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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】: ^/ W% I  r* }. \* \

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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

7 Q' t: V, H* l  \& W0 Z% S! G6 ]
新智元报道  
编辑:编辑部

& @, _6 p" z7 P3 u8 R" x6 `
【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。4 {+ g& N2 k1 s; F

8 D4 d/ l8 `3 r6 t8 g, P$ E

* p4 V/ _' Q* x) H4 {) ~* y$ _9 i  GPT-4又双叒叕变强了!2 P0 C4 V. K1 O9 p

- I  M& Q4 L: a6 p5 q  今天,OpenAI正式发布了更新版的GPT-4 Turbo——gpt-4-0125-preview1 x+ V  C/ @& |% P# e
  [, T3 U! z3 ~( C5 x1 y( C
  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。
5 _. L; D( `  m& J% R3 T" u2 T* ?) }! o* n

: L$ o: D' O" s3 w! B7 O/ C- Y5 a
5 H( \) D4 u7 o: y4 b
  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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" v1 i- ]5 N+ g& R1 |1 s
  - 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。( H/ k0 n  ]9 ]  R$ w% H/ @& S
- I0 L' Z1 I/ ~! ~
  - 「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。& b/ M6 t" h1 c  h
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  两个新一代embedding模型:
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2 v# }5 @) A. g( W5 \  - 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。
. ?! q0 V/ \0 @5 |  - 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。
2 S, [4 G, S4 c9 {" {  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。/ A! u( i5 B4 g0 m# ~' O& Q

! N" x% o, Q& J$ k
) t7 A6 s; I7 l) ~* E9 Y5 w
- j: i9 q2 J& ]/ {9 h+ q3 p. b
  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。3 j5 S, }! p2 k1 E& W" I

7 D. d( h+ z1 K% o  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。
$ F& M! U: G% r1 M; }
" p2 Q2 R7 U+ N7 N
  新模型还修复了一个影响非英文UTF-8生成的漏洞。
# Z1 r* K$ P' |) ]) n0 N3 x* D- j  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。! A5 v0 T7 M7 k1 b! {, h+ L) ]
. {# V% R4 L; O
  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。& n. ~, P9 d4 z) S& J  e

- G; M9 S  h( v& x4 m+ P
- B% n! e- E. m* ~8 y) T% q' f
  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。; C! k9 x- Y  n% g+ L: g! Z7 J
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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。7 }1 R5 T% {* M$ _# x- ~6 M
9 \4 r( o# i  g1 ]) p& m
  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。( z- G1 G  U1 t: d/ z3 x
  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。# ?5 _( J# n1 a7 `6 t5 s( E  s& ^. @+ K

, _  W" v5 }( K& S& x: v8 N  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。1 D/ U  }, F3 ^) b) i

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' X. w8 q& [1 \" H8 r
  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。
. P7 J! K2 O4 n* k9 b) j/ D) P
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; G4 A2 l- H0 b1 y& |, S

: Z/ d9 t" ~3 A0 e: \0 v& l& A
  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。
, f9 n' s, d. h/ n! v  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。+ w8 v4 h1 R- N- }/ W
, D+ M/ n+ {+ T# |. c2 n$ n
  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。
' p+ c% F, V6 S! r  「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。: d1 U) ?* O. C8 W  `

4 Q  N) v4 s: s2 f

( D0 u* ~; w  J  w0 g2 c9 R  - 性能更强" @% N4 Q9 M9 |8 t9 s" {4 \

* f; T& x2 e* I/ Q  `9 e  o  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%。* G6 T/ z, \; u
% s2 R: m1 k4 a8 Z3 c" E2 }5 q

+ z) t* E% K0 x$ I& T. N  - 价格实惠
& y" E. ]0 m$ L  E

4 P  j5 b7 h1 s  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。
1 s& C- f% w2 q2 x3 k( a

1 ~  c3 t: g. U; w0 K% T2 H9 v  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。$ A3 A0 W. l: I! g7 d4 A6 ~& p

5 V( h, ?. i0 B
' S3 H9 p# d/ w; h( q4 b3 |6 l6 \
「大」文本嵌入模型:text-embedding-3-large
, a5 X( X) j# ]9 u* c

, B/ u/ K% X9 g- [" ~  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。+ Y8 S; @& H; ~3 k* S" D1 p
  text-embedding-3-large是OpenAI目前性能最强的模型——
% F* u, |( a6 X% G

4 g0 ~0 ^9 I7 B4 k  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%。- u- h1 f% x2 d% X" \0 d! H9 H4 I
1 i3 d  a7 R$ F# f% G) F5 A, r! `* j7 y
7 l5 b: ]8 ~1 p1 \. ^

# w- @" l# o8 Q; G, w  text-embedding-3-large的价格定为0.00013美元/1k token。
3 Z+ t. z: u% d! [! W0 w+ |# f7 G
( Q3 c) O  n1 v" E. L# H

; ?0 i2 `( x/ N0 R& @

. G3 c6 c$ R( i2 e, _' n" J. d
1 d! {# I! P. m  D: Z" H
  灵活调整嵌入向量( u% k8 E* m5 ~. m: j
( I: i$ u( d: \1 d. W
  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。
, N: p2 d/ a' p% @5 z4 w

, @; \: q" v3 t# y# T  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。; P2 u2 i  g- t9 Z6 i
  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。
! i) X% r' X4 P/ g
5 P0 z# X1 H* z2 J% `- T
  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。7 W( ~1 m- ?( n( g
  这种做法极大地增加了使用上的灵活性。; F5 l, T6 ~0 R8 s* a5 n$ d

% c+ f! i, V; M$ \8 ?' i; w) ]3 N  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。
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, }' p- v* w- L/ X/ Z

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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。
& @( F+ c, Q- v, v0 ^( i7 W
  e0 m) y0 H3 n5 [- j& z# o
  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。& `! |) n0 i) H' M$ C  {
2 B, ^# u) G' p# j4 q6 b9 d( \5 L
  此前的text-moderation-latest和text-moderation-stable,也将重新指向这个新模型。
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! v4 A% b, W) U. I  [, D
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。+ c- Y% z" E' p; a: b* _+ t. k
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  首先,开发者可以直接在API密钥页面设置不同的密钥权限。
/ [. k) I% b+ {; ^
# K1 Z" q) O% \- b2 r% V9 \: I
  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。+ @4 T) h5 S  Z* {, C8 G. i8 v
  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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! J2 E9 g" h/ Q* w% c) M  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。$ a0 T% b  m- ]

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来源:新智元(公众号)
) o7 z+ N2 T# f) \+ Q  W链接:https://mp.weixin.qq.com/s/6deJkhCniZPCMdZdy1T2Yg$ M) D, K0 \6 J- B, H1 S8 Y
编辑:李梦瑶
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