2023.11.10 13:00

OpenAI 新功能太強,伺服器瞬間被擠爆!除了 GPT-4 Turbo 和 GPTs 商店,還有二個開源專案也很值得關注

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OpenAI 開發者日上新功能太火爆,伺服器都擠爆了。 

大概發表後隔天早上6 點左右開始,ChatGPT 伺服器當機超過 90 分鐘,使用者連結網站會收到「ChatGPT 目前已滿載(ChatGPT is at capacity right now)」的消息。 

隨後,OpenAI 接連發表兩次「伺服器中斷」警告 —— 一次部分中斷、一次全線中斷,並稱正在調查當機原因,進行修復和監控。

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最新狀態顯示:「ChatGPT 和 API 仍然會出現週期性中斷。」 

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OpenAI 表示這是一次嚴重的伺服器中斷,也影響了該公司的 API 服務。 

OpenAI CEO Sam Altman 對此次中斷表示抱歉,並在推特上說道:「我們在開發者日發表的新功能的使用情況遠遠超出了預期。我們原本計畫週一為所有訂閱者啟用 GPT,但仍未能實現。我們希望儘快。由於負載的原因,短期內可能會出現伺服器不穩定的情況。」 

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看來,開發者日上新功能的火爆程度是 Sam Altman 也沒想到的。 

在開發者大會上,OpenAI 宣布推出 GPT-4 Turbo、GPTs,讓使用者無需寫程式,只要結合自己的指令、外部知識和能力就可以創建自訂版本的 ChatGPT。 

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ChatGPT 發表近一年,其每週使用者數量已經達到 1 億,並有超過 200 萬開發人員在 OpenAI 的 API 服務上進行開發,使用者增長速度驚人。如今,功能大上新更是直接把伺服器擠爆了。 

網友反應也很快:「ChatGPT 當機了,我的工作怎麼辦?」 

還有網友開玩笑稱:「ChatGPT 崩潰了,Stack Overflow 開心了。」

既然伺服器當機了,我們再仔細看看 OpenAI 開發者日的內容吧,或許有兩項發表,大家沒有給予太多的關注。 

Whisper-V3、Consistency Decoder 的開源也很夠力 

OpenAI 的首屆開發者大會,的確把大家都震撼到了。在這過去短短的 48 小時的時間裡,大家更多的把目光集中在了新模型 GPT-4 Turbo 的發表、GPTs 商店等內容上,現在更是直接把伺服器弄到崩潰了。 

然而,在這場發表會之後,很多人都忽視了 2 個開源模型,如果你深入瞭解一下,它們和那些新產品一樣令人興奮,現在,這兩個項目都在 GitHub 熱榜上。 

第一個是 Whisper-V3,被公認為目前最好的 OSS 語音辨識模型,新版相比 Whisper-V2 有了重大改進。OpenAI 於 2022 年 12 月發表第一代 Whisper,支援語音辨識、語音翻譯等能力。短短不到一年的時間,現在已經進化到 Whisper-V3,值得一提的是,OpenAI 表示不久將推出 API。 

 

Whisper-V3(也稱為 Large-v3)使用了 Large-v2 (Whisper-V2)收集的長達 100 萬小時的弱標記音訊和 400 萬小時的偽標記音訊進行訓練而成。此外,相比前幾代模型,Whisper-V3 在多種語言上顯示出了較高的性能改進,下圖為 Whisper-V3 在 Common Voice 15 和 Fleurs 上的性能表現: 

被大家忽略的另一個重點是 OpenAI 開源了一個專門改進 AI 圖像生成的研究 Consistency Decoder ,這項研究來自論文《 Consistency Models 》。與熱門的圖像生成模型 Midjourney 、Stable Diffusion 等不同,OpenAI 認為擴散模型依賴於反覆運算生成過程,導致採樣速度緩慢,進而限制了它們在即時應用中的潛力。因而他們創造性的提出了 Consistency Models,這是一類新的生成模型,無需對抗訓練即可快速獲得高品質樣本。 

 

下圖我們可以很直觀的看到,Consistency Decoder 效果更好,能增加圖像生成的穩定性和一致性,讓生成的圖像更加清晰和連貫,例如下圖中人物眼部細節提升更加明顯: 

網友猜測,Consistency Decoder 就是 DALL・E 3 用到的解碼器,以後繪製出慘不忍睹的人臉情況可能就不會發生了。 

論文作者之一證明了網友的猜測,「非常高興發表 DALL・E 3 的 consistency decoder,這是一種 consistency 模型,可以以驚人的速度將 VQGAN 潛在圖像轉換為品質更高的圖像!」  

現在看來,OpenAI 的每一項發表都值得細細研究,這些技術都在各自的領域有著重要價值。

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