文 | 娱乐资本论 James

今天半夜2点，OpenAI召开了首届开发者大会。这条新闻在AIGC圈子里受到了非常重点的关注，以至于很多人熬夜等完全程的直播，并且迅速总结出相关要点。这似乎让人想到了好多年前的苹果发布会，颇有所谓“科技春晚”的架势。

一上午过去，关于这次大会发布新品内容的分析也已经够多了，但如你所料，这里面一定充斥着“史诗级更新！”“最强大模型炸场！”“震撼上新！”之类的最高级形容词，对于普通人了解这些新内容真实的意义，以及与自己的关系，少有帮助。

我们娱乐资本论要做的事情很简单，就是解答两个问题：

·本次开发者大会的更新是否显著提升了能力，对文娱、媒体从业者用户有什么帮助？

·这些更新是否拉大了ChatGPT与国内友商之间的差距，“赶上或超越GPT”是不是更困难了？

VOL.1ChatGPT能力显著增强了吗？

从今天开始，ChatGPT将使用刚刚发布的GPT-4 Turbo模型。这个模型支持的上下文token从8k提升到128k，相当于一本标准大小的300页纸质书所包含的文本量；奥特曼也表示，新模型在处理长文本情境下的准确度也有所提高。

我们用一个自己部署的开源客户端，调用了GPT-4 Turbo模型，来整理一篇飞书录音转文字的速记，目标是修改错别字及将口语变得更书面一些。这是娱乐资本论内部非常常用的一个prompt，但之前受限于生成效果及token长度，必须将一篇完整的文本对话提前拆分为很多段，每段最开始是1200字，后来可以扩展到2000字（使用Word字数统计）。

用来测试的速记原文有7863字，GPT-4 Turbo能支持完整输入整篇速记而不报错。不过，在输出时它大概停在了5200字左右，后面的没有继续生成。

速记原文

GPT-4 Turbo API调用的速记整理结果

换用ChatGPT，我们把速记全文贴进去，7000多字的文本也没有让它抱怨“太长”，开始在后台吭哧吭哧地整理了。

在主prompt之后暂停，并贴入全文

但是，ChatGPT出现了更明显的“忘词”情况，仅仅不到500字以后，它就忘记了prompt中“逐字处理速记”的要求，开始概括内容并大量丢掉段落。

究其原因，这可能是因为ChatGPT还有不可跳过的预设prompt，而且官方一直在更积极地弥补漏洞。而在仅使用API的情况下，它会忠实地执行你给它的prompt内容，而不是添油加醋。

因此，有条件的用户还是应该自行架设终端，调用GPT-4 Turbo的API接口，来确保生成结果的一致性。

我们的测试表明，在调用API逐字整理文本时，GPT-4 Turbo可用的文本长度大约是5000汉字；如果只是想要摘要，或就文档内容问答等简单任务，直接用ChatGPT就可以。

接下来，如果你只愿意用ChatGPT的官方界面，现在也有更好的体验了。因为这个界面当中，浏览网络、数据分析、文生图等都可以交叉调用，而不是像以前那样分开在不同的模式里使用。

理论上，这可以大大增加ChatGPT的可玩性，比如很多人期待的图生图功能，有的玩法很成功：

但也不是每次尝试都让人满意。比如，我安排的一个任务是，看他能不能识别一张新闻照片，并更改照片的画风。这个任务需要同时调用原本分开的识图、搜索和生图能力。

我们发现ChatGPT经过这次更新之后，多模态或联网功能有时会输出英文结果，即使用中文提问。好在这不算是什么大问题，浏览器自带翻译的质量也不差。

问题在于，识图的时候，ChatGPT不能一同联网，也没有以图搜图去寻找准确答案。

在联网的时候，ChatGPT运用了上一步生成的图片描述文字，因此只能不结合图像来猜测（当然他还是猜对了）。

以上的两个任务——速记整理和图生图——是非常简单的演示，对于文娱和媒体从业者的日常使用来说，还是我们老生常谈的一句话：你以前就用得上的能力，现在变得更好了；但以前就没实现的功能，现在也还是没有实现。

