Представляем canvas03.10.2024 10:00

Мы представляем canvas — новый интерфейс для работы с ChatGPT над проектами по написанию текстов и кода, которые выходят за рамки обычного чата. Canvas открывается в отдельном окне, позволяя вам и ChatGPT совместно работать над проектом. Эта ранняя бета-версия открывает новый способ совместной работы: не только через беседу, но и посредством создания и доработки идей бок о бок.   

Canvas создан на базе GPT‑4o, и его можно вручную выбрать в селекторе моделей во время бета-тестирования. Начиная с сегодняшнего дня, мы запускаем canvas для пользователей ChatGPT Plus и Team по всему миру. Пользователи тарифных планов Enterprise и Edu получат доступ на следующей неделе. Мы также планируем сделать canvas доступным для всех пользователей бесплатной версии ChatGPT, когда он выйдет из стадии бета-тестирования.

Люди каждый день используют ChatGPT для помощи с созданием текстов и кодом. Хотя интерфейс чата прост в использовании и хорошо подходит для многих задач, его возможности ограничены, когда вы хотите работать над проектами, требующими редактирования и правок. Canvas предлагает новый интерфейс для такого рода задач.

С помощью canvas ChatGPT может лучше понимать контекст того, чего вы пытаетесь достичь. Вы можете выделять определенные разделы, чтобы точно указать, на чем должен сосредоточиться ChatGPT. Подобно литературному или техническому редактору, он может давать встроенные отзывы и предложения с учетом всего проекта в целом.

Вы контролируете проект в canvas. Вы можете напрямую редактировать текст или код. Доступно меню быстрых клавиш, с помощью которого вы можете попросить ChatGPT изменить длину текста, отладить код и быстро выполнить другие полезные действия. Вы также можете восстановить предыдущие версии своей работы с помощью кнопки «Назад» в canvas.

Canvas открывается автоматически, когда ChatGPT обнаруживает сценарий, в котором он может быть полезен. Вы также можете добавить фразу «use canvas» в свой запрос, чтобы открыть canvas и использовать его для работы над существующим проектом.

Инструменты редактирования текста включают:

• Предложить правки: ChatGPT предлагает встроенные предложения и отзывы.
• Изменить длину: Изменяет длину документа, делая его короче или длиннее.
• Изменить уровень восприятия: Регулирует уровень сложности текста от детского сада до магистратуры.
• Добавить финальные штрихи: Проверяет грамматику, ясность и согласованность.
• Добавить эмодзи: Добавляет подходящие эмодзи для выразительности и оформления.

Мы обучили GPT‑4o взаимодействовать в качестве творческого партнера. Модель знает, когда открывать рабочую область (canvas), вносить целевые правки и полностью переписывать текст. Она также учитывает более широкий контекст для предоставления точных отзывов и предложений.

Для поддержки этого наша исследовательская группа разработала следующие ключевые модели поведения:

• Активация canvas для работы с текстом и кодом 
• Генерация контента различных типов
• Внесение точечных правок
• Переписывание документов
• Предоставление встроенной критики

Мы измеряли прогресс с помощью более чем 20 автоматических внутренних оценок. Мы использовали новые методы генерации синтетических данных, такие как дистилляция вывода из OpenAI o1‑preview, для дообучения модели ее основным паттернам поведения. Такой подход позволил нам быстро повысить качество письма и улучшить взаимодействие с пользователями без использования данных, созданных людьми.

Ключевой задачей было определение момента для вызова canvas. Мы научили модель открывать рабочую область для таких запросов, как «Напиши пост в блог об истории кофейных зерен», избегая при этом ложных срабатываний для общих задач вопрос-ответ вроде «Помоги приготовить новый рецепт на ужин». Для задач по написанию текста мы уделяли первоочередное внимание улучшению «правильных срабатываний» (в ущерб «правильным несрабатываниям»), достигнув 83% по сравнению с базовой моделью GPT‑4o в режиме zero-shot с подсказками-инструкциями.

Стоит отметить, что качество таких базовых моделей весьма чувствительно к конкретному используемому промпту. При других промптах базовая модель все равно может работать плохо, но по-другому — например, демонстрируя одинаковую неточность как в задачах программирования, так и письма, что приводит к иному распределению ошибок и альтернативным формам субоптимальной производительности. Для написания кода мы намеренно ограничили срабатывание модели, чтобы не мешать нашим продвинутым пользователям. Мы продолжим совершенствовать этот механизм на основе отзывов пользователей.

Для задач по написанию текста и кодингу мы улучшили точность вызова рабочей области canvas, достигнув показателей в 83% и 94% соответственно по сравнению с базовой моделью GPT‑4o в режиме zero-shot с подсказками-инструкциями.

Вторая задача заключалась в настройке поведения модели при редактировании после вызова canvas — в частности, в определении момента для внесения точечной правки вместо перезаписи всего контента. Мы обучили модель выполнять целевые правки, когда пользователи явно выделяют текст через интерфейс, в противном случае отдавая предпочтение полному переписыванию. Это поведение продолжает эволюционировать по мере того, как мы совершенствуем модель.

Для задач по написанию текста и кодингу мы уделили особое внимание улучшению целевых правок в canvas. GPT‑4o с canvas превосходит базовую GPT‑4o с промптами на 18%.

Наконец, обучение модели генерации высококачественных комментариев потребовало тщательной итерации. В отличие от первых двух случаев, которые легко поддаются автоматизированной оценке с тщательным ручным рецензированием, измерение качества автоматизированными методами представляет особую сложность. Поэтому для оценки качества и точности комментариев мы привлекли людей-экспертов. Наша интегрированная модель canvas превосходит базовую GPT‑4o с промпт-инструкциями на 30% по точности и на 16% по качеству, что показывает: синтетическое обучение существенно улучшает качество ответов и поведение модели по сравнению с применением zero-shot промптов с подробными инструкциями.

Оценка экспертами-людьми проверяла качество комментариев в canvas и функциональность точности. Наша модель canvas превосходит базовую GPT‑4o с промпт-инструкциями на 30% по точности и на 16% по качеству.

Чтобы сделать ИИ более полезным и доступным, необходимо переосмыслить то, как мы с ним взаимодействуем. Canvas — это новый подход и первое крупное обновление визуального интерфейса ChatGPT с момента нашего запуска два года назад.

Canvas находится на стадии ранней бета-версии, и мы планируем быстро совершенствовать его возможности.