【案例】, s/ N% B" Y. l1 Z4 d5 x* ]" ?5 H( K: ?
& Z3 r3 s9 I: o" i
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 s! r b) F5 f
新智元报道 编辑:编辑部
1 {. [8 d. k$ e8 R Y4 u 【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。" B' Z2 C' Z. C" o
4 Y1 a4 j# `( G6 T
9 k& i) k C) }8 k/ E6 T0 `- |
GPT-4又双叒叕变强了!
( W; J: A3 {% c( C& V
0 z U7 h4 Z( [3 ~+ R* x 今天,OpenAI正式发布了更新版的GPT-4 Turbo——gpt-4-0125-preview。' u9 O" t. ]+ H% Z3 m9 ]( S# v6 [9 o
% P2 M+ |" b* W# m 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。7 [# y) c/ l+ X. P* D0 z; K
) T: l9 d, J$ i" h8 Z9 k1 F5 |5 F8 w
$ j9 _ I, v- n4 s
) `" a; U+ K. p! {' \7 S7 ]
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」。
( Z) u/ u! n0 ~: `6 q
) C$ `8 y* G2 T/ O' `" h: B - 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。& R$ b- I% @/ g; |7 I
, i9 S& R+ M1 T; J+ p1 F% [1 b - 「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。$ o- h3 Q; V+ ]* ]: s
" O: f+ ^, A$ \ c/ ]0 Y3 r: k 两个新一代embedding模型:5 |1 [7 c3 C2 ^+ Q& u
$ s3 D9 G" _4 S2 N8 u
- 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。
% @0 c. P, W8 T - 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。( F# H3 V% F7 i4 V' h9 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。' k8 {* _3 @' l
: e8 a" r! U9 `4 V/ q+ j
0 ]: |/ b8 w0 @6 l; Q% O0 n- P
& ]8 m5 T) f" @ 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。
; ]. K1 u' k2 X- k5 ]2 H7 d
# F" C: g6 W- x, b3 n/ M4 x 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。5 ]8 L. K0 e e7 ^ F+ m- `6 |/ p
1 h; [' a; [0 o: s5 b6 B
新模型还修复了一个影响非英文UTF-8生成的漏洞。
, L2 K+ C9 _+ V) O 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。
: W$ l+ C/ J% L: W, U& X. o) ^7 ?4 \
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 d& S! e! E6 w8 G
' A& {: X9 }& @3 b; P9 q' C% 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。
5 q3 {; z$ Y( E# s* Z" s) O
) p) \ B& C( H m 在过去的一年里,OpenAI已经第三次下调GPT-3.5-Turbo的价格。; A4 R1 w8 _9 z5 C$ [8 u
" N3 f2 @2 w& \0 ^2 x4 G$ g, e2 i# b
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。- q* V2 C# F; j. w$ V; E
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。& Y$ z* K0 B' z4 Q
3 h1 ?9 {! J& L* I: f" f
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。
: O7 a6 `6 P; A& u; x4 q+ o! d% c8 y: f" X) S
3 V% P& y, h" D2 ?7 O" o# j 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。
; @- m* [; T9 m" b
5 _ I# c5 E) A2 j. T8 S9 p- L
5 j1 G% j! g4 \6 }! B' l
; c* }& P* u' x 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。$ i A1 m E: ]; W: I
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。1 N3 H7 g3 m1 i( F7 ^' y
f5 n1 G: Z. f9 Y( Z 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。" ^6 U7 L8 }3 d. ?. j
「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。: S6 Q% c5 Z' R
; x. f: o- `# h- p4 y* {( x4 S. Z4 R* D8 M* o
- 性能更强
b$ U4 @, q. ]7 O
! K1 S2 k, k2 g2 ]; u# Z9 o- f7 ? 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%。
7 O9 R8 u7 c3 `: `; x/ i, M" B f/ J$ k/ P7 w9 C
( m( B Y' t8 f6 P1 n( d* Z7 Y; K - 价格实惠5 j% l O0 h! L4 c8 ?' r( _8 }, i
% C+ g; J& U/ l5 h) I6 \
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。
( \- w/ \/ `+ N; w- M# i6 M7 S) c9 ]2 X% i( j
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。
; ^/ y5 T; [" _( w1 O: n! x/ k4 Y- c) N, o
! O/ q8 F6 n l2 P W4 F+ x「大」文本嵌入模型:text-embedding-3-large5 Q( k( _. I7 M0 _
4 ]) t/ u. x; N) Y7 Y: W6 V+ C 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。
" ~2 f. ]% u3 X/ E0 h text-embedding-3-large是OpenAI目前性能最强的模型——
7 R. S. v& [, ~6 ?# f0 X+ C; [# q. T5 k; h6 B- B
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%。: O7 t0 y; B8 S- h, l/ l
: g9 e* n t9 |( H
$ o( z7 g( j4 s! ^; ]/ o5 \) { w9 P. ^
text-embedding-3-large的价格定为0.00013美元/1k token。" o0 N8 ?" d2 Y# a+ o7 ~9 A
8 `/ m2 p( I5 R$ S0 v
8 G3 ~! N2 \2 V3 N3 C1 ]9 z! C5 K" g
: H7 Z1 f# e" m- q6 V8 c
灵活调整嵌入向量4 z* v9 `% t. L% S5 a& u- b
7 @& d5 _( j( N2 k8 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。2 |- M5 W% L& Z7 c% p* I1 d0 G
( C/ p! P6 L7 L0 R
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。9 V7 K( } F+ a1 C& c
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。; a$ g5 x0 a1 i# m
, X, Z5 `5 L9 X; ? 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。. j! R, _# a% T3 _) _; d
这种做法极大地增加了使用上的灵活性。- {! G0 E6 H& U
& k: `5 Y( j4 ?" ? 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。
; \ I4 o8 Q$ O k/ J& h
, s' r& y: [ [! `: T0 o& k9 b5 c. E/ {2 ^
+ o. K% {' Y! K, C' X9 x1 @7 J1 u$ S
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。4 u3 R. Q! g" u% |8 }# a+ n
$ c* |0 Y- ]$ o; F. J) a 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。
' y8 [0 j) c; c! Q1 X& ^
2 ]+ Y, o$ f, g1 t2 C 此前的text-moderation-latest和text-moderation-stable,也将重新指向这个新模型。
8 s2 E" ^5 k6 q. W# L( Y( p/ i% A9 Y0 U) Y$ P* h9 b! R
% P m$ u! ^. Y) f( N 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。
/ R& |' {! E$ W( p; @: i4 O" Z3 W8 }7 t; W7 P
首先,开发者可以直接在API密钥页面设置不同的密钥权限。
3 ?" B1 X+ J, ~8 m& S' u3 ^( H0 j; r' j3 z
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。8 f+ \* q9 P( ]7 @! f2 [. B
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。( V$ r& A8 o. w) K0 m0 q
$ w) K3 A' f/ m$ k* I5 H 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。% k$ T& n* \+ M( J3 B5 c: j
' t+ W1 |6 \1 c' w' p
7 N6 C9 j( k2 Q8 S; G6 a: I' y3 g
# o. A. ^0 O5 D) _9 i+ k0 I
1 q. U0 }- M1 D: ]) {
0 Z. D3 L i/ }8 ^6 ]2 O1 I% r6 N3 R) v8 y/ I7 _! A; Q
|