【震撼业界！OpenAI重磅升级，GPT-4，100%准确JSON输出来了！】

各位读者朋友们，今天小编要为大家带来一个激动人心的消息！OpenAI刚刚为其明星产品GPT-4翻开了新的篇章，这次升级不仅仅是常规更新，而是一次革命性的飞跃！

在最新的ZeroEval基准测试中，GPT-4o一举夺魁，ZeroEval 排行榜上名列前茅。#WorkOAI-国内无障碍使用Open Ai 排行榜评估的是四项关键推理任务的性能：知识、数学、逻辑和代码。

还记得去年DevDay上，OpenAI首次提出的JSON模式概念吗？虽然备受期待，但实际表现却差强人意。开发者们苦不堪言，明明在prompt中千叮咛万嘱咐要按指定格式输出，模型却总是我行我素。这可把程序员们愁坏了！

但是，各位看官请注意了！这个困扰业界已久的难题，在今天，被OpenAI华丽解决了！

非结构化的结果

以JSON结构化的方式输出以下内容：阿鑫今年30岁,是一名互联网运营。他身高175cm,体重65kg。阿鑫喜欢打游戏,每周都会和朋友打LOL。他的梦想是成为一名自媒体大V。

结构化结果 (JSON格式)

OpenAI推出的GPT-4o模型2024-08-06版本，带来了一个堪称神器的新功能：结构化输出（Structured Outputs）。这是什么概念？#workOAI

简单来说，就是模型现在可以100%准确地按照开发者提供的JSON模式输出内容。没错，你没听错，是百分之百的准确率！

那么，OpenAI是如何实现这个看似不可能的任务的呢？他们采用了两种方法：

1. 专项训练：

   通过针对性的模型训练，准确率就已经达到了惊人的93%。

Under the hood

为了提高与 JSON 模式匹配的模型输出的可靠性，我们采取了两部分方法。首先，我们对最新的模型 gpt-4o-2024-08-06 进行了训练，使其了解复杂的模式以及如何最好地生成与之匹配的输出。然而，模型行为本身是非确定性的--尽管该模型的性能有所提高（在我们的基准测试中提高了 93%），但它仍然无法满足开发人员构建稳健应用程序所需的可靠性。因此，我们还采用了一种基于工程的确定性方法来限制模型的输出，以实现 100% 的可靠性。

2. 约束解码技术：

这个听起来很高大上的技术，其实就是给模型戴上了"紧箍咒"，让它在生成内容时不敢越雷池一步。

Constrained decoding

我们的方法基于一种称为受限采样或受限解码的技术。默认情况下，当模型被采样以产生输出时，它们是完全不受约束的，可以从词汇中选择任何标记作为下一个输出。这种灵活性允许模型犯错误；例如，它们通常可以随时采样大括号标记，即使这样做不会产生有效的 JSON。为了迫使输出有效，我们限制模型只使用根据所提供的模式有效的标记，而不是所有可用的标记。

结果如何？准确率直接飙升到100%！这简直就是技术界的一次质的飞跃！

各位读者，你们是不是已经迫不及待想尝试这个新功能了？别着急，小编马上告诉你们如何使用：

1. 函数调用：

   通过在函数定义中设置 strict: true ，可使用 tools 结构化输出。此功能适用于所有支持工具的模型，包括所有 gpt-4-0613 和 gpt-3.5-turbo-0613 及以后的模型。启用结构化输出后，模型输出将与提供的工具定义相匹配。

2.参数的新选项：

开发人员现在可以通过 json_schema 提供 JSON 模式，这是 response_format 参数的新选项。这在模型不调用工具，而是以结构化方式响应用户时非常有用。该功能适用于我们最新的 GPT-4o 模型：今天发布的 gpt-4o-2024-08-06 和 gpt-4o-mini-2024-07-18 。当 response_format 与 strict: true 一起提供时，模型输出将与提供的模式相匹配。

最后，小编要说的是，这次升级不仅仅是技术的进步，更是AI与人类协作的一大步。

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它让开发者能更专注于创意和逻辑，而不是被繁琐的格式问题所困扰。