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

刘海明

【案例】
, ]1 w) ^( ~) N( c* f

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

---

) m* F, C; \* P9 D

新智元报道  

编辑：编辑部

- p8 v+ ^6 o: e7 {9 y0 |

【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。
& `3 N2 y- P. `

! I2 R1 f! e6 N& e# s& r: x  GPT-4又双叒叕变强了！

  今天，OpenAI正式发布了更新版的GPT-4 Turbo——gpt-4-0125-preview。

  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。
! @* p6 M6 G: E6 o

; q/ ^: E, p  s8 C6 k7 A3 i7 [

  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」。
+ {3 y' e& U6 @. S; v0 L& C' w
! I. m1 h2 J+ ?( `3 \3 e4 X* L+ F  - 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。
" F1 P$ g1 B- b6 O& G, u& `
  - 「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。
8 M! D9 H7 q9 z7 n) N: e- a# ?7 |' i2 L! K
: }8 C% d  C- \" d  两个新一代embedding模型：

% p* J1 y* F' w0 O0 s3 ]( ?( N  - 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。
( R, Z& s' m3 z: u" }7 j, x! m; F  - 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。
  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。

1 z( q* d5 j6 K+ C2 S) K  C, C6 L

  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。
! o' K3 O: Y) `& [  W& M
  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。
" o$ O! @3 k7 P/ T6 [- v& I/ T
& f; ]- r3 J9 w5 V/ b  新模型还修复了一个影响非英文UTF-8生成的漏洞。
  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。

; G7 v% b( y6 I6 q! B+ T  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。


# Q' v. {2 y( {2 \8 ^

  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。
/ ~& U$ k( D, y/ R8 e, ]
8 Z" Q; b) g! A  在过去的一年里，OpenAI已经第三次下调GPT-3.5-Turbo的价格。
4 ?) g+ M6 G  h5 U+ d0 a0 i7 F
; K+ }' s# u1 Y  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。
# E9 E+ e8 P1 |' z+ [& B/ N7 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- ]. A5 I6 Z
, v1 C' h6 C5 B' r3 O- d  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。

0 P. N1 l& h( e( J- S. V

  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。
/ d* G! r& P! j
" O% Q# `& F4 o/ p. [
! Y7 @1 q9 _* W& W6 _4 ?1 y

% I3 `- B: d. [/ V% I) 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。
) N  J+ L& ~- x  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。
" {% a5 C% N3 Z7 J* Z  G! m
  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。
" u$ Z( n$ |' G* @- D& m" d4 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。


  - 性能更强
1 z: N4 u% _- e. O# a
3 M8 H* l2 C5 k; _0 J& N. N  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%。
; r5 @) [; g" A0 V! {* d5 @

  - 价格实惠
  F" P+ [; T: r# i3 b8 H0 }1 [
& X1 n  E, R5 [, z" J8 N  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。

  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。
7 V+ h6 z1 `4 ?

「大」文本嵌入模型：text-embedding-3-large

  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。
  text-embedding-3-large是OpenAI目前性能最强的模型——

  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%。
9 c: ]4 n1 ]8 ^  E+ k

) Q/ H0 Z* Y& P9 N% j' ^9 S- g7 B
3 ]8 V5 ?4 _2 i$ f  text-embedding-3-large的价格定为0.00013美元/1k token。
, w3 e4 R4 m9 [$ S

0 h+ D' K9 J7 S( c9 b  灵活调整嵌入向量

: v0 d6 J/ b* M6 ?  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。

  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。
  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。
2 y% S0 N* q, i. O
% r# k: `0 t6 I% `% h* p! L  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。
- Q( p' v7 z) Y8 G9 _! K& p  这种做法极大地增加了使用上的灵活性。

' O5 Z- F' U) n9 e6 Z$ Y  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。


0 A+ ^1 t2 }9 q0 ?1 n& I

( J. G+ [' B2 ]" N8 O# Y. P

  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。

  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。

! z9 N8 p# ~1 E& w  此前的text-moderation-latest和text-moderation-stable，也将重新指向这个新模型。
  S8 n1 l4 r$ _7 s  P/ [
. F' u  s" Q2 G( i  {0 N* ~! X8 O8 J3 m
# H' Q0 d! Z2 ~

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。
! q7 J( o3 q7 H0 n, Z+ b
  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 O) k+ I4 \# K! l; d5 \
  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。
  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。
0 S1 P. W) ]8 U( r+ @, k" M
* c2 ]' \6 c0 y) R  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。

7 i! n4 T/ _$ X4 P

2 w5 @! \8 @  s9 x# }6 m

来源：新智元（公众号）
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/6deJkhCniZPCMdZdy1T2Yg
编辑：李梦瑶

3 V3 g% ]/ M) h# v& k) v