VOL.2“赶上或超越GPT”是不是更难了？

这是过去大半年来我们经常能在各处看到的景象。

目前已经通过国家备案的近20款大模型都有过类似的表述，说通过C-Eval、mmLU和AGIEval等测试集，它们在性能的某个角度或全局，都超越了GPT-3.5甚至GPT-4。

但是，用户实际上手使用的体验却是另一回事。根据娱乐资本论·视智未来9月份进行的第二次国产大模型实用场景测评，GPT-4在绝大多数问题上都会比国产友商们高1-2分（问题满分5分），假如其联网能力正常工作，恐怕分数还会更高。

此后，ChatGPT又推出多模态能力的重大升级。跟这个版本的ChatGPT相比，国产模型们的差距被拉得更大了。今天开发者大会后更新的ChatGPT，在性能的多数方面跟上次升级时一致。但如同上文所说，支持“300页图书”的长输入，将让它进一步挤占以此为卖点的大模型的生存空间，比如Claude、百川、月之暗面、零一万物等。

即使是外行人也能根据其他行业的经验猜出原因。比如，现在的数据集就那几个，“跑分”后再“优化”一下完全在情理之中。

尽管深度学习一向被视为“黑盒”乃至“盲盒”，但是在现在的大模型训练中，有针对性地调整参数，实现开发过程的可解释性，已经比一年前简单得多，这一定程度上归功于算力进步后“大力出奇迹”的贡献。

本周发布第一个模型成果的李开复团队“零一万物”，其技术合伙人黄文灏（履历有微软亚研和北京智源）就说道：

“当我们建立了自己的评测指标后，按照评测指标去优化模型的训练过程，团队内部就会对模型有很强的自信，知道做的所有工作都是在优化模型的能力。最后再去benchmark（测试数据集）上评测训练完的模型，会发现模型指标还是很不错的。这个算是个副产物吧，情理之中也意料之内。”

他认为，“大模型是极致的系统科学，基础做好了之后，模型在scale up（提升参数量）的过程中会无比‘丝滑’。”

由此可见，在当今“大炼模型”的浪潮中，这件事已经一定程度从科学乃至“玄学”领域，简化到了一个工程问题。正如猴子无限的尹伯昊对河豚君说过的：“算法很难有壁垒，但是工程能力是有壁垒的。”当时他形容的是大模型私有化这种中间层的竞争，但现在在基底的模型层，也出现了同样的倾向。

然而，各大模型的“基础”部分依然存在参差不齐的差距，这部分也更少有规律可循。微软之前一篇论文声称，ChatGPT的参数量仅有区区200亿（20B），当时可是引起了行业巨震——文心大模型参数2600亿，通义M6宣称参数规模10万亿，什么微软谷歌统统没法比。不过，微软此后又撤回了这部分数据。

读者们应该还记得ChatGPT突然“涌现”时给人带来的震撼。我们可以提供一个比较简单粗暴的判断方法：

如果某个大模型的升级版本，在实际使用中没有让你产生“惊艳”的，跟以前完全不一样了的感觉，它就还没有达到自己宣称的“超越GPT-x”的说法。

在本次开发者大会上，ChatGPT引入了很多人期待的Agent（代理）功能，被直白地称为“GPT们”。官方定义是，这是自定义版本的ChatGPT，融合了用户指定的初始prompt、额外的知识，以及执行特殊任务的能力（应该是API）。

此前，ChatGPT允许用户自定义两段话来优化输出结果，即“向GPT介绍你自己”和“你期待GPT怎么回答你”。这与创建“GPT”所需的材料非常相似，但这个设置会无条件应用于每一段对话，且效果也没有太显著。

