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标题: GPT-4「变懒」bug被修复,价格暴降80%!OpenAI连更5款新模型,性能狂飙 [打印本页]
作者: 刘海明 时间: 2024-1-26 21:52
标题: GPT-4「变懒」bug被修复,价格暴降80%!OpenAI连更5款新模型,性能狂飙
【案例】
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GPT-4「变懒」bug被修复,价格暴降80%!OpenAI连更5款新模型,性能狂飙
新智元 2024-01-26 12:18 发表于北京
2 Q8 t- @% j$ \+ J' F新智元报道
编辑:编辑部
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【新智元导读】昨夜,OpenAI一口气连更5款新模型。GPT-4 Turbo变懒问题修复,代码生成能力史诗级加强。另外,多款模型价格大幅暴降。9 w9 X7 t8 e7 h: Z, M2 {
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GPT-4又双叒叕变强了!5 W+ D! H( O/ `' H3 K
$ u* A5 C& }8 V: G: o 今天,OpenAI正式发布了更新版的GPT-4 Turbo——gpt-4-0125-preview。
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不仅大幅改善了模型「偷懒」的情况,而且还极大地提升了代码生成的能力。1 m w4 x& d7 u' W
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与此同时,OpenAI还发布了一系列模型和API更新,总体来说就是「更强的性能,更低的价格」。
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- GPT-3.5 Turbo更新——gpt-3.5-turbo-0125。输入价格大降50%,输出价格下降25%。性能上也有升级。
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2 o+ A9 ~! S; ? - 「迄今为止最强」的审核模型text-moderation-007,帮助开发者有效地识别有害文本。
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两个新一代embedding模型:
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- text-embedding-3-small,体积更小效率更高,价格直接砍到了原模型20%!支持512维和1536维两种大小。" C- z4 m5 l/ P/ j1 Y2 _& `
- text-embedding-3-large,性能相比之前模型大幅提升,高达3072维的嵌入向量,价格是小模型的6.5倍。
4 ]( ?- Y; E/ ^. ?; U/ W/ n( U4 q( G+ } 最后,OpenAI还强调称,用户通过API传送的数据,都不会被用于训练新的模型。' S1 e; S2 S. n9 d' u- q$ M: z
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6 o4 N V8 v3 w GPT-4更强了,变懒bug修复
自从去年11月份开发者大会发布GPT-4-Turbo以来,超过70%的GPT-4 API用户已经转用了GPT-4-Turbo预览版,从而能够享受最新的知识戒指日期、更大的128k上下文窗口和更低的价格。
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3 B5 a% }3 e4 c+ T0 D i- s3 V! m- p 最新更新的GPT-4-Turbo 预览模型——gpt-4-0125-preview在执行任务(如代码生成)方面比之前的预览版要更强,能够减少模型有可能出现的「偷懒」现象。
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% {( ^1 |" X* [! `* P$ S L; B- m 新模型还修复了一个影响非英文UTF-8生成的漏洞。# Y% U+ K K2 V8 i0 w; `
对于那些希望自动升级到最新GPT-4-Turbo预览版的用户,OpenAI还推出了一个新的模型名别名gpt-4-turbo-preview,它将始终指向最新的GPT-4-Turbo预览版模型。) E/ @" j( |( e* h2 B
" C# H z8 l8 l4 U 在未来几个月内,OpenAI还会推出具备视觉功能的GPT-4-Turbo正式版。7 I+ y$ \5 ~0 I& R3 f- T; Z) U7 T
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3 `! \& w. e" B J; u GPT-3.5-Turbo喜迎「降价增效」
下周,OpenAI即将推出新版的GPT-3.5-Turbo,型号为gpt-3.5-turbo-0125。# y' P) j* L( z' C2 u% W- |9 \& }
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在过去的一年里,OpenAI已经第三次下调GPT-3.5-Turbo的价格。
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新模型的输入价格下降了50%,现为0.0005美元/1k token;输出价格下降了 25%,现为0.0015美元/1k token。
4 }3 S! X% x/ I1 u8 {6 H 此外,模型还进行了多项改进,比如提高了按要求格式响应的准确性,并修复了一个导致非英文语言函数调用出现文本编码问题的漏洞。
) y7 ~3 }& s# e# O0 b, t# [" R$ j' Y
" Y8 R) F7 j- {1 r" t1 y 在API中使用固定gpt-3.5-turbo模型名称的用户,将在这款新模型推出两周后,自动从gpt-3.5-turbo-0613升级至gpt-3.5-turbo-0125版本。
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全新嵌入模型2连发:性能大涨价格狂降
OpenAI推出了两款新的嵌入模型:体积更小、效率更高的text-embedding-3-small模型,以及更大、性能更强的text-embedding-3-large模型。
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- p/ v0 K; n: M/ ? 所谓嵌入(Embedding),就是将内容(如文字或代码)中的概念转化为一串数字序列。/ n& ~* e7 W# L; }
通过这种方式,机器学习模型和其他算法可以轻松理解不同内容之间的关系,执行聚类、检索等操作。: l! z+ D! v$ T$ g- Y
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嵌入技术为 ChatGPT 和 Assistants API 中的知识检索功能,以及许多检索增强生成([color=var(--weui-LINK)][url=]RAG[/url])开发工具提供了强大动力。- A. a/ m+ z% U- C
「小」文本嵌入模型:text-embedding-3-smalltext-embedding-3-small是OpenAI的新型高效嵌入模型,与2022年12月推出的前代产品text-embedding-ada-002相比,性能有了大幅提升。. k0 p& }- @% d4 \+ [
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6 X! ~4 D: x7 x" L4 L5 C - 性能更强
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在多语言检索(MIRACL)的常用基准测试中,text-embedding-3-small的平均得分从31.4%提高到44.0%,在英语任务(MTEB)的常用基准测试中,平均得分从61.0%提高到 62.3%。8 i$ w& _* w! h' P" s0 Y
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- 价格实惠- \$ g& P/ q1 G O
& c2 O; V( ]; l3 G6 b+ g: Z text-embedding-3-small远比OpenAI之前的text-embedding-ada-002模型效率高,因此价格也大幅降低了5倍,从每千token的0.0001美元降至0.00002美元。
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OpenAI不会停用text-embedding-ada-002,尽管OpenAI更推荐用户使用新模型,客户仍可选择继续使用上一代产品。: X$ w2 K- M8 a# ]+ c( V. k; B
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9 }4 s$ o m# ~$ h「大」文本嵌入模型:text-embedding-3-large- o. v& x+ J% E, [; Y5 M3 D
4 s5 I8 I# O2 I; I1 o( N. Y text-embedding-3-large是OpenAI的新一代大型嵌入模型,能够生成高达3072维的嵌入向量。
/ t. A$ ?4 {1 ~ R J text-embedding-3-large是OpenAI目前性能最强的模型——
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与text-embedding-ada-002相比,它在MIRACL上的平均得分从31.4%提升至54.9%,在MTEB上的平均得分从61.0%提升至 64.6%。
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- b( i* B; \9 X' f; @) ?0 I4 R) @ text-embedding-3-large的价格定为0.00013美元/1k token。
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3 l% m2 W* ^- z2 C9 t3 ^! B 灵活调整嵌入向量6 M6 J6 L2 w2 l4 z/ p2 Y. v
5 s& u7 Y. y4 n* J; p 相比于小型嵌入,大型嵌入的存储和检索,如放置于向量存储库中,往往需要更高的成本,也消耗更多的计算资源、内存和存储空间。( a! X" R! ~3 f, O2 g8 h3 q
8 n) W! G/ A+ r/ [+ @( z OpenAI的两款新嵌入模型均采用了一种特殊的训练技术,使得开发者可以在嵌入的使用成本和性能之间做出权衡。
8 E% M" N' u& \$ h- h+ p9 X$ f$ | 具体来说,开发者可以通过设定dimensions API参数来有效缩短嵌入向量的长度(也就是去掉数列末端的一些数字),而这样做不会影响嵌入向量代表概念的核心特性。
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! \4 c8 Y ^; K9 l0 c% X8 ] 例如,在MTEB基准测试中,即使将text-embedding-3-large嵌入向量的长度缩减到 256,它的性能仍然超过了长度为1536的未经缩减的text-embedding-ada-002嵌入向量。$ N( I+ L: \/ ?6 k5 e O
这种做法极大地增加了使用上的灵活性。. j, k( I/ [2 @/ d6 I6 s/ ]
* N' k7 p, V1 w( t; o+ H! `7 E' V 比如说,当开发者需要使用一个只支持最大1024维度嵌入向量的向量数据存储时,可以选择OpenAI性能最佳的嵌入模型text-embedding-3-large,并通过设置dimensions API参数为1024,从而将原本3072维的嵌入向量缩减下来,以较小的向量尺寸为代价换取了准确度。6 Q+ l9 O, v6 u1 z6 Y
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迄今最强的内容审核模型
OpenAI提供的免费内容审核API可以帮助开发者识别可能有害的文本。
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作为OpenAI持续安全工作的一部分,OpenAI发布了迄今为止最强大的内容审核模型text-moderation-007。3 x) A) }- W% l2 _% F. C
& B7 p5 V \7 E+ z2 e3 |2 c 此前的text-moderation-latest和text-moderation-stable,也将重新指向这个新模型。1 V! D1 @! R5 W) J) C9 r
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API后台更新,更好的API密钥管理
OpenAI正在推出两项重要的平台升级,旨在为开发者提供对他们的API使用情况更清晰的洞察,并加强对API密钥的管理。
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4 I" W4 M/ i5 M: X- u( W' X 首先,开发者可以直接在API密钥页面设置不同的密钥权限。
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举个例子,用户可以为一个密钥配置只读权限,以便用于内部的跟踪数据面板,或者设置为仅限访问某些特定的接口。
! z" z1 v$ h* x% i 其次,一旦开启了密钥使用跟踪功能,使用仪表盘和数据导出功能就能够提供基于每个API 密钥的详细使用指标。这样一来,只需为不同的功能、团队、产品或项目分配独立的 API 密钥,就可以轻松地监控到各自的使用情况。
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7 |9 t; }, x- `7 J 在接下来的几个月里,OpenAI计划为开发者提供更多便利,让他们能够更好地监控 API 使用情况并管理 API 密钥,这一点对于大型组织来说尤其重要。
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