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「模型建立:負責分析業務需求,設計與開發數據模型,以支持公司決策與策略制定。主要目標為透過數據預測及分析,提升業務運作效率與市場競爭力。需具備深厚的資料分析能力、統計知識及數據視覺化技巧,並能有效跨部門協作,與資訊技術、行銷及業務單位密切溝通。在台灣職場中,應對快速變化的市場需求與數據隱私法規的挑戰,需具備靈活應變能力與敏銳的商業洞察力。」
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知識貓星球

喵星人

2024/08/06

開發者有福啦!OpenAI推出GPT-4o 64K長輸出模型,容量更大效能更強|應用場景?如何試用?要付費嗎?
OpenAI在本週推出了具突破性的GPT-4o 64K長輸出模型,這個實驗性版本的模型允許每次提示最多可輸出64K token。這一突破為開發者提供了更強大的工具,以應對更複雜的任務和應用場景。
▍什麼是 GPT-4o 64K長輸出模型?要付費使用嗎?
GPT-4o 64K長輸出模型目前以Alpha測試版本開放使用,模型名稱為gpt-4o-64k-output-alpha。雖然是測試版,但其推論成本較高,輸入費用為每百萬token 6.00美元,輸出費用則為每百萬token 18美元。開發者若想試用,可透過API發送https://api.openai.com/v1/models/gpt-4o-64k-output-alpha 請求,若有回應即表示獲得試用權限。
▍長輸出模型的使用場景
GPT-4o 64K長輸出模型的推出,為開發者帶來了許多新的應用場景,包括但不限於以下幾個方面:
● 深入文本分析:利用64K token的輸出能力,可以對長篇文章、報告或書籍進行更深入的分析和總結,從而生成更詳盡和精確的文本摘要。
● 大規模數據處理:在處理大量數據時,長輸出模型能夠提供更全面的分析結果,適用於金融分析、市場研究等需要大量數據處理的領域。
● 複雜問題解決:對於需要多步推理和詳細解釋的問題,GPT-4o 64K模型能夠提供更完整的回答,提升用戶體驗和滿意度。
● 教育和培訓:在教育和培訓領域,長輸出模型能夠生成詳細的教學內容和學習材料,幫助學生更好地理解和掌握知識。
▍GPT-4o 64K模型的優勢
相較於以往的4K token模型,GPT-4o 64K模型具有多項顯著優勢:
● 更長的輸出容量:64K token的輸出容量是之前模型的16倍,這意味著可以處理和生成更長和更複雜的文本,提升應用的靈活性和實用性。
● 更高的精度和詳細度:在生成長篇內容時,GPT-4o 64K模型能夠提供更高的精度和詳細度,避免因輸出限制而造成的信息遺漏。
● 更強的適應性:長輸出模型能夠更好地適應多種不同的應用場景,無論是文本分析、數據處理還是教育培訓,都能夠提供優質的解決方案。
● 提高工作效率:通過使用長輸出模型,開發者能夠在更短的時間內完成更多複雜的任務,顯著提高工作效率和成果質量。
OpenAI的GPT-4o 64K長輸出模型,不僅為開發者提供了更強大的工具,也拓展了AI應用的邊界。無論是在文本分析、大規模數據處理還是教育培訓領域,這一模型都展示了其巨大的潛力和優勢。隨著技術的不斷進步,我們可以期待更多創新應用的出現,進一步提升我們與AI的互動體驗。如果你是開發者,現在就開始探索GPT-4o 64K長輸出模型,發掘其無限可能吧!
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邱志威

創辦人

2022/01/07

資料清理與型態調整:資料前處理必須要做的事
實務上在收集完資料之後,到真正進入模型之前還有一個重要的環節需要處理,稱為是「資料前處理(Data Preprocessing)」。收集到的資料是從使用者的角度下去規劃,不一定是最適合數學模型存取的樣子。在這個環節的主要工作就是將資料調整成適合模型的輸入,也有人把這個過程稱為 ETL (Extract-Transform-Load) 。
ETL 用來描述將資料從來源端經過抽取(extract)、轉置(transform)、載入(load)至目的端的過程。ELT 這個字常用在 BI、 Data Pipeline、資料倉儲 領域上。Data Pipeline 是指利用程式自動化定期的資料處理過程,Data Pipeline 其實就是 MLOPs 前面那一段自動化過程。
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Q:誰需要考總幹事證照?
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