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GPT-4不偷懶了!OpenAI連甩五個大模型,價格最低打兩折

人工智能
首先是GPT-4 Turbo預覽模型的更新:gpt-4-0125-preview。據介紹,該模型能更完整徹底地完成代碼生成等任務,以減少模型未完成任務的“惰性”情況。

OpenAI深夜更新!一口氣連甩五個大模型:

  • 新的GPT-4 Turbo預覽模型
  • 新的GPT-3.5 Turbo型號
  • 新的文本審核模型
  • 兩種新文本嵌入模型

實打實地來了個加量又減價,甚至有模型直接來了個骨折價——降到了原來的五分之一。

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開發者狂喜!

除此之外,這些模型性能方面都比以往都更強大,還解決了此前反饋的一些問題,比如GPT-4變懶的情況。

網友表示:開發者的巨大勝利。

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話不多說,這就來看看OpenAI此次大放送!

OpenAI連甩5個大模型

全新GPT-4 Turbo預覽模型

首先是GPT-4 Turbo預覽模型的更新:gpt-4-0125-preview。

據介紹,該模型能更完整徹底地完成代碼生成等任務,以減少模型未完成任務的“惰性”情況。

此前,不少開發者曾吐槽GPT-4變懶的問題,尤其在代碼任務上尤其嚴重。

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比如寫代碼時愛省略,代碼塊中間用文字描述斷開,人類就需要多次復制粘貼,再手動補全,很麻煩。

當時OpenAI的回應是:暫時無法修復。如今總算是解決了。

除此之外,還引入了自動升級機制:gpt-4-turbo-preview的模型別名,這樣可以第一時間體驗到最新模型了。

據介紹,自GPT-4 Turbo發布以來,GPT-4 API客戶有超過70%請求已轉換為GPT-4 Turbo。如今他們計劃在未來幾個月內推出新版GPT-4 Turbo。

GPT-3.5 Turbo新型號

OpenAI透露,他們將在下周推出新的GPT-3.5 Turbo模型gpt-3.5-turbo-0125,價格更低、性能更強。

新的模型輸入價格將降低50%,每1000Tokens只需0.0005美元,輸出價格降低25%,至0.0015美元/1000Tokens。

除此之外,新模型也將會有更高精度的請求響應,以及修復非英文的文本編碼問題。

用戶只需使用gpt-3.5-turbo這個模型別名,就會在發布后兩周內自動升級。

新文本嵌入模型

然后是text-embedding-3-small和text-embedding-3-large。

簡單來說,相較于其他大模型,嵌入模型能更好幫助理解內容(比如自然語言或代碼)之間的關系,并執行聚類或檢索等任務。

因此它可以支撐像ChatGPT和Assistant API中的知識檢索功能,以及許多檢索增強生成(RAG)開發工具等應用程序。

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其中,text-embedding-3-small這個小型號模型。在性能方面,它相較于此前發布text-embedding-ada-002,在多語言檢索常用基準(MIRACL)的平均分由31.4%上升到44.0%,而英語任務常用基準(MTEB)的平均分由61.0%上升到62.3%。

而定價更是降到了此前的五分之一,每1000 Tokens價格從0.0001美元降低到0.00002美元。

而另一個大型號的模型text-embedding-3-large,可以支持3072嵌入維數。在性能上,比text-embedding-ada-002,在MIRACL上,平均分數從31.4%增加到54.9%,而在MTEB上,平均分數從61.0%增加到64.6%。

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除此之外,他們還引入了新的訓練技術,讓開發者可以靈活地在性能和成本之間權衡。例如,在MTEB基準上,text-embedding-3-large嵌入可以縮短為256,同時仍然優于未縮短的text-embedding-ada-002嵌入,其大小為1536。

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新的文本審核模型

最后,他們還將發布號稱“迄今最強大的審核模型”text-moderation-007,免費審核API允許開發人員識別潛在有害的文本。

他們還特意聲明,默認情況下,發送到OpenAI API的數據不會用于訓練或改進OpenAI模型。

另外,他們還改進了兩個平臺,讓開發人員能清楚地了解使用情況以及API密鑰的控制。

大抵是這樣的。

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One More Thing

有個OpenAI工程師在社交網絡上在線招人,結果不小心劇透了他們最新進展:

我們正在構建(我認為)可能成為行業定義的零到一產品。

該產品利用了他們即將推出的新型號產品。

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搓搓手期待起來了~

參考鏈接:
[1]https://openai.com/blog/new-embedding-models-and-api-updates。

[2]https://twitter.com/newhouseb/status/1750631406043320391。

責任編輯:姜華 來源: 量子位
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