模型选择与优化策略的探讨
主要讨论了模型在实际应用中的表现和问题。
提到了一些模型在特定场景下可能无法处理的问题,如长表格、数学和金融逻辑等。
同时,也提到了需要一个专业的权威机构进行评测,以确定哪个模型更适合特定领域。此外,还讨论了音频直接映射到音频组的技术实现,以及端到端的实现方式。
GPT-4o
讨论了关于GPT-4o实时性、延迟减少、多模态音频、词汇量分词量增大等优化方面的看法。有人认为这些优化并不算质的飞跃,因为它们并没有带来量的飞跃。但也有人认为,这些优化可以视为一种质变,因为它们在某些方面已经超越了以前的模型。此外,还讨论了实时性降低可能来自于多种因素,如训练数据、推理层架构等。