ホームページ > 記事 > テクノロジー周辺機器 > OpenAI は GPT-4 およびその他のモデルを更新し、新しい API 関数呼び出しを追加し、価格を最大 75% 削減します
数日前、OpenAI CEO のサム アルトマン氏は、世界的な講演ツアー中に OpenAI の最近の開発路線を明らかにしましたが、これは主に 2 つの段階に分かれており、2023 年の最優先事項は、より安価で高速な GPT-4 を発売することです。コンテキスト ウィンドウなど。2024 年はマルチモダリティに焦点を当てます。
OpenAI の 2023 年の目標は、一つずつ達成されています。 ChatGPT の発表からわずか数か月の間に、OpenAI は GPT-3.5 Turbo、GPT-4 などのモデルに基づいた素晴らしいアプリケーションを構築しました。現地時間の 6 月 13 日に、OpenAI は関数呼び出しとその他の API アップデートをリリースしました。次のものが含まれます。
#OpenAI によると: API の GPT-4 および GPT-3.5 Turbo モデルは、ユーザー定義関数の呼び出しをサポートするようになり、ユーザーが設計したツールをモデルで使用できるようになりました。さらに、ユーザーがモデルを使用するための価格が引き下げられ、OpenAI はいくつかの新しいモデル バージョン (16k コンテキスト GPT-3.5 Turbo を含む) もリリースしました。 #開発者は gpt-4-0613 および gpt-3.5-turbo-0613 に関数を記述し、これらの関数の呼び出しに必要なパラメーターを含む JSON オブジェクトの出力をモデルにインテリジェントに選択させることができるようになりました。これは、GPT の機能を外部ツールや API とより確実に接続するための新しい方法です。
モデルは、関数を呼び出す必要があるとき (ユーザー入力に応じて) を検出し、関数のシグネチャと一致する JSON で応答するように微調整されています。関数呼び出しを使用すると、開発者はモデルから構造化データをより確実に取得できます。たとえば、開発者は次のことができます:
外部ツールを呼び出して質問に答えるチャットボットを作成します:
自然言語を API 呼び出しまたはデータベース クエリに変換します:
#テキストからデータ構造を抽出します:
上記のユースケースは、/v1/chat/completions エンドポイント、関数、およびfunction_call 新しい API パラメーターが有効になり、開発者は JSON スキーマを介してモデルに関数を記述し、オプションで特定の関数の呼び出しを要求できるようになります。 #関数呼び出しの例
たとえば、ユーザーが「ボストンの今の天気はどうですか?」と尋ねると、一連の処理の後、最終モデルは次の答えを出力します。「ボストンの天気は現在晴れ、気温は摂氏 22 度です」
次の図は、リクエストを含む、上の図の最初のステップに対応します。応答:
最初は GPT-4:
次に GPT - 3.5 Turbo が登場します:
3 月にリリースされた gpt-4 および gpt-3.5-turbo のモデルの廃止
#バージョンは廃止され、アップグレードされます。アプリケーションでは、より安定したモデル gpt-3.5-turbo、gpt-4、および gpt-4-32k が使用されます。これらは 6 月 27 日に自動的にアップグレードされます。モデルの異なるバージョンを比較する場合は、パブリック評価とプライベート評価に Eval ライブラリを使用できます。
さらに、移行時間が必要な開発者は、古いバージョンのモデル gpt-3.5-turbo-0301、gpt-4-0314、または gpt-4-32k-0314 を引き続き使用できます。ただし、9 月 13 日以降、これらのモデルを使用するリクエストは失敗します。モデルの非推奨に関するニュースの詳細については、次を参照してください:
モデルの非推奨に関するクエリ: https://platform.openai.com/docs/deprecations/
さらに、今回のアップデートでは価格が安くなり、Text-embedding-ada-002 は、埋め込みシステムで最も人気のある埋め込みモデルです。現在、そのコストは 75% 削減され、1,000 トークンあたり 0.0001 ドルまで下がりました。
最後に、誰もが注目している GPT-3.5 Turbo があります。これは、何百万ものユーザーに ChatGPT 機能を提供します。現在、gpt-3.5-turbo の入力トークンのコストが 25% 削減されています。このモデルを使用する開発者は現在、1,000 個の入力トークンあたり 0.0015 ドル、1,000 個の出力トークンあたり 0.002 ドルを支払うだけで、これは 1 ドルあたり約 700 ページに相当します。
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