新的“GPT”创建能力没有马上推出，而是要等到11月底。OpenAI方面放出了一些官方预置的“GPT”，我们尝试了其中一个“GenZ 4 meme”，它的长项是用拽拽的语气回答你对于欧美年轻人流行文化的疑问。

马斯克说X（Twitter）的大模型“Grok”默认回复语气就是有点儿不正经的那种，从“GPTs”的演示看，这可能只需要定义一个“GPT”就可以重现。

不过，现在有一个Bug是切换到“GPT”情景模式时，输入框不起作用，因此无法自己输入问题，不能上传图片，也无法追问。我们只能用它的默认问题，然后再点击“修改提问”来放入自己的prompt来变相使用。

跟国产大模型的“助理”、“分身”、“数字员工”等比起来，那些都只是一句预定义的prompt而已，你自己输入同一句话，效果是一样的。很显然“GPT”更为复杂，它需要增加在每次提问时都生效的用户prompt，还会加入预置的知识内容（虽然字数很少，但这相当于一个小型的私有化训练）。

我们认为，如果国产大模型想通过专门的能力定向优化，在某些任务上实现局部“超越GPT”的结果，这些定向优化的步骤，必须比只有一句prompt要更有诚意才行。要不然，以后每个ChatGPT的消费者都可以自己实现“专属模型”的效果了。

VOL.3如果OpenAI是“苹果”，国内友商会是“安卓”吗？

“科技春晚”这个称呼，最早被国内媒体用在形容苹果的发布会上，因为那时的苹果总是能给人们各种各样的惊喜，其它手机、电脑和手表厂商难以望其项背。

在很多次发布会带来的惊喜当中，苹果产品不知不觉地从一般人只能仰望，但是买不起的“高岭之花”，变成了更下沉、更大众的技术工具。更多人形成了无脑换新机的习惯，称为交“苹果税”。

最近这几年的苹果发布会，关注度远远比以前下降了，也和“春晚”本晚一样逐渐少人关注。这有多方面的原因：

·首先，苹果产品的创新虽然还有，但是相比以前，肯定是乏力了很多。

·然后，苹果现在的产品发布节奏也跟以前不同，有一些产品只发个新闻稿就上架了，没有挤在一年一两次集中发布。

·最后，各种国内竞品的竞争力逐渐赶上，苹果的独特性不再成为一种“刚需”和苦苦追求的梦想。

OpenAI被业界称为实现了AIGC的“iPhone时刻”，而这家公司本身，也一直将自己在行业中的地位与苹果相提并论，它也希望拥有扭转乾坤的“现实扭曲力场”。

从这一年来ChatGPT给用户和开发者的感受来看，它确实保持着跟国内外竞品的断层优势，而且尚未被开源阵营赶上。因此，可能也是时候把“科技春晚”的桂冠从苹果发布会的头上摘下来，戴到OpenAI发布会的头上了。

如果我们畅想未来，希望今后国产大模型围猎OpenAI，也像国产手机对阵苹果一样，至少在性价比、多样性、可用性等方面局部地胜出，具备一定的竞争力；如果我们希望未来OpenAI的发布会，也像现在的苹果发布会一样，不再让追赶者有那么强烈的无力感，那应该怎么做呢？

·首先，OpenAI虽然有强大的创新能力，但从历史规律看，它不可能永远保持领先。它可能会犯错，或者失去原先一样的增长速度。

·然后，OpenAI的未来产品发布也可能没有规律，有的计划中的发布可能拖延。

·最后，国内竞品和开源体系有可能在OpenAI发展放缓的时候，缩小与其之间的差距，甚至通过意外的“涌现”创造惊喜。

只要真正的创新一直在发生，我们相信大模型产品的成本终究会下降，也和苹果硬件一样，变成更下沉、更大众的技术工具。而在那样的未来当中，一定少不了中国厂家的身影。

最后，让我们用ChatGPT自己给本文画的题图，来作为这篇文章的结尾。