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ChatGPT多模態解禁,網友玩瘋!
**來源:**新智元
本週三,OpenAI剛宣布解禁ChatGPT多模態能力。
如今,一上線,網友們瞬間玩瘋了。
接下來,一起看看,ChatGPT的識圖能力,到底有多強?
拍照傳圖,即生代碼
一位網友錄製了上傳開會時的一張白板圖,然後讓ChatGPT寫出程式碼。
這簡直就是,今年GPT-4剛發佈時,Greg Brockman所展現的多模態能力。
古卷手稿,一眼轉譯
再來一張來自17世紀的煉金術師Robert Boyle的手稿圖,GPT-4能不能讀懂它?
這將對歷史學家產生重大影響。試想一下,一個客製化的多模態GPT-4可以對一組特定的手稿進行訓練。它不僅可以轉錄,還可以翻譯和分類。 (正是這一點,不使用LLM進行寫作,在我看來才是一件大事)。
圖表總結也很6
你也可以命令GPT-4根據圖表擷取資料。
識圖「智商超群」
給GPT-4一張抽象的圖。
它竟然可以準確的辨識出這4張圖想表達的「溝通的重要性」的隱喻,也太離譜了。
網友大波總結
除了以上體驗之外,還有網友寫了一篇長文,介紹了自己對GPT-4V的測試。
給一個表情包,看看GPT-4V理解程度有多好?
值得注意的是,所提供的括號備註中,GPT-4V能夠讀懂並利用文字做出回應。
儘管如此,GPT-4V還是犯了一個錯誤,炸雞被標記為“NVIDIA BURGER”,而不是“GPU”。
然後,再用硬幣,一張美國便士的照片測試。 GPT-4V能夠成功辨識硬幣的來源和麵值。
這時,它只能夠識別硬幣的數量,但無法確定貨幣類型。
截取網頁中的文字圖像上傳,GPT-4V可以很好地讀出內容。
數學OCR是一種專門針對數學方程式的光學字元辨識的特殊形式。
網友向GPT-4V提出了數學問題,並以文件截圖形式呈現。
這個問題涉及在給定2個角度的情況下計算拉鍊線的長度,在圖像上提示“解決它”。
話雖如此,GPT-4V系統卡指出模型可能會遺漏數學符號。
不同的測試,包括用手寫在紙上的方程式或表達式的測試,可能表示模型回答數學問題的能力不足。
測試四:物件偵測
讓GPT-4V偵測影像中的狗,並提供與狗的位置相關的x_min、y_min、x_max和y_max值,GPT-4V傳回的邊界框座標與狗的位置不符。
測試五:驗證碼
發現GPT-4V能夠辨識影像中包含驗證碼,但經常無法通過測試。
在一個選取紅綠燈格子的範例中,GPT-4V少選了一些包含紅綠燈的格子。
在數獨測試中,GPT-4V識別了遊戲,但誤解了棋盤的結構,因此返回了不準確的結果。