OpenAI aktualisiert GPT-4 und andere Modelle, fügt neue API-Funktionsaufrufe hinzu und senkt die Preise um bis zu 75 %

Vor ein paar Tagen enthüllte OpenAI-CEO Sam Altman während einer globalen Redetour den jüngsten Entwicklungspfad von OpenAI, der hauptsächlich in zwei Phasen unterteilt ist. Die oberste Priorität im Jahr 2023 ist die Einführung von günstigerem und schnellerem GPT-4 sowie längeren Kontextfenstern mehr; 2024 Fokus auf Multimodalität.

Die Ziele von OpenAI für 2023 werden nach und nach erreicht. In nur wenigen Monaten seit der Einführung von ChatGPT hat OpenAI unglaubliche Anwendungen basierend auf Modellen wie GPT-3.5 Turbo, GPT-4 und mehr entwickelt. Am 13. Juni Ortszeit veröffentlichte OpenAI Funktionsaufrufe und andere API-Updates, darunter:

• Neue Funktionsaufrufe zur Chat Completions-API hinzugefügt, die es dem Modell ermöglichen, bei Bedarf Funktionen aufzurufen und das entsprechende JSON-Objekt als Ausgabe zu generieren ;
• Neuere und besser manipulierbare Versionen von GPT-4 und GPT-3.5 Turbo;
• 16k-Kontextversion von gpt-3.5-turbo (Standard ist die 4k-Version); um 75 % reduziert;
• GPT-3.5-Turbo-Eingabe-Token-Kosten um 25 % reduziert;
• Abkündigungsplan für die Modelle gpt-3.5-turbo-0301 und gpt-4-0314 angekündigt.
• OpenAI sagte: GPT-4- und GPT-3.5-Turbo-Modelle in der API unterstützen jetzt den Aufruf benutzerdefinierter Funktionen, sodass das Modell vom Benutzer entworfene Tools verwenden kann. Darüber hinaus wurde der Preis für Benutzermodelle gesenkt und OpenAI hat auch einige neue Modellversionen veröffentlicht (einschließlich des 16k-Kontexts GPT-3.5 Turbo):

Funktionsaufrufe

Jetzt können Entwickler sich für gpt-4-0613 bewerben und gpt-3.5-turbo-0613 Beschreiben Sie Funktionen und lassen Sie das Modell intelligent entscheiden, ein JSON-Objekt auszugeben, das die zum Aufrufen dieser Funktionen erforderlichen Parameter enthält. Dies ist eine neue Möglichkeit, die Funktionen von GPT zuverlässiger mit externen Tools und APIs zu verbinden.

Das Modell ist so abgestimmt, dass es sowohl erkennt, wann eine Funktion aufgerufen werden muss (abhängig von der Benutzereingabe), als auch mit JSON antwortet, das der Funktionssignatur entspricht. Funktionsaufrufe ermöglichen es Entwicklern, strukturierte Daten aus Modellen zuverlässiger zu erhalten. Ein Entwickler könnte zum Beispiel:

Einen Chatbot erstellen, der ein externes Tool aufruft, um Fragen zu beantworten:

• Fügen Sie beispielsweise etwas hinzu wie „Schreiben Sie Anya eine E-Mail und fragen Sie sie, ob sie nächsten Freitag Kaffee trinken möchte.“ ” Die Abfrage der Klasse wird in einen Funktionsaufruf send_email (to: string, body: string) umgewandelt oder „Wie ist das Wetter in Boston?“ wird in get_current_weather (location: string, unit: 'celsius' | 'fahrenheit ').

Natürliche Sprache in API-Aufrufe oder Datenbankabfragen umwandeln:

• Konvertieren Sie beispielsweise „Wer sind meine zehn Kunden in diesem Monat?“ in einen internen API-Aufruf get_customers_by_revenue (start_date: string, end_date: string, limit: int); oder konvertieren Sie „Wie viele Bestellungen hat Acme letzten Monat aufgegeben?“ in eine SQL-Abfrage sql_query (Abfrage: Zeichenfolge).

Datenstruktur aus Text extrahieren:

• Definieren Sie beispielsweise eine Datei mit dem Namen extract_people_data (Personen: [{Name: Zeichenfolge, Geburtstag: Zeichenfolge, Ort: Zeichenfolge}] )-Funktion zum Extrahieren aller in Wikipedia erwähnten Personen.

Diese oben genannten Anwendungsfälle werden durch neue API-Parameter im /v1/chat/completions-Endpunkt, Funktionen und function_call ermöglicht, sodass Entwickler Funktionen für das Modell über ein JSON-Schema beschreiben und optional erfordern können es, um eine bestimmte Funktion aufzurufen.

Beispiel für einen Funktionsaufruf

Zum Beispiel fragt ein Benutzer: „Wie ist das Wetter in Boston jetzt?“ Nach einer Reihe von Verarbeitungen gibt das endgültige Modell die Antwort aus: „Das Wetter in Boston ist derzeit sonnig und die Temperatur beträgt 22 Grad Celsius.“

Weiter Das Diagramm entspricht dem ersten Schritt in der obigen Abbildung, einschließlich Anfrage und Antwort:

Neues Modell

Zuerst ist GPT-4:

gpt -4-0613 enthält eine aktualisierte und verbesserte Funktion „Modell aufrufen“.
gpt-4-32k-0613 enthält die gleichen Verbesserungen wie gpt-4-0613, plus erweiterte Kontextlänge, um größeren Text zu verstehen.

Dann kommt GPT - 3.5 Turbo:

gpt-3.5-turbo-0613 enthält die gleichen Funktionsaufrufe wie GPT-4, sowie eine zuverlässigere Bedienbarkeit durch Systemmeldungen, Entwickler können davon profitieren Zwei Funktionen steuern die Reaktion des Modells effektiver.
gpt-3.5-turbo-16k bietet die vierfache Kontextlänge von gpt-3.5-turbo und den doppelten Preis: 0,003 $ pro 1K Eingabe-Token und 0,004 $ pro 1K Ausgabe-Token. 16K-Kontext bedeutet, dass das Modell jetzt etwa 20 Textseiten in einer einzigen Anfrage unterstützen kann.

Modellabwertung

Die im März veröffentlichten ersten Versionen von gpt-4 und gpt-3.5-turbo werden veraltet sein und aktualisiert. Anwendungen werden die stabileren Modelle gpt-3.5-turbo, gpt-4 und gpt-4-32k verwenden, die am 27. Juni automatisch aktualisiert werden. Wenn Sie verschiedene Versionen Ihres Modells vergleichen möchten, können Sie die Eval-Bibliothek für öffentliche und private Auswertungen verwenden.

Darüber hinaus können Entwickler, die eine Übergangszeit benötigen, weiterhin ältere Versionen der Modelle gpt-3.5-turbo-0301, gpt-4-0314 oder gpt-4-32k-0314 verwenden, jedoch nach dem 13. September, Anfragen mit Diese Modelle werden scheitern. Weitere Neuigkeiten zur Modellveraltung finden Sie unter:

Abfrage zur Modellveraltung: https://platform.openai.com/docs/deprecations/

Darüber hinaus ist der Preis für dieses Update niedriger, Texteinbettung -ada-002 ist das beliebteste Einbettungsmodell für Einbettungssysteme. Heute sind die Kosten um 75 % auf nur 0,0001 US-Dollar pro 1.000 Token gesunken.

Schließlich gibt es GPT-3.5 Turbo, dem alle mehr Aufmerksamkeit schenken und das Millionen von Benutzern die ChatGPT-Funktion bereitstellt. Heute sind die Eingabe-Token-Kosten von gpt-3.5-turbo um 25 % reduziert. Entwickler, die dieses Modell verwenden, zahlen jetzt nur noch 0,0015 US-Dollar pro 1K-Eingabetoken und 0,002 US-Dollar pro 1K-Ausgabetoken, was etwa 700 Seiten pro Dollar entspricht.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonOpenAI aktualisiert GPT-4 und andere Modelle, fügt neue API-Funktionsaufrufe hinzu und senkt die Preise um bis zu 75 %. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!