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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

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发表于 2024-1-26 21:52:32 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
【案例】. V! u+ F$ R4 G" d. S
$ k6 Y4 U8 ]& U6 r3 g& _- v
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

5 q" P9 J$ E* r
新智元报道  
编辑:编辑部

1 k' N5 p8 e# q6 `$ F% {+ S7 H: p
【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。0 q+ d! R+ @0 u! f
8 s4 u2 W8 j( e

8 W8 l/ W4 B4 j* ^; z0 y% A* P  GPT-4又双叒叕变强了!9 `+ M7 c' Q/ P5 H7 H, [
$ `% k3 O0 S# w( v7 M) i" U' C
  今天,OpenAI正式发布了更新版的GPT-4 Turbo——gpt-4-0125-preview
& v; {: ~+ V1 k8 t$ k# e: D7 R/ X5 }
0 t8 h) e% [2 G  `. h
  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 b" w) K1 ~

5 z8 N4 J  s# Y5 K- p2 H
/ }- A# S! `$ u+ T$ v9 }
1 ?- \' R1 o$ ^9 e0 T; T
  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」。. k1 ~" }( F4 N$ C2 ~
4 A4 y: l: I4 q+ T, D
  - 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。
- g& @4 L; x; T: X# j

7 m! A6 e$ [- t" y1 Z8 e  - 「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。' y) ]/ X: `; r! a9 n

% I. Y) ]  n* W: C0 n  两个新一代embedding模型:
: ?; i7 p0 h0 k$ o, P

* S4 J' G0 ?8 S; s  - 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。2 U: S/ j' Y: ^& s
  - 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。
0 Y* l1 a$ ?, n6 ^" @& |* h  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。
6 F# w3 K8 r2 p
% q9 F8 z8 |* \! g9 {/ z

- V5 s# ^8 C0 r* N( {& j, K9 [

5 K5 v3 k. s# [1 Z
  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。
2 F9 h8 |/ @! q! D9 V# [; d
2 m7 |* e4 i2 x% C5 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。
0 D% \8 }) |; k$ N8 _
  t: W1 s+ \  X# |
  新模型还修复了一个影响非英文UTF-8生成的漏洞。
) ]7 F/ }6 B5 a; q. d8 ]8 ]1 Y  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。
4 d0 A* S3 A8 O! p* {

* L& W) M7 {8 j1 G  {, J  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。$ z: ]5 R, x: Q4 N( O# j/ m  Q
% ]( P4 f8 A' p' e) Y

* q0 j# K: ]/ B4 e; ?
  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。: p  r8 ?" k2 ^# a0 m( J2 j
- h/ ?5 V: C2 h" r2 }0 R1 ^( \
  在过去的一年里,OpenAI已经第三次下调GPT-3.5-Turbo的价格。4 Q: V  ?/ p3 P, d9 t: X+ Z& t5 C

  G0 p6 `2 R  C  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。
' U- E* V0 n' z4 O7 L- j+ G  h; c  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。
6 ]1 w7 @: F7 h' b6 i7 W& l6 i9 ?" A$ w
7 o2 E1 d+ L3 {' E, _! ]
  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。: W; [/ j# p# c" ^2 c0 b

  z: {4 w$ J2 y8 Q& V3 }& I& f

# }4 D, k6 _4 u
  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。, _- j! @# n4 G/ r# ^7 N

. B3 `, q* _5 I) V" w# @4 L

9 d* k: {3 B0 W! f
0 o% a, C  k& l3 |$ f' ?. \4 Z
  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。. R0 `+ F$ E: l' J: P* G
  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。  o" S, D) w9 d( f3 N
* G$ j0 h8 B4 X5 X6 }( l
  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。4 c5 J; S! x3 ^! X/ w
  「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。5 k; Q! Z1 l' [8 Q
" _- E+ p' a7 l
4 Q" Z& {. }9 m* {- ?
  - 性能更强
3 n, E7 U0 X: N0 K$ [
* V! |' g" P3 E) @3 z7 f3 f) D7 ?& d  }( l
  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%。0 l& C5 \/ @$ }  J* a/ y3 w/ M
' \* N' h- A0 F: b
2 O1 w# _* ?! X7 y
  - 价格实惠
+ a0 B6 U  ]4 h; [5 s# x- _% `, n

0 z3 a9 I! h  D& g$ v, {* J  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。
0 q5 ?% W! D6 B8 S5 o

  ]! S$ M  F7 i" G; W6 o% x6 n$ B  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。
/ ^: n: r3 F- R5 W  E3 v0 K2 a$ ]5 g4 O; |1 S6 \5 C! ?. F

+ u6 k$ O# D+ Q, [, K" l* C" C「大」文本嵌入模型:text-embedding-3-large
4 c* i) o0 `, M4 Q+ D. K
2 M  x- T) \' }( p9 v1 y& p  {
  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。  z# s, ?$ M, u1 b/ C  Y
  text-embedding-3-large是OpenAI目前性能最强的模型——8 D! H8 X/ E. N+ o' b
. o4 v/ c2 N1 Y( `- W& o2 h
  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%。
3 Q3 r0 D, _' Z( l1 M" i

- i7 f& y- b7 u& f* r( |, ?
& I7 `$ A, t/ s( q) e8 Q7 s- O

7 ?% s1 o# t! p1 r5 J4 D  text-embedding-3-large的价格定为0.00013美元/1k token。: e/ o. I+ t0 [/ V/ `! v

  n" p7 T/ b  T& V& A, R
1 e+ k0 F. P( E  A* y2 x. ]
; [) O( }" A; M# U
9 R- E2 G1 F. v6 w7 K- a  e
  灵活调整嵌入向量8 w; p" }# F) Z3 F& }! w  Y4 m
  F. l* x# K; t4 S( j6 f& \
  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。
& r3 n, X! C+ M# L! N
2 M, }0 f/ t, @, F% j% ]
  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。1 c% r2 q# m; w0 l, z4 ~0 e
  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。) B0 u& V- [0 d4 g7 ?( z+ g

5 C" {* s3 \0 j$ b5 \3 J% n; S  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。! [0 w* R3 p! G/ K% J/ o- t
  这种做法极大地增加了使用上的灵活性。
. z7 U6 g7 e/ p  V) z
7 X( Z# h4 E' U8 P4 m0 {# e/ k" ]5 h; W
  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。
; J# y+ k1 d/ [. x% r4 U! c# j; U3 V3 A' D* d; ^8 L0 g, s
4 L1 G+ H& u7 f2 B0 ~# u

7 y# S7 `$ i  \3 Z2 w
  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。- _, h) e1 g+ t8 K+ O/ i* Y) p
. `+ H5 y/ K7 C! T' F( 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。$ X3 n2 l$ w  M" D# m! _

6 x; p- c: i9 c+ |0 _# c9 p  此前的text-moderation-latest和text-moderation-stable,也将重新指向这个新模型。
# h  G; ^! k- \6 Q- B% ^$ w% o
2 Q4 U/ O* }  N2 b3 O  M6 B' }/ X; _
6 |0 {( N( W. K4 r$ p0 }
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。6 M- r5 p# f' \* a5 ~, b; a
6 {3 |) s3 I: W: R
  首先,开发者可以直接在API密钥页面设置不同的密钥权限。
8 V3 _( j9 F: b7 b

- Y8 @# A+ L( ^. U  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。. S7 H4 h/ \: T
  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。% {5 G8 H7 a) R# \. b$ j
  g+ A- ]4 z; s) G6 B, A9 p8 Q
  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。
% Z- P. B7 A$ Z' R9 ]9 h2 }3 M4 g& X0 |5 f1 k2 y
/ V( V0 p" i1 A/ @
. z" N2 Z0 U( `/ O. o. e+ c6 D

+ U! o6 ^* o% @$ x1 @
来源:新智元(公众号)
9 y% F. L5 O; R) J+ f" D链接:https://mp.weixin.qq.com/s/6deJkhCniZPCMdZdy1T2Yg
8 p3 M, Y' i! _0 f# k3 y编辑:李梦瑶
  B4 c, D7 D" N& }
6 h& ?' h/ d/ I2 d2 v& N5 c

( t8 S& `1 w! h: P5 ^! P! }& f4 R3 M
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