用现有LLM技术增强GPT-...
Token Density = 编码像素数量 / 视觉 token 数量,是指单个 token 承载的像素密度即图像信息密度,直接决定了多模态模型实际的运行效率,数值越大,模型运行效率越高。 在面壁的测试中,闭源模型的 Token Density 由 API 收费方式估算得到。结果表明,MiniCPM-V 2.6 是所有多模态模型中 Token Density 最高的。 Token ...
目前,Yi大模型API名额已经开放,新用户申请成功即送60元体验。这次,性能更强的多模态模型,更专业的推理模型,和OpenAI API随意切换的兼容性,以及超低的价格,都是不小的惊喜。 针对实际应用场景,多模态模型Yi-VL-Plus能力显著增强,支持复杂图表理解、信息提取、问答以及推理,甚至优于GPT-4V。
ChatGLM3集成了自研的AgentTuning技术，激活了模型智能代理能力，支持工具调用、代码执行、游戏、数据库操作、知识图谱搜索与推理、操作系统等复杂场景，最新AgentBench基准测试上ChatGLM3-turbo和GPT-3.5接近；在API商业化方面，ChatGLM3开发平台从三种量级整合为ChatGLM3-turbo，只提供一个标准API模型方案，整体价格...
GPT-4 with Vision(有时称为GPT-4V或gpt-4-vision-preview在 API 中)允许模型接收图像并回答有关图像的问题。从历史上看,语言模型系统受到单一输入模式(文本)的限制。对于许多用例来说,这限制了 GPT-4 等模型的使用领域。
去年底,零一万物就正式开源了Yi-34B大模型,具备了处理200K上下窗口的能力。这一次,性能更强的多模态模型,更专业的推理模型,和OpenAI API随意切换的兼容性,以及超低的价格,都让用户们惊喜无限。 此次API开放平台,提供了以下三个模型,分别为Yi-34B-Chat-0205,支持通用聊天、问答、对话、写作、翻译...