【案例】9 ^- R$ T# T2 i. F: g
& G' f% K+ ~0 x9 C9 V/ M. \$ `# z. ?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
4 i# Q9 e6 n5 ^4 ^1 ?' R9 j% W6 M: I新智元报道 编辑:编辑部
5 T$ u Y2 N4 \0 _1 K) Z 【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。
7 V% f4 j8 Y/ }1 [: b2 X
& R+ l+ d# Z& j
: Z% }! _9 d" L$ Z GPT-4又双叒叕变强了!: N5 s/ h6 S. N4 C, w4 |9 W. t
. ~% V- ~0 m$ \3 F1 p
今天,OpenAI正式发布了更新版的GPT-4 Turbo——gpt-4-0125-preview。
) P4 i1 i) q$ g% W
2 ~. x; \9 w5 t5 J7 q 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。& l1 n$ ~( g( G+ ~6 V
+ Z6 |- b# I, U% }" @; S) I; r, I7 l" j. t2 `0 M) H2 T% y' r
: N5 J$ P$ L3 [ 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」。
7 D; r; r: ?! W1 r
6 `% y1 V( P) n - 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。
, ]) Z3 ^; s' {3 k# z+ q* N. {1 G9 x% 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。
# t& e( @7 s" y& p. A) @, M2 R# m6 m' |5 n6 h$ ~
两个新一代embedding模型:
* z9 L2 D. h7 ~- |/ V C% ~, I. R' a7 @5 E {4 W
- 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 W9 v5 H, r% i0 U4 j - 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。
( N3 v6 j7 R6 S; t9 ]1 ^. D$ K4 P 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。: D! z& F' |: x+ `. P
}6 ~1 y9 U# k: P! [" {. [0 q! x9 d' i4 C
$ W7 y6 U+ ~8 j3 s
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。7 C& [9 a) z* k7 u P {
; t: _2 l4 J$ y9 Z$ V$ V+ q 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: I, e9 g* W/ K
! k5 J- u+ [5 K8 ~# y; {+ ]
新模型还修复了一个影响非英文UTF-8生成的漏洞。5 M1 M- L8 C9 G& j4 x3 Q( a
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。; l/ A/ {8 _5 m
& P8 w, l* x( `* ]
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。
. [: d2 F2 u& I# j
9 [/ N$ |9 e" V( z' c8 s
( {$ S/ S/ `* l! l 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。
8 D/ Z% ^6 J, \% {9 ^
! B/ H) k2 k% N2 v, P! ~ 在过去的一年里,OpenAI已经第三次下调GPT-3.5-Turbo的价格。* X s6 }" a- ^- Y: u
1 H) Y0 q0 `. K, ` 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。
$ m; K5 w- A# Z0 F6 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。! f: v% _' y) u9 a* D! g
7 ^# [2 Z- {8 S+ B l4 e& G 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。
3 |# W$ N+ f# a `: B! [" @
+ ^. ? W: b* X2 |0 y3 k1 ~2 K& G
" b1 Z+ S4 L2 }/ b' a) t! h1 } 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。5 k1 ]# y2 R" D9 X: l& }* [: F$ I
, `2 H7 C/ P% [7 F+ q+ E2 G# s& d( |
! G1 K6 a5 @3 s* [ Y$ g8 r$ @8 P
2 N: E$ u+ E3 s& W; f 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。3 e1 `) @2 Z1 S$ U% D
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。
N: _6 u P5 n4 M
3 N* h! B# e8 f4 n3 R 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。0 T3 i8 o3 c5 A0 D. r& `2 M
「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 u" `4 P+ H2 D" G& Y9 c+ M8 D/ F: c* v8 u0 ?
d6 d4 p! s6 J7 I9 z9 e2 w Y8 F - 性能更强
! y7 B8 y. S4 M; W m: A/ @8 m& h" ]( D4 D4 }3 R1 ?
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%。; y T' a1 P1 l
8 S1 T0 ^* s9 C& w0 x0 p2 G( Q0 ^4 B* i( S( B
- 价格实惠
3 n( n" H8 X7 i) Z5 G* @) i( K6 |/ E, [2 ?
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。* E$ l8 x0 ^% {7 h' C; }( l4 k
$ `. k8 b2 @3 Y4 ]* O 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。6 V$ c0 ]9 T k% \
- _6 y6 N3 _7 B, s
$ X# v: A9 l: `3 b「大」文本嵌入模型:text-embedding-3-large
$ [" d0 [9 O" A8 k
7 N) X# A) A* H; U: ], n+ h I 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。* p1 M9 C1 q0 \, r0 G0 d9 A7 \
text-embedding-3-large是OpenAI目前性能最强的模型——# ]) ~! \- \% b
" l9 K6 Z6 Q+ U6 d. h# C 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%。1 G! J7 h0 n; e6 h8 Y# I
$ _+ w1 n! K Y/ m1 Q6 ]8 u- c+ {% S1 s+ _
, G; E* `2 L4 m9 r( D5 P& C1 `
text-embedding-3-large的价格定为0.00013美元/1k token。
2 R% l- Z$ D5 S) k }4 s# k* _ \9 Z I# K& D( W2 u
& g8 f0 o8 `% O0 {3 `6 i
: W- o! C6 H5 O. l
9 ]' v2 s9 { Z 灵活调整嵌入向量+ x, ^; y0 o* ^7 p! b" d
9 I2 B4 z% j* p" o 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。' S+ S) L9 O- z0 W' Y
, u$ j& N* ^; z- T* q 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。) i$ k- ]8 @+ r. b2 k% p
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。
, W+ v/ d& ~& B4 z2 l9 P# e6 R2 x5 r3 C; K; {
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。4 M2 X# d' @; f- o2 F1 H' q/ O1 B! m
这种做法极大地增加了使用上的灵活性。, b) ^; Q% m+ [; M- n
; E; x; f* y+ c( |
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。
3 C& _% {; b5 @* e+ V! m& B- l
' @/ f5 `% Q! x5 I6 g z
1 s! M2 K) R8 g: y9 M
5 C+ M% p' `$ K3 P8 Y% q' D 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。
& w5 t% s. Z5 z/ U' H/ B* ?; N' R& f/ _. }. E+ ]7 L
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。
2 {7 O: @6 o& [+ V% w' \; K1 J( K Y0 n
此前的text-moderation-latest和text-moderation-stable,也将重新指向这个新模型。
3 }/ c! a' d5 |2 {9 p
W- H" x' Y" p5 h4 Y% t
9 n: B$ k1 m7 ?' f% g 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。- i$ U3 W: N4 \5 R8 e, D
' J; s# p" a% ]- u, j5 |6 O0 Z
首先,开发者可以直接在API密钥页面设置不同的密钥权限。
) k1 s- l! o" s1 e* B, d ^, p
8 i. b+ D( R" b2 e 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。
; p: ]. T' G- J# K& H) W0 _2 i3 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。) I+ m( S% }8 Q$ p7 y
_7 X2 v6 G( H. ^4 A! q6 w
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。
~3 L3 E! O8 f- i+ J1 u& `
+ Y( L/ n4 w; W% _
' a6 g) i) w% F! V9 R0 P
: E) N% A% e9 t/ [, f' O% y2 a+ U/ V1 A! m3 ~
8 ?) j, H7 Y9 |) Y6 I$ f
! T0 q8 I/ M. M- n+ x' [( ]3 p- ?/ R7 N+ I
|