隆重介紹 Canvas

粉墨登場的 Canvas 是一款全新介面，用來與 ChatGPT 一起處理寫作和程式設計專案，功能比單純的聊天介面更強大。Canvas 會在個別視窗中開啟，方便您與 ChatGPT 協作處理專案。這個早期 Beta 版帶來全新的協作方式，不光能對話交流，還能夠像同桌工作一樣，共同創造和完善想法。   

Canvas 採用 GPT‑4o 模型，可在 Beta 版的模型挑選器中手動選取。自今天起，我們將開始逐步向全球的 ChatGPT Plus 和 Team 用戶推出 Canvas。Enterprise 和 Edu 用戶則可於下週開始使用。未來在 Beta 測試階段結束後，我們也預計開放所有 ChatGPT 的 Free 用戶使用 Canvas。

在 ChatGPT 的幫助下進行寫作和設計程式，已成為人們的日常。雖然聊天介面操作容易且能應付許多任務，但處理需要編輯和修改內容的專案時，功能就有所侷限。Canvas 為這類工作提供全新的介面。

透過 Canvas，ChatGPT 可以更充分理解脈絡，有效協助您達成目標。您可以強調特定內容，讓 ChatGPT 了解要專注處理的具體部分，它就像是文稿編輯或程式碼審查員，可以考量整體專案內容，逐行提供回饋和建議。

Canvas 中的專案由您掌控。您可以直接編輯文字或程式碼，也能運用捷徑選單，要求 ChatGPT 調整撰文長度、為程式碼偵錯，以及快速執行其他動作。此外，您還能使用 Canvas 的還原按鈕，復原先前版本的內容。

當 ChatGPT 偵測到適合使用 Canvas 提供協助的情境時，就會自動開啟 Canvas。另外，只要在提示中加入「使用 Canvas」，就能開啟 Canvas 並用來處理現有的專案。

寫作的捷徑功能如下：

• 建議編輯：ChatGPT 提供逐句建議和回饋。
• 調整長度：縮短或延長文件長度。
• 變更閱讀難度：調整閱讀難度，提供從幼兒園到研究生的選項。
• 加上最終潤飾：檢查文法、清晰度和一致性。
• 加入表情符號：加入相關表情符號來強調重點和增添趣味。

程式設計是反覆迭代的過程，且很難透過聊天掌握所有修改內容。Canvas 讓您更容易追蹤及理解 ChatGPT 的修改內容，我們也計劃持續提升這類修改過程的透明度。

程式設計的捷徑功能如下：

• 預覽程式碼：ChatGPT 會提供逐行建議來協助改善程式碼。
• 新增記錄：插入 print 陳述式來協助您偵錯和理解程式碼。
• 新增註解：對程式碼新增註解來協助理解。
• 修正錯誤：偵測並重寫有問題的程式碼來解決錯誤。
• 移植到其他語言：將您的程式碼轉譯成 JavaScript、TypeScript、Python、Java、C++ 或 PHP。

經過我們的訓練，GPT‑4o 已成為最佳的創作協作者。這個模型不僅能判斷開啟 Canvas 的時機、針對特定部分修改或是整段重寫，還能掌握更全面的上下文資訊，提供精準的回饋和建議。

為了支援這些功能，我們的研究團隊開發出以下核心行為：

• 觸發 Canvas 來處理寫作和程式設計任務 
• 生成多元類型的內容
• 針對特定部分修改
• 重寫文件
• 提供逐行回饋

我們透過超過 20 項自動化內部評估來衡量進度，並採用新型態合成資料生成技術，例如從 OpenAI o1 預覽版萃取輸出內容重點，對模型進行後續訓練來強化其核心行為。歸功於這套做法，我們不必依賴人工產生的資料，就能快速改善寫作品質和新使用者互動情形。

定義觸發 Canvas 的時間點是一大挑戰。我們訓練模型在出現「寫一篇有關咖啡豆歷史的部落格文章」這類提示時開啟 Canvas，並避免為了一般性問答任務而過度觸發，例如「協助我煮一道晚餐新菜色」。針對寫作任務，我們的優先要務是提升「正確觸發率」(雖然代價是犧牲「正確不觸發率」的表現)，以未經專門訓練且接受提示指令的 GPT‑4o 為基準，正確率達到 83%。

值得注意的是，這類基準模型的表現，很大程度取決於提示的具體內容。使用不同提示時，基準模型可能依然表現不佳，但出錯的方式會有所不同。舉例來說，在程式設計和寫作任務中的出錯率相近，因而導致錯誤分布不同，並出現不同形式的不理想表現。針對程式設計任務，我們刻意讓模型不會輕易觸發，避免干擾使用量很大的用戶。我們會持續根據使用者回饋改善運作機制。

我們面臨的第二項挑戰，是調整模型在觸發 Canvas 後的修改行為，具體而言，就是判斷何時要針對特定部分修改或重寫整段內容。經過我們的訓練，模型會在使用者明確透過介面選取文字時針對特定部分修改，反之則傾向重寫內容。隨著我們微調模型，這套行為模式將會持續演進。

最後，我們訓練模型生成需要反覆嘗試和細心調整才能達成的高品質註解。前面兩種情況可以在經過仔細的人工審查後，輕鬆轉成自動化評估機制，但要以自動化方式測量品質卻困難重重。因此，我們以人工評估方式來衡量註解的品質和準確度。比起未經專門訓練且接受提示指令的 GPT‑4o，整合 Canvas 功能的模型在準確度的表現高出 30%，品質則高出 16%；這說明合成訓練能大幅提升模型的回應品質和行為表現，效果比對未經專門訓練的模型給出詳細指令的提示要好很多。

為了讓 AI 更實用且更平易近人，我們需要重新思考互動方式。Canvas 是一套全新做法，也是我們自兩年前推出 ChatGPT 以來，針對視覺介面做出的第一項重大更新。

Canvas 目前尚處於早期 Beta 測試階段，我們計劃將盡速改善其功能。