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GPT-4 Turbo核心特性解析
资料介绍
GPT-4 Turbo是OpenAI在2023年11月推出的GPT-4系列迭代升级大语言模型，相比初代GPT-4在上下文窗口、训练数据截止时间、调用成本等方面完成了针对性优化，是当前OpenAI面向开发者与普通用户提供的主力GPT-4版本之一。
核心特性
超大上下文窗口
GPT-4 Turbo 提供128k tokens的标准上下文窗口，等效约9.6万个汉字，能够一次性容纳超过300页的普通文本文档，开发者可以直接将整本书、完整的代码库或者完整的对话历史输入模型，不需要手动截断拆分内容。OpenAI后续还推出过1M tokens的测试版本，等效约75万汉字，但尚未正式对外开放使用。
更新的训练数据
初代GPT-4的训练数据截止时间为2023年9月，而GPT-4 Turbo的训练数据截止时间更新为2023年12月，能够掌握更多更新的时事、技术、公共事件信息，降低了模型“知识过时”的问题。
更低的调用成本
面向OpenAI API开发者，GPT-4 Turbo的定价相比初代GPT-4 8k版本大幅下降：输入Token价格从$0.03/1k降至**$0.01/1k**，输出Token价格从$0.06/1k降至**$0.03/1k**，仅为初代价格的三分之一到一半，大幅降低了开发者基于GPT-4搭建应用的成本。
原生支持多模态能力
GPT-4 Turbo原生整合了GPT-4V（视觉理解）能力，能够直接识别输入图片中的文字、图表、场景内容，用户可以上传图片让模型完成OCR识别、图表分析、场景问答等任务，不需要单独调用多模态接口。
部分文件列表
| 文件名 | 大小 |
| GPT-4_Turbo核心特性解析.docx | 14K |
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