【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
% ?$ C- M+ R6 _7 W新智元报道 编辑:编辑部 , y9 M/ f1 J5 Q" j* 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。
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! d! R/ |9 M9 H GPT-4又双叒叕变强了!
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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。- a1 W$ S; l" {$ D, \& |8 r
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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」。4 a3 M5 o; b! ~" @: m! z
' i/ {# ^( J) d5 B) O - 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。4 a: }2 L, X1 h# D9 z
9 O4 a& v/ j+ r% G4 d! 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。
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0 {4 M% A# v. _4 L% d3 X% a 两个新一代embedding模型:. [' W0 q q$ u4 ?7 O: k5 c; b, K
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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。
& n8 X9 J7 v. {/ c( x( |+ i5 V - 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。: t% \: R3 T$ w8 a. J' K
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 b) Q' _3 f2 ]( n* R8 [* ]
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9 W8 C) s! C9 @, N4 F7 R+ o" h 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。: F; R+ Z a) s9 P c9 N" m
: @: N- D- | G8 g4 t1 t 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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, ~0 t; I* f# V2 e% j% ] 新模型还修复了一个影响非英文UTF-8生成的漏洞。2 x$ Y; l. z9 Q& v$ t; \ 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。
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+ E" L, a% z% S% v s* U. c 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。$ n9 {( j( e! w4 x
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' x' ?- g$ M V0 v% ` 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。
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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。8 Q2 x7 @) |0 y9 `( 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。
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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。# B9 E" X) K# B8 t4 X g4 m
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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。9 H+ W+ R5 i7 G9 W
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。6 d5 p2 C" w8 T+ u2 n _" }
`/ H( L Y- `/ m% E 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。
# s* K0 Y$ ~8 G 「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。, h H R$ W8 [, X
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- 性能更强1 k! m7 D g. n/ m/ g: h9 @; [
* c$ S2 V- ^4 ^1 J 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%。
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- 价格实惠
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6 I+ a" a$ U0 y) @- c. W b( M( y 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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& D( r* K3 a% ^& O3 U! h 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。
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「大」文本嵌入模型:text-embedding-3-large; Y. {& o2 j, d$ W, |
) F. ~- v) l; t 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。
6 C5 J* s+ l+ P, y5 u 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%。+ R5 T6 d; X% I1 z1 g
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text-embedding-3-large的价格定为0.00013美元/1k token。
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灵活调整嵌入向量
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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。* y2 b# n" B4 P! y( Z* P% W
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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 Y2 U/ K9 V+ U7 _" a+ @" p6 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。
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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。1 _) {: j/ z: ?% q9 W: u4 \: ]' x
这种做法极大地增加了使用上的灵活性。( t& _9 D& f# F7 L
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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。! g: m" I) |) w
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% ?2 b4 @6 M [8 v( x3 G7 T/ m 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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; y' V7 k8 j$ W! y( [, v J" n 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。; K0 g" m2 ~' P% G2 z
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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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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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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。
: o4 M' S6 v6 T% L% C Y% w) \ 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。$ i9 n" i# X/ N; _
2 W1 Q- P* ~6 r* 